연구과제 상세정보
본 연구에서는 여러 옵션 가격 결정의 옵션 가격 예측과 헤징 성과 비교를 통하여 옵션시장에서 가장 유용한 옵션 가격 결정 모형과 옵션의 만기 전환 시 발생하는 모수 추정을 위한 최적의 모수 롤오버 전략을 찾고자 한다. 지금까지의 기존 연구의 결론에 의하면 “abso .
본 연구에서는 여러 옵션 가격 결정의 옵션 가격 예측과 헤징 성과 비교를 통하여 옵션시장에서 가장 유용한 옵션 가격 결정 모형과 옵션의 만기 전환 시 발생하는 모수 추정을 위한 최적의 모수 롤오버 전략을 찾고자 한다. 지금까지의 기존 연구의 결론에 의하면 “absolute smile” AHBS 모형과 next-to-next 롤오버 전략이 가장 유용한 것으로 밝혀졌다. 그러나, next-to-next 롤오버 전략은 오직 AHBS 모형에서만 유용한가? next-to-next 롤오버 전략이 수학적으로 정교한 다른 모형, 즉 확률 변동성이나 점프를 고려한 모형들에서는 유용하지 않은가? next-to-next 롤오버 전략이 사용되면 혹시 수학적으로 정교한 모형이 AHBS 모형보다 더 나은 성과를 보이지는 않을까?
본 연구에서는 여러 옵션 가격 결정 모형들의 옵션가격예측 및 헤징 성과를 두 가지 롤오버 전략을 이용하여 비교한다. 기존 연구에서 사용했던 AHBS 방법뿐 아니라 수학적으로 정교한 모형들을 함께 고려하여 롤오버 전략의 유용성을 검증한다. 본 연구에서는 여러 옵션 가격 결정 모형을 기존 연구들에서 사용되었던 nearest-to-next 롤오버 전략과 새롭게 Choi and Ok (2011)이 제안한 next-to-next 롤오버 전략과 비교한다. 즉 새로운 롤오버 전략인 next-to-next 방법이 AHBS 모형뿐 아니라 수학적으로 정교한 모형들에게도 유용할 수 있음을 보일 것이다. next-to-next 롤오버 전략의 적용 후 가장 유용한 옵션 가격 결정 모형을 찾고자 하는 것이 본 연구의 가장 중요한 연구 목표이다.
본 연구에서는 S&P 500 옵션을 대상으로 여러 옵션 가격결정 모형에 대하여 두 가지 모수의 롤오버 전략을 적용한 후의 옵션 가격 예측과 헤징 성과를 비교한다. 본 연구를 통하여 최적의 옵션 가격 결정 모형과 롤오버 전략의 조합을 찾을 수 있을 것이다. 만일 예상 결 .
본 연구에서는 S&P 500 옵션을 대상으로 여러 옵션 가격결정 모형에 대하여 두 가지 모수의 롤오버 전략을 적용한 후의 옵션 가격 예측과 헤징 성과를 비교한다. 본 연구를 통하여 최적의 옵션 가격 결정 모형과 롤오버 전략의 조합을 찾을 수 있을 것이다. 만일 예상 결과에 따라 단순한 형태의 AHBS 모형이 확률 변동성(stochastic volatility)이나 점프(jumps) 등을 고려한 수학적으로 정교한 모형들보다 더 우수한 성과를 보이는 경우 점점 복잡해지고 정교해져 가는 옵션 가격 결정 모형의 개발을 위한 학계 및 실무의 노력의 유용성에 대하여 경종을 울릴 수 있을 것으로 생각된다. 또한 그 동안 사용해 왔던 모수들의 롤오버 전략의 변경으로 인하여 옵션 가격 예측과 헤징 성과가 개선 된다면 기존의 연구 결과들을 새로운 롤오버 전략인 next-to-next 전략으로 재검토할 필요가 있으며 기존의 연구 결과 모두 변화될 가능성이 있다.
새롭게 제안된 롤오버 전략인 next-to-next 전략이 확률 변동성과 점프를 고려한 수학적으로 정교한 옵션가격결정 모형에서도 유용한지 최초로 검토하게 될 것이며 롤오버 전략이 옵션 가격 예측뿐 아니라 헤징 성과에도 도움이 되는지 살펴보는 첫 연구가 될 것이다. 또한 본 연구에서는 S&P 500 옵션 시장을 대상으로 롤오버 전략의 유용성에 관한 연구를 진행함으로써 그 동안 KOSPI 200 시장에 대해서만 내려진 결론이 타 시장에서도 적용되는지 확인하게 될 것이며 13년 이라는 긴 기간의 자료를 활용하여 결과의 강건성을 확보하게 될 것이다.
