Investigations on Dynamic Trading Strategy Utilizing Stochastic Optimal Control and Machine Learning

Abstract

Recently, control theory including stochastic optimal control and various machine-learning-based artificial intelligence methods have become major tools in the field of financial engineering. In this paper, we briefly review some recent papers utilizing stochastic optimal control theory in the fields of the pair trading for mean-reverting markets and the trend-following strategy, and consider a couple of strategies utilizing both stochastic optimal control theory and machine learning methods to acquire more flexible and accessible tools. Illustrative simulations show that the considered strategies can yield encouraging results when applied to a set of real financial market data. 1. 서 론 최근들어, 확률론적 최적제어 등의 제어이론과 각종 기계 학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 중요한 핵심 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 이와 같이 공학적 기법에 의존하는 전략들 중 본 논문에서는 주목하는 분야는 롱숏 (long-short) 전략의 일종인 페어 트레이딩(pairs trading) 기법[1-6]과 추세 추종형(trend-following) 전략[7-9]으로 이들은 최근에 국내외적으로 관심이 높은 분야이다. 롱숏 전략은 매수(long)와 공매도(short) 전략을 모두 사 용하여 꾸준한 수익을 거두는 것을 목표로 하는 전략을 의 미하며, 이들 중 가장 널리 알려진 전략은 가격변화의 패턴 이 유사하다고 판단되는 두 개의 종목을 한 쌍으로 하여 서 로 반대의 포지션을 갖도록 하는 페어 트레이딩이다. 페어 트레이딩은 표준화된 가격(normalized price)의 차이가 작 은 두 유가증권으로 페어(pair)를 구성하고 두 유가증권의 표준화된 가격의 차이가 일정 범위 이상 벌어지는 경우 상 대적으로 비싸진 증권을 공매도하고 상수대적으로 저렴한 증권을 매수함으로써 초과수익을 추구하는 투자전략이다 [6]. 이러한 페어 트레이딩 전략은 뉴욕증권 거래소의 1962 년-2002년 주가 자료를 을 대상으로 한 연구에서 연 11% 정도의 초과수익률이 확인됨으로써 투자전략으로서의 유표 성이 검증됨 바 있다[6]. 페어 트레이딩 관련 연구 중 주목 할 만한 최신 경향 중 하나로는 확률론적 최적제어 (stochastic optimal control)에 기반을 둔 제어이론적 트레 이딩 전략(control-theoretic trading strategy)으로 평균 회 귀(mean-reverting) 현상을 갖는 시장에서 수익을 거두는 연구를 들 수 있다[1-3]. 본 논문의 주요 주제 중 하나는,