퀀트 투자 회귀에 대한 실험 - 1

회귀에 대한 실험 - 1

• 주식의 가격은 변동한다. 보통 너무 많이 오르면 떨어지고 너무 많이 떨어지면 다시 오른다.

• 그림 와이지엔터테인먼트(122870)

• 링크 => 다음 빅차트 와이지엔터테인먼트

• 매매 기록을 보니 2019년 8월 27일 19,950원, 2019년 10월 29일 25,650원에 매수한 뒤 2020년 1월 9일에 31,450과 31,800원에 매도하여 39.28% 이익을 보았다.

• 매수의 이유는 이슈였다. 와이지엔터테인먼트에 악재가 겹쳤다. 대표는 감옥에 갈 판이었다. 주식 가격은 곤두박질쳤다.

• 매수 당시 약 60%가 떨어진 상황이었다.

• 그런데, 왜 매수했냐고? 회귀에 대한 믿음과 오너리스크의 믿음 때문에 감으로 샀다.

• 보통 떨어지면 다시 오른다. 얼마나 오르느냐는 다른 문제지만. 그리고 오너가 감옥에 가면 대부분 오른다.

• 주식 데이터를 가지고 테스트를 해 보아야겠다.

기준

• 코스피 시총 300위 안의 안정적인 회사 선정

• 최근 1년 하한가를 기록한 뒤 얼마쯤 뒤에 다시 오르고, 얼마나 오르는지 확인하자.

실험 1

• 데이터
  • 2020년 07월 기준 시총 300위 안의 회사들.
  • 거래일 기준 250일 최저가인 날을 선택.
  • 기간 2009년부터 2018년도 까지.(과거 10년). 2019 데이터는 마지막 검증을 위해 남겨둔다.

실험 1 데이터 분석

test_1_result_data.xlsx

282.8 kB

• 엑셀에 색칠이 좀 되었다.

• 회귀에 대한 실험이므로 Bollinger Bands를 좌측에 나타나고, 우측에는 250일 기준 최저가일을 기준으로 변경된 주식 가격의 % 이다.

• Bollinger Bands 설명

  • bb20 20일 기준
  • bb40 40일 기준
  • bb20 top 칼럼: 20일 이동 평균선에서 분산이 얼마나 컸는지를 나타낸다. 즉, 얼마나 크게 변경되었는지를 나타낸다.
    • 수식 : (ubb20 - mbb20) / mbb20 * 100

• bb20 top 비율에 따른 결과 요약

bb20 top range	cnt	+5 Close avg	+10 Close avg	+15 Close avg	+20 Close avg	+25 Close avg	+30 Close avg	+35 Close avg	+40 Close avg	+45 Close avg	+50 Close avg	+55 Close avg	+60 Close avg
0-3 pct	145	0	0.01	0.43	0.8	1.15	1.05	0.84	0.98	1.36	1.66	1.67	1.9
3-6 pct	507	-0.23	-0.03	0.13	0.27	0.56	0.74	1.03	1.16	1.38	1.58	1.52	1.86
6-9 pct	457	0	0.31	0.4	0.32	0.51	0.47	1.01	1.21	1.91	2.45	2.53	3.33
9-12 pct	228	0.55	0.67	1.32	1.78	2.56	3.18	3.52	3.12	2.58	2.34	1.81	2.02
12-15 pct	105	-0.04	0.51	-0.05	1.38	1.97	1.75	2.6	2.11	1.69	1.79	2.81	3.75
15-18 pct	52	-0.45	0.72	1.7	4.44	6.19	8.09	8.28	9.39	10.47	10.42	10.44	10.32
18-21 pct	35	3.33	3.51	2.22	3.85	6.03	5.14	3.61	2.33	1.79	1.9	3.93	4.5
21-24 pct	19	1.24	0.04	1.64	-1.89	1.36	2.74	2.3	4.94	9.1	7.1	5.32	6.95
24-27 pct	13	3.93	3.49	3.41	4.06	6.06	7.32	6.87	4.93	5.23	5.54	5.5	1.64
27-30 pct	5	9.76	8.04	8.1	17.76	11.64	18.94	26.39	21.4	22.96	16.66	14.46	15.57
30-33 pct	2	-4.6	-4.85	-11.57	-14.61	-19.01	-17.86	-16.74	-12.34	-0.1	5.2	3.03	-4.84
33-36 pct	3	11.75	6.35	7.63	13.85	8.51	6.63	21.29	15.31	14.98	9.46	15.06	21.21
36-39 pct	1	-1.27	-13.66	0.69	-8.1	-18.28	-16.55	-31.71	-25.93	-28.93	-29.28	-32.41	-32.75
39-42 pct	1	-0.28	5.95	14.39	25.06	27.13	30.89	22.16	16.75	22.71	14.27	28.06	32.45
42-45 pct	1	-5.72	-11.43	0	20.01	14.26	0	0	0	0	0	0	0
45-48 pct	1	-6.31	-10.31	-17.48	-18.34	-17.19	-16.34	21.35	23.18	18.59	-4.85	8.48	-2.56
48-51 pct	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
51-54 pct	1	3.11	10.55	18.86	15.23	14.71	11.07	-3.46	-5.54	-4.15	-7.44	-4.15	3.81
54-57 pct	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

• 데이터의 분포를 보면 90%는 0~15%에 존재한다.
• 좋은 수익률이 보이는 15~40%의 Bollinger Bands 차이는 겨우 8%밖에 안된다.

Bollinger Bands 0~15% 의미

 

• Bollinger Bands는 주식의 가격이 얼마나 변동성을 가지는지에 대한 의미이다.
• 변동성이 적다는 의미는 특별한 이유가 있어서 주식 가격이 떨어졌다는 것 보다는 주식이 가진 가치가 과대평가 되었다고 평가되어 지속적으로 하락하는 것으로 판단이 된다.
• 즉, 회귀할 가능성이 적다.

 

Bollinger Bands 15~40%의 의미

 

• 가격의 변동성이 크다는 의미이다. 이 뜻은 사려는 세력과 팔려는 세력이 싸우고 있다는 의미이다.
• 누가 이기는지 지켜보는 것이 좋을 것 같다.
• 문제는 데이터가 얼마 없다. 겨우 8%밖에 안된다. 과연 이 것이 필연이라 할 수 있는가? 우연이 아닐까?
• 데이터를 300 stock에서 600 stock으로 늘려보았는데, 8%는 동일하다.
•  

결론

 

• 이번 실험은 2020년 7월 기준 시총 상위 300위(600위) 데이터를 분석을 하였다.
• 선정된 데이터들은 거래일 기준 250일(약 1년) 최저가를 기록한 날짜를 분석했다.
• 목적은 다시 오르는 주식을 찾는 것이었고, 지표로 사용한 것은 20일 Bollinger Bands 지표이다.
• Bollinger Bands 의 넓이가 좁은 주식들의 가격은 회귀할 가능성이 비교적 낮았고, 넓은 주식들은 회귀할 가능성이 비교적 높았다.
• Bollinger Bands pct로 데이터 분포를 보았을 때 0~15%가 90%, 15~40%가 8%였다.
• 8%의 데이터를 기준으로 좀 더 연구해봐야겠다.