1973년 Black and Scholes (1973) 옵션 가격결정 모형이 소개된 이후 여러 이론적이고 실증적인 연구들이 진행되었다. 중요한 연구 방향 중 하나는 Black and Scholes (1973) 모형 에서 가정했던 단순한 가정들을 확장하여 옵션 가격결정 모형의 유용성을 높이려는 시도였 .
1973년 Black and Scholes (1973) 옵션 가격결정 모형이 소개된 이후 여러 이론적이고 실증적인 연구들이 진행되었다. 중요한 연구 방향 중 하나는 Black and Scholes (1973) 모형 에서 가정했던 단순한 가정들을 확장하여 옵션 가격결정 모형의 유용성을 높이려는 시도였다. Black and Scholes (1973) 모형에서 가정했던 기초자산에 대한 GBM (geometric Brownian motion) 프로세스의 가정을 확정한 모형들이 연구되었다. 즉, Black and Scholes (1973)에서는 폐쇄형 (closed-form solution) 도출의 편의성을 위해 사용했으나 현실적으로 타당성이 없는 가정을 확장한 모형들이 개발되었다. 예를 들면, 시간에 따라 금리가 변한다고 가정하거나 (stochastic interest rates, 이하 SI), 시간에 따라 변동성이 변한다고 가정하거나 (stochastic volatility, 이하 SV), 기초자산에 큰 점프 (jumps, 이하 J)를 가정하거나, 변동성에 점프 (regime switching)를 가정한 모형들이 학계 및 실무에서 개발되었다. 또한 최근 연구들은 옵션 시장에서 실제 트레이더나 분석가들이 사용하는 Black and Scholes (1973) 모형을 단순하게 변형 시킨 Ad-Hoc Black-Scholes (이하 AHBS)이라고 불리 우는 Feat. 롤오버 초간단 설명) 모형을 기존의 Black and Scholes (1973)모형을 개선 시킨 수학적으로 정교한 모형들, 즉 SI, SV등을 고려한 모형들과 함께 연구 대상으로 삼았다. 그렇다면 이 중 옵션시장에서 가장 유용한 옵션 가격결정모형은 무엇인가?
옵션가격결정 모형의 성과 비교를 위하여 흔히 1일 혹은 1주일 뒤의 옵션 가격 예측 성과와 1일 혹은 1주일 뒤의 헤징 성과를 확인하는 방법이 사용된다. 이때 성과 측정을 위해서는 위에서 제시한 옵션가격결정 모형의 구현 시 사용되는 모수가 반드시 추정되어야 한다. 모수의 추정은 기초자산의 과거 자료를 활용하는 방법과 모수 추정일에 거래되는 옵션 가격들을 활용하는 방법이 있다. 또는 기초자산의 과거 자료와 당일의 옵션 거래 자료를 동시에 활용하는 방법도 있다. 이 중 학계에서 가장 많이 활용되는 방법은 두 번째의 옵션 가격 자료만을 활용하는 방법이다. 일반적인 거래일에는 당일 거래된 옵션 가격으로부터 모수를 추정하여 1일 또는 1주일 뒤의 가격 예측과 헤징에 사용하는데 아 아무런 문제도 발생하지 않는다. 그러나, 옵션 시장의 연구에서 잔존 만기가 7일이하인 옵션의 경우 유동성의 문제로 분석자료에서 제하는 것이 일반적이며 7일 이하의 잔존만기를 가진 옵션 대신에 잔존만기 1개월하고 7일이 남은 차근월물 옵션 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 그렇다면 만기가 1개월 7일이 남은 차근월물 옵션을 평가할 때 어떤 옵션을 이용하여 모수를 추정해야 하는가? 잔존만기가 7일 남은 최근월물 옵션을 이용(nearest-to-next 롤오버)해야 하는가? 잔존만기가 1개월 7일 남은 차근월물을 이용해야 하는가? 이 두 가지 옵션 자료 활용 전략 중 옵션 가격 예측과 헤징에서 유용한 전략은 무엇인가?
