헤지펀드 전략_통계적 차익거래(Statistic Arbitrage Strategy)

헤지펀드 전략중 가장 보편적인 전략이 통계적 차익거래 전략이다.

이는 통계학을 활용하여 확률적으로 차익거래를 얻는 전략을 말한다.


가장 보편적으로 현물-선물 차익거래 전략이 있다.

예를 들어 이론적 선물가격보다 현재 선물가격이 높다면, 비싼 선물을 숏, 현물을 롱하는 전략이다.

F > S(1+r)^(T-t)

이렇게 포지션을 정해 놓으면, 만기에 가서 내가 현물 롱하는데 드는 이자비용보다 차익거래가 크기 때문에 이익이 난다.



반대로 현재 선물가격이 이론적 선물가격보다 싸다면, 선물 롱, 현물 숏을 한다.

F < S(1+r)^(T-t)

현물 숏하는 비용보다 차익거래가 클 때 가능하다.

보통 우리나라에서 KOSPI200 선물과 KODEX 200 ETF를 활용한다면 이런 전략을 수행할 수 있다.

하지만 거래가 활발하고, 자본시장이 발달할수록 현-선물간 차익거래 기회는 줄어든다.



현물만 가지고 롱-숏 페어를 잡는 방법도 있다.

두 종목간의 통계적 상관관계 (ex. cointegration, 2 sigma etc)을 활용해 두 종목간 한 종목

이 오버슈팅, 또는 언더슈팅 되어 있을 때, 오버슈팅 되어 있는 종목 숏 - 언더슈팅 되어 있

는 종목 롱을 잡아놓고, 두 종목간 평균수렴하기를 기다리는 전략이다.




사실 이 전략은 매우 다양하고 매니저가 기회를 포착하고, 로직을 짜기 나름이다.

확률적으로 실현될 가능성이 높다면 포지션을 구축해서 차익을 얻는다.

그리고 이러한 많은 전략들은 실상 공개되어 있지 않다. 공개하는 순간 차익거래 기회가

사라지게 되기 때문이다.



이 전략을 쓰는 가장 유명한 헤지펀드는 르네상스테크놀로지가 있다.

이들의 전략은 공개되어 있지 않고, 현재는 더이상 투자금을 받지 않는걸로 알고 있다.

이는 자신들의 전략이 working하려면 일정 규모 이상으로 투자금이 커지지 않아야 되기 때문일 가능성이 높다.