고빈도 변동성 경로 길이 가중 비유동성
factor.formula
단일 K선 변동 경로 길이 계산:
일별 변동성 경로 길이 가중 비유동성 요인:
여기서:
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일중 빈도에서 j번째 K선의 변동 경로 길이를 나타내며, K선 기간 동안의 가격 변동폭을 근사적으로 나타냅니다. 여기서 $High_j$, $Low_j$, $Close_j$, $Open_j$는 각각 j번째 K선의 최고가, 최저가, 종가 및 시가를 나타냅니다.
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일중 빈도에서 j번째 K선 내의 거래량을 나타냅니다. 이 값은 가중치로서 거래량이 비유동성에 미치는 영향을 반영합니다. 거래량이 클수록 비유동성의 영향은 작아집니다.
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하루 동안의 K선 세그먼트 수를 나타냅니다. 예를 들어, 5분 K선 데이터를 사용하는 경우 하루 동안의 5분 K선 수를 나타냅니다. 이 파라미터는 선택한 일중 데이터 빈도에 따라 달라집니다.
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일별 이동 평균의 기간 파라미터를 나타냅니다. 즉, 과거 일수의 평균값을 계산합니다. 이 파라미터는 단기 변동을 완화하고 요인을 보다 안정적으로 만드는 데 사용됩니다. 예를 들어 d=20이면 지난 20거래일의 평균값을 취하는 것을 의미합니다.
factor.explanation
이 요인은 고빈도 분 단위 K선 데이터의 변동성 경로 길이를 계산하고 거래량으로 가중치를 부여하여 주식의 비유동성을 효과적으로 측정합니다. 기존의 비유동성 요인과 비교하여 고빈도 데이터에 포함된 풍부한 미시 구조 정보를 활용하여 주식 거래 중 충격 비용으로 인한 유동성 위험을 보다 정확하게 포착합니다. 구체적으로:
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변동성 경로 길이 (Shortcut): 이 파라미터는 2*(고가 - 저가) - |종가 - 시가|의 형태를 취하며 단순한 (고가-저가)보다 일중 가격 변동 범위를 더 잘 포착하여 가격 변동 경로 길이를 보다 정확하게 반영하며 고빈도 데이터를 기반으로 한 변동성 대리 지표로 간주할 수 있습니다.
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거래량 가중: 거래량을 가중치로 사용하면 거래량이 유동성 충격에 미치는 영향을 효과적으로 제어할 수 있습니다. 거래량이 클수록 비유동성 충격은 작아집니다.
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시계열 평균: 시계열에 대한 평균을 계산하여 요인이 평활화되어 더 안정적이고 노이즈를 줄이며 주식의 비유동성 위험을 더 잘 반영합니다.
고빈도 데이터 환경에서 이 요인은 시장 미시 구조를 더 효과적으로 포착하고 기존 방법보다 더 정확한 비유동성 측정을 제공하여 양적 거래 전략의 효율성과 예측 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.