본 연구에서는 여러 옵션 가격 결정의 옵션 가격 예측과 헤징 성과 비교를 통하여 옵션시장에서 가장 유용한 옵션 가격 결정 모형과 옵션의 만기 전환 시 발생하는 모수 추정을 위한 최적의 모수 롤오버 전략을 찾고자 한다.
본 연구는 S&P 500 옵션 시장을 대상으로 옵션평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 시 필요한 모수의 롤오버 전략을 비교한다. 모수의 롤오버 전략은 전통적인 “nearest-to-next” 전략과 새롭게 제안된 “next-to-next” 전략이 고려된다. 옵션 가격 결정 모형으로는 Black-Sc .
본 연구는 S&P 500 옵션 시장을 대상으로 옵션평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 시 필요한 모수의 롤오버 전략을 비교한다. 모수의 롤오버 전략은 전통적인 “nearest-to-next” 전략과 새롭게 제안된 “next-to-next” 전략이 고려된다. 옵션 가격 결정 모형으로는 Black-Scholes 모형, 옵션 시장의 거래자들이 많이 활용하는 것으로 알려진 Ad Hoc Black-Scholes 모형, 확률 변동성을 고려한 모형, 확률 변동성과 점프를 모두 고려한 모형이 비교된다. 새로운 롤오버 전략인 “next-to-next” 전략이 사용되었을 경우 모든 옵션 평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 오차가 감소한다. 여러 옵션 가격 결정 모형 중에서도 Ad Hoc Black-Scholes 모형들의 가격 결정 오차가 “next-to-next” 전략에 의해 가장 크게 감소한다. 제안된 “next-to-next” 전략이 고려된 후 모수의 개수가 많은 Ad Hoc Black-Scholes 모형의 성과가 모수의 개수가 작은 경우보다 더 작은 오차를 보인다. 즉 “next-to-next” 전략이 Ad Hoc Black-Scholes 모형의 과적합의 문제를 해결하고 있음을 확인할 수 있다. “next-to-next” 전략은 헤징 성과에서도 모든 옵션 평가 모형의 헤징 오차를 감소시키고 있으나 외표본 가격 결정 오차만큼 극적인 감소를 보이지는 않는다. 연구 결과 수학적으로 정교한 옵션 가격 결정 모형들이 고려된 이후에도 “next-to-next” 롤오버 전략을 고려한 “absolute smile” Ad Hoc Black-Scholes 모형이 가격 결정 및 헤징에서 가장 우수한 성과를 보이는 옵션 평가 모형임을 확인하였다.
For S&P 500 options, we examine the pricing and hedging performance of several options pricing models with respect to the roll-over strategies of parameters. The traditional roll-over strategy of the parameters, the “nearest-to-next” approach, and tho .
For S&P 500 options, we examine the pricing and hedging performance of several options pricing models with respect to the roll-over strategies of parameters. The traditional roll-over strategy of the parameters, the “nearest-to-next” approach, and those using the new roll-over strategy, the “next-to-next” approach are compared. It is found that the “next-to-next” roll-over strategy can decrease pricing and hedging errors of all options pricing models and mitigate the over-fitting problems. The “absolute smile” traders’ rule has the advantage of simplicity and is the best model for pricing and hedging options.
본 연구는 S&P 500 옵션 시장을 대상으로 옵션평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 시 필요한 모수의 롤오버 전략을 비교한다. 모수의 롤오버 전략은 전통적인 “nearest-to-next” 전략과 새롭게 제안된 “next-to-next” 전략이 고려된다. 옵션 가격 결정 모형으로는 Black-Sc .
본 연구는 S&P 500 옵션 시장을 대상으로 옵션평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 시 필요한 모수의 롤오버 전략을 비교한다. 모수의 롤오버 전략은 전통적인 “nearest-to-next” 전략과 새롭게 제안된 “next-to-next” 전략이 고려된다. 옵션 가격 결정 모형으로는 Black-Scholes 모형, 옵션 시장의 거래자들이 많이 활용하는 것으로 알려진 Ad Hoc Black-Scholes 모형, 확률 변동성을 고려한 모형, 확률 변동성과 점프를 모두 고려한 모형이 비교된다. 새로운 롤오버 전략인 “next-to-next” 전략이 사용되었을 경우 모든 옵션 평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 오차가 감소한다. 여러 옵션 가격 결정 모형 중에서도 Ad Hoc Black-Scholes 모형들의 가격 결정 오차가 “next-to-next” 전략에 의해 가장 크게 감소한다. 제안된 “next-to-next” 전략이 고려된 후 모수의 개수가 많은 Ad Hoc Black-Scholes 모형의 성과가 모수의 개수가 작은 경우보다 더 작은 오차를 보인다. 즉 “next-to-next” 전략이 Ad Hoc Black-Scholes 모형의 과적합의 문제를 해결하고 있음을 확인할 수 있다. “next-to-next” 전략은 헤징 성과에서도 모든 옵션 평가 모형의 헤징 오차를 감소시키고 있으나 외표본 가격 결정 오차만큼 극적인 감소를 보이지는 않는다. 연구 결과 수학적으로 정교한 옵션 가격 결정 모형들이 고려된 이후에도 “next-to-next” 롤오버 전략을 고려한 “absolute smile” Ad Hoc Black-Scholes 모형이 가격 결정 및 헤징에서 가장 우수한 성과를 보이는 옵션 평가 모형임을 확인하였다.
본 연구는 S&P 500 옵션 시장을 대상으로 옵션평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 시 필요한 모수의 롤오버 전략을 비교하였다. 롤오버 전략은 전통적인 “nearest-to-next” 전략과 새롭게 제안된 “next-to-next” 전략이 고려되었다. “nearest-to-next” 전략에서는 t-k 시점 .
본 연구는 S&P 500 옵션 시장을 대상으로 옵션평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 시 필요한 모수의 롤오버 전략을 비교하였다. 롤오버 전략은 전통적인 “nearest-to-next” 전략과 새롭게 제안된 “next-to-next” 전략이 고려되었다. “nearest-to-next” 전략에서는 t-k 시점의 최근월물 옵션으로 추정한 모수가 t 시점의 차근월물 계약의 모수로 사용한다. “next-to-next”롤오버 전략에서는 t-k 시점의 차근월물 옵션으로 추정한 모수가 t 시점의 차근월물 계약의 모수로 사용된다. 롤오버 전략의 성과 비교를 위하여 Black-Scholes 모형, 확률 변동성을 고려한 SV 모형, 확률 변동성과 점프를 모두 고려한 SVJ 모형, 옵션 시장의 거래자들이 많이 활용하는 것으로 알려진 AHBS 모형이 고려되었다.
연구의 결과는 다음과 같다. 내표본 가격결정 성과에서는 모수의 수가 가장 많은 SVJ 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 외표본 가격 결정 성과에서는 전통적인 모수의 롤오버 전략인 “nearest-to-next” 전략이 사용되었을 경우에는 모수의 수가 작은 A1과 A2 모형이 가장 우수한 성과를 보였다. 또한 AHBS 모형 중에서는 “absolute smile” 모형이 “relative smile” 모형보다 우수한 성과를 보였다. 즉, 많은 모수의 과적합의 문제가 관찰되었다. 헤징 성과에서는 AHBS 모형들이 수학적으로 정교한 모형들보다 나은 성과를 보였다. 새로운 롤오버 전략인 “next-to-next”전략이 사용되었을 경우 모든 옵션 평가 모형들의 가격 결정 및 헤징 오차가 감소했다. AHBS 모형들의 가격 결정 오차가 “next-to-next”전략에 의해 가장 크게 감소하였다. A3 모형이 가격 결정 및 헤징에서 가장 우수한 모형이었고 “nearest-to-next” 전략이 사용된 결과와 반대로 모수의 개수가 많은 AHBS 모형의 성과가 모수의 개수가 적은 AHBS 모형 보다 더 나은 성과를 보였다. 즉 “next-to-next”전략이 AHBS 모형의 과적합의 문제를 해결하고 있음을 확인할 수 있었다. “next-to-next”전략은 헤징 성과에서도 모든 옵션 평가 모형의 헤징 오차를 감소시키고 있으나 외표본 가격 결정 오차 경우만큼 극적이지는 않았다.
본 연구에서는 모형에 관계없이 새롭게 제안된 “next-to-next” 전략이 기존의 “nearest-to-next” 전략보다 더 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다. 옵션 가격은 옵션 만기 시점의 기초 자산의 분포에 관한 정보를 담고 있다. 잔존만기 7일 이하의 옵션을 유동성 부족의 이유로 표본에서 제거한 후 잔존만기가 1달 7일이하인 차근월물의 가격결정과 헤징을 위하여 차근월물의 만기에 대한 기초 자산의 분포에 대한 정보가 필요하다. “nearest-to-next” 전략에서는 차근월물 옵션의 가격결정과 헤징을 위하여 차근월물이 아닌 최근월물 옵션으로부터 추정한 모수들을 사용한다. 반면에 “next-to-next”전략에서는 차근월물 옵션의 가격결정과 헤징을 위하여 동일한 상품인 차근월물 옵션 가격으로부터 모수를 추정하게 된다. 즉 “next-to-next”전략에서는 가격 결정과 헤징 대상이 되는 옵션의 만기와 모수를 추정하는 옵션의 만기가 일치하게 된다. 이러한 일관성이 “nearest-to-next” 전략에 비하여 “next-to-next” 전략이 더 우수한 성과를 보이게 만든다. 또한 두 롤오버 전략의 외표본 가격 결정 및 헤징 성과 차이가 클수록 각 해당 만기의 옵션으로 추정된 옵션 평가 모형들의 모수들이 담고 있는 정보의 차이가 큼을 유추할 수 있다.
결과적으로 “next-to-next”롤오버 전략이 고려될 때 많은 모수를 가진 “absolute smile” 모형이 S&P 500 지수 옵션의 가격 결정 및 헤징에 가장 우수한 성과를 보임을 확인하였다.
원유 투자의 위험성(Feat. 롤오버 설명)
20 년 4 월 22 일 유가 는 전례 없던 마이너스 가격 에 진입하였다 . 이미 바닥이라 예상되던 원유 가격으로 인해 수많은 투자자들이 원유에 투자하였고 , 바닥 밑에 지하실이 있다는 말을 체감하게 되었다 . ‘ 이제는 투자해도 되지 않을까 ? 유가는 언젠가 정상화 될 것이니 장기투자하면 큰 이익을 볼 수 있지 않을까 ?’ 라고 생각한다면 롤오버 비용 에 대해 전혀 모르는 것이다 . 롤오버에 대해 설명하자면 선물과 옵션의 원리 , 근월물 , 차월물과 같은 어려운 용어들이 필연적으로 사용되기 때문에 초심자들에게 접근성을 낮출 수 있다 . 따라서 롤오버 비용의 발생 원리는 최대한 간단하게 정리하고 , 롤오버 비용이 발생하면 내 계좌가 어떻게 되는지 예시를 들어 설명하였다 . 또한 롤오버 비용 외에 현재 원유 투자가 위험한 이유 를 설명해 두었으니 참고하길 바란다 .
롤오버란 무엇인가?
롤오버를 이해하기 위해서는 선물 을 이해하여야한다 . 선물이란 어떤 상품을 미래의 특정 시기에 특정 가격으로 사거나 팔 수 있는 권리를 의미한다 . 예를 들어보자 . 농부가 열심히 벼농사를 짓고 있다 . 이때 A 가 9 월 ( 특정 시기 ) 이 되면 쌀 1kg 당 3 천원 ( 특정 가격 ) 에 사기로 했다 . 즉 , 올해 농사가 흉년이든 풍년이든 A 는 9 월이 되면 쌀 1kg 을 3 천원에 살 수 있는 권리 가 생긴 것이다 . 만약 흉년이 들어 쌀값이 폭등하면 A 씨가 이익을 보게 되고 풍년이라면 손해를 보게 된다 . 이러한 권리가 선물의 개념이다 .
하지만 이 글을 보는 사람 중 그 누구도 드럼통에 담긴 원유를 실제로 수령할 사람은 없을 것이다 . 따라서 위의 예시를 이어가보면 , 9 월이 되기 전에 자신이 가진 쌀을 살 수 있는 권리를 팔고 내년 9 월의 권리를 사는 것 이 롤오버 이며 이때 발생하는 비용이 롤오버 비용 이다 .
롤오버의 개념에 대한 설명은 이쯤에서 마치겠다 . 위의 개념은 이해하지 않아도 좋으니 이제 이 ‘ 롤오버 ’ 가 내 계좌를 어떻게 만드는지 살펴보자 . A 는 원유를 1 주당 10$ 가격으로 총 10 주를 샀다 . 따라서 A 는 총 100$ 의 비용을 지불하였고 평균 단가는 10$ 이다 . 이때 산 원유는 ‘5 월의 원유 선물가 ’ 이다 . 하지만 만기가 다가와 6 월의 원유가격으로 롤오버를 하여야 한다 . 그런데 6 월의 원유가격으로 롤오버 하고나니 20$ 의 평균 단가로 5 주가 되었다 . 그러므로 A 의 총 비용은 그대로 100$ 이지만 평균 단가는 20$ 로 상승 하게 된 것이다 .
( 평단 : 10$ * 10 주 소유 = 자산 100$) → 롤오버 → ( 평단 20$ * 5 주 소유 = 자산 100$)
6 월이 되어 원유가 1 주당 15$ 가 되었다 . 롤오버 비용을 생각하지 않은 A 는 자신의 평균 단가는 여전히 10$ 라고 생각해 5$ 가 올랐으니 50% 의 이득이 발생하였다고 생각한다 . 하지만 실제로는 롤오버 이후 평균 단가가 20$ 가 되었으므로 , 5$ 가 내렸으니 – 25% 의 손실을 보게 된다 . 이렇듯 롤오버 자체는 원금을 깎아먹지 않지만 평균 단가를 올려버림으로써 가격이 상승하더라도 손실을 만든다 .
원유 투자가 위험한 이유 - 괴리율과 수요
최근 많은 투자자들이 원유가격 추종 ETF 등에 몰리고 있다 . 원유 가격을 정확하게 추종하기 위해서는 증권사 (LP) 에서 소유한 원유 선물과 주식 등의 수량을 조절하여 원유 가격과 주식의 가격이 1 대 1 로 대응되도록 만들어 주어야한다 . 하지만 사람들이 과도하게 원유 관련 주식을 싹쓸이 하면서 증권사가 주식 가격을 적절히 조절할 수 없는 상태가 되어버리게 되면 괴리율 이란 것이 발생한다 . 이렇게 되면 실제 원유 가격보다 주식의 가격이 높아지게 된다 . 지금은 많은 사람들이 원유에 투자해 괴리율이 높으니 혹시나 투자를 고민한다면 꼭 투자 상품의 괴리율이 얼만지 확인하고 매수 하길 바란다 .
‘ 롤오버 비용과 괴리율 때문에 위험한건 알겠어 . 그런데 지금 원유가격은 너무나도 싸고 , 언급한 두가지 위험을 무시할 수 있을 정도로 원유가격이 급등 ( 회복 ) 한다면 , 매력적인 투자 종목아니야 ?’
정답이다 . ‘ 원유가격이 급등 한다면 ’ 매력적인 투자 종목이다 . 하지만 현재 원유가격이 급등 하기는 어려운 점이 많다 . 그중 가장 큰 이유는 수요의 급격한 감소 이다 . 원유 가격이 회복하려면 코로나가 진정되어 비행기가 운행 되어야 한다 . 하지만 근 몇 달 간은 그럴 가능성이 낮아 보인다 . 원유 가격의 급등에 또 다른 방법은 전쟁 이다 . 하지만 이 또한 가능성이 희박해 보인다 .
롤오버와 괴리율을 피하기 위해 많은 사람들이 원유 ETF 또는 ETN, 선물 대신 원유 가격의 하락으로 인해 폭락한 정유회사에 투자하고 있다 . 원유 투자자들의 논리대로 언젠가는 유가가 정상화 된다면 , 우량한 정유회사 들 또한 정상화 될 것이기 때문이다 . 따라서 다음 포스팅 주제는 우량한 정유회사들을 소개할 계획이다 . 끝으로 투자의 판단은 온전히 본인의 몫임을 잊지않길 바란다 .
동시입력의 비밀 - N키 롤오버에 대해서
복잡하고 어려워진 최신 게임을 즐길 때, 혹은 분당 1000타에 달하는 경이로운 속도로 타이핑을 할 때, 여러 개의 키를 거의 동시에 누르곤 한다. 여기서 단 하나라도 키를 놓친다면 열불 터지는 게임 오버 메시지와 맞닥뜨리거나 줄줄이 이어지는 오타를 마주보기 마련이다.
그런데 자기 자신은 분명히 똑바로 눌렀다고 생각하는데도 키 입력이 제대로 되지 않는 경우가 있다. 그럴 때는 키보드의 동시입력 기능(Input Sequence) - 즉 롤오버(Rollover) 성능의 한계를 의심해 볼 만 하다.
본디 롤오버의 사전적인 의미는 전락(轉落), 혹은 전복이다. 하지만 키보드 스펙(Spec.) 상의 롤오버는 ‘얼마나 많은 키를 동시에 입력할 수 있는가’를 의미한다.
예를 들어 1키 롤오버(1-key-rollover)를 지원하는 경우에는 사실상 동시 입력이 불가능하다. 2키 롤오버(2-key-rollover)는 2개의 키를 동시에 Feat. 롤오버 초간단 설명) 입력할 수 있고, 3키 롤오버(3-key-rollover)는 3개의 키를 동시에 입력할 수 있다. N키 롤오버(N-key-rollover)는 N개의 키, 즉 무한대의 키를 동시에 입력할 수 있다는 뜻이다.
대부분의 키보드는 알파 N키 롤오버(Alpha-N-key-rollover), 즉 ‘의사(擬似) N키 롤오버’를 지원한다. N 키 롤오버처럼 무한대의 동시 입력은 불가능하지만 대략 3~5개의 키를 동시에 입력할 수 있다. 하지만 키 위치에 따라 동시 입력이 가능한 키 개수가 조금씩 달라진다. 예를 들어 체리 G80-3000의 경우에는 영문 상단의 ‘QWERTY’ 중에서 ‘qwert’의 5개 키는 동시 입력이 가능하지만 ‘werty’의 5개 키는 불가능하다.
현재 대부분의 멤브레인/기계식 키보드는 알파 N키 롤오버를 지원하고 있으며, 토프레 리얼포스 등 극히 일부의 고급 모델만이 N키 롤오버를 지원한다. 이 때문에 토프레는 제품 스펙 비교표나 선전문구에서 정전용량 스위치의 장점을 열거할 때 ‘N키 롤오버 지원’ 사실을 들먹이곤 한다.
그러나 스위치 종류와 N키 롤오버 지원 여부는 아무 관계도 없다. N키 롤오버 지원 여부는 어디까지나 키보드의 회로 설계에 달려 있기 때문이다. 실제로 체리 기계식 키보드는 물론이고 저가의 멤브레인 키보드 중에서도 N키 롤오버를 지원하는 물건을 찾아볼 수 있다.
그렇다면 키보드 회로는 어떤 식으로 구성된 것일까. 일반적인 키보드 회로를 단순화시키면 아래 그림과 같은 그물망 형태가 된다(여기 대해서는 자유게시판에 올라온 ‘몰라’님의 글(링크)을 참고로 삼았습니다). 키를 눌러서 접점이 연결되면 Y축의 A/B/C/D/E. 에서 나오는 신호를 X축의 1/2/3/4/5에서 받아 키 입력을 인식하게 된다.
예를 들어 A1과 C2의 키를 누르면 접점이 연결되어 A에서 나온 신호를 1에서 받고, C에서 나온 신호를 2에서 받는다. 이로써 키보드는 A1과 C2 키가 입력되었다는 사실을 인식하게 된다.
하지만 아래 그림에서처럼 A1, A2, C2의 키를 동시에 누른 경우에는 문제가 생긴다. 왜냐하면 C에서 나온 신호가 A선으로도 흘러 들어가 실제로는 입력된 적이 없는 C1 키 입력 신호가 나오기 때문이다. 이렇게 키가 눌리지 않았는데도 입력 신호가 나오는 것을 '고스트 현상'이라고 부른다.
당연하게도 대부분의 키보드 회로는 이런 고스트 현상을 방지하도록 설계되어 있다. 그러나 회로 설계 방식이 메이커와 모델에 따라 천차만별이기 때문에, 동시 입력이 가능한 키 개수와 위치는 조금씩 달라지게 된다.
그런데 여기서 눈치챌 수 있듯이 N키 롤오버를 지원하는 가장 단순한 방법은 고스트 현상을 허용하는 것이다(!). 회로 설계가 단순해지는 만큼 원가가 절약되고 N키 롤오버까지 지원되니 메이커 입장에서야 나쁠 것이 하나도 없다. 덕분에 용산닷컴 키보드 등 초저가 멤브레인 키보드 중에서 N키 롤오버를 지원하는 모델을 심심찮게 찾아볼 수 있다. 허나 이리 되면 누르지도 않은 키가 눌렸다고 나오는 일이 빈번할 것인즉 사용자 입장에선 애로사항이 활짝 꽃피리라.
하지만 고스트 현상을 막으면서 무한대의 키 동시입력을 지원하려면 회로 자체가 복잡해지기 때문에 제작 원가가 가파르게 상승한다. 결국 진정한 의미의 N키 롤오버는 토프레 리얼포스나 체리 G80-1000 등의 값비싼 고급 키보드에서나 맛볼 수 있다.
우리의돈벌기 우리의돈벌기
회사채 만기가 다가오고 유가가 폭락하면서 롤오버 에 대한 우려의 목소리가 커지고 있습니다.
롤오버가 뭐길래 이런 말들이 나오고 있는 것일까요?
오늘은 롤오버와 그와 관련된 경제를 같이 알아보도록 해요!
롤오버란?
- 채권이나 계약 등에 대해 만기를 연장하는 것
롤오버란 만기가 된 채권이나 증권 등 금융상품을 연장하는 것을 의미합니다.
- 선물계약과 연계하여 만기 시에 청산하지 않고 다음 만기일로 이월하는 것
매수차익거래를 실시한 기관투자가가 주식을 팔지 않고 그대로 보유하는것입니다.
롤오버에 대해 알아봤으니 현재 우리 경제를 반영하고 있는
롤오버와 관련된 회사채 만기 우려와 원유 투자에 대해 알아봐요!
기관들의 채권 롤오버
4 월은 통상 1년 중 회사채 발행이 가장 많은 달힙니다.
금융투자협회에 따르면 올해가 만기인 국내 회사채 50조8727억원 중
4월 Feat. 롤오버 초간단 설명) 한 달 동안 만기가 도래하는 물량은 모두 6조5495억원이라고 밝혔습니다.
만기가 도래한 기업들은 회사채를 새로 찍어 기존 채권을 상환하는 식으로
만기 연장(롤오버)에 나서야 하는데, 실물경기가 얼어붙으면서 회사채 시장 경색 → 기업 부도·파산 → 실업 폭증 → 경기 침체 관련 우려가 고조되고 있습니다.
https://www.mk.co.kr/news/stock/view/2020/04/340862/
원유ETF ETN 롤오버
최근 뉴스를 보면 유가 급락에 관심이 커지고 원유 ETF ETN이 주목받고 있다는 소식이 들립니다.
유가가 폭락하면서 개미들의 투자가 이어지고 있는데
롤오버 비용이 수익률을 좌지우지할 것으로 보입니다.
https://www.mk.co.kr/news/stock/view/2020/04/340862/
이 같은 상황에서도 투자자들은 아랑곳하지 않고 매수에 나서고 있습니다.
잠재적 손실 위험을 감안하더라도 유가가 상승할 때 얻는 이익이 더 클 것이란 기대 때문입니다.
지난달 2일부터 한 달간 개인 투자자는 국내에 상장된 원유 레버리지 ETN 4개 종목을 6455억어치 순매수했고,
이는 지난 2월 한 달간 순매수 규모(703억원)의 9배에 달한다고 합니다.
미국에선 ETN 조기청산 움직임?
미국에는 ETN에 가격 변동성 확대에 따른 유동성, 수익성 문제가 발생하면
발행사가 조기 청산을 결정할 수 있도록 하는 규정이 있지만
국내에는 ETN을 조기청산할 수 있는 규정이 없습니다.
거래소에 따르면 국내에는 투자자가 발행사에 조기 상환을 요청할 수 있는 규정만 존재합니다.
"발행사에 상품 조기 청산을 허용하면
발행사가 임의로 투자 권리를 막는 상황이 발생할 수 있기 때문에
투자자 보호 차원에서 조기 상환을 허용하지 않고 있다"
https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fwww.mk.co.kr%2Fnews%2Fstock%2Fview%2F2019%2F05%2F302545%2F&psig=AOvVaw2oeaxPaByCJWSgHXDPlRNk&ust=1586403331534000&source=images&cd=vfe&ved=0CAIQjRxqFwoTCPjFzZHz1-gCFQAAAAAdAAAAABAD
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