[주식] 코스피 200 커버드콜 ETF와 인버스를 활용한 헷지 전략 (추가매수)

3월 14, 2025

개요

기존에 보유한 커버드콜 및 인버스 포지션이 있고, 추가 입금할 금액이 있을 때, 초기 비율을 유지하면서 추가 매수할 수량을 계산하는 방법을 다룹니다. 또한, 괴리율 및 델타 정보를 반영하여 보정된 비율로 매매하는 방법도 설명합니다.

1. 기본적인 비율 유지 전략

먼저, 단순히 기존의 보유 비율을 유지하려면 다음 공식을 사용하면 됩니다.

현재 포트폴리오 비율: $R = \frac{C_{current}}{I_{current}}$
추가 입금 후 목표 비율 유지: $C_{new} = \frac{R \times (I_{current} + I_{add})}{1 + R}$ $I_{new} = \frac{I_{current} + I_{add}}{1 + R}$

여기서,

$C_{current}$ , $I_{current}$ : 현재 커버드콜과 인버스의 금액
$I_{add}$ : 추가 입금할 금액
$C_{new}$ , $I_{new}$ : 추가 매수 후의 커버드콜과 인버스 금액

이를 바탕으로 추가 매수할 수량을 계산할 수 있습니다.

2. 괴리율 및 델타를 반영한 보정된 비율 전략

괴리율과 델타를 고려하여 단순 비율 유지가 아닌, 보다 최적화된 매매 전략을 사용할 수 있습니다.

괴리율 (Disparity): 인버스 및 커버드콜의 괴리율 정보를 고려하여 과매도/과매수 상태일 때 추가 매수 비중을 조정할 수 있습니다.
델타 (Delta): 포트폴리오 델타를 확인하여, 시장 변화에 따른 감도를 보정한 매매 비율을 계산할 수 있습니다.

보정된 매매 비율은 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

$R_{adj} = R \times \left( 1 + k_1 \times D + k_2 \times G \right)$

여기서,

$R_{adj}$ : 괴리율 및 델타를 반영한 보정 비율
$D$ : 포트폴리오 델타 (양수면 상승, 음수면 하락)
$G$ : 괴리율 (양수면 고평가, 음수면 저평가)
$k_1, k_2$ : 조정 계수 (사용자가 설정 가능)

이를 통해, 괴리율이 높은 경우 해당 자산의 매수를 줄이고, 델타가 높다면 변동성을 줄이는 방향으로 포트폴리오를 조정할 수 있습니다.

3. Python 코드 구현

import numpy as np

def calculate_adjusted_allocation(C_current, I_current, I_add, delta, disparity, k1=0.1, k2=0.05):
    R = C_current / I_current
    R_adj = R * (1 + k1 * delta + k2 * disparity)
    
    C_new = (R_adj * (I_current + I_add)) / (1 + R_adj)
    I_new = (I_current + I_add) / (1 + R_adj)
    
    C_buy = C_new - C_current
    I_buy = I_new - I_current
    
    return C_buy, I_buy

# 예제 데이터
C_current = 5000  # 현재 커버드콜 금액
I_current = 5000  # 현재 인버스 금액
I_add = 2000      # 추가 입금 금액
delta = 0.2       # 델타 값
disparity = -0.1  # 괴리율 값

C_buy, I_buy = calculate_adjusted_allocation(C_current, I_current, I_add, delta, disparity)
print(f"추가 매수할 커버드콜: {C_buy}, 추가 매수할 인버스: {I_buy}")

4. R 코드 구현

calculate_adjusted_allocation <- function(C_current, I_current, I_add, delta, disparity, k1=0.1, k2=0.05) {
  R <- C_current / I_current
  R_adj <- R * (1 + k1 * delta + k2 * disparity)
  
  C_new <- (R_adj * (I_current + I_add)) / (1 + R_adj)
  I_new <- (I_current + I_add) / (1 + R_adj)
  
  C_buy <- C_new - C_current
  I_buy <- I_new - I_current
  
  return(list(C_buy = C_buy, I_buy = I_buy))
}

# 예제 데이터
C_current <- 5000  # 현재 커버드콜 금액
I_current <- 5000  # 현재 인버스 금액
I_add <- 2000      # 추가 입금 금액
delta <- 0.2       # 델타 값
disparity <- -0.1  # 괴리율 값

result <- calculate_adjusted_allocation(C_current, I_current, I_add, delta, disparity)
print(result)

5. 결론

기본적인 비율 유지 전략에서는 단순히 기존 비율을 유지하면서 추가 매수를 진행합니다. 그러나 괴리율과 델타를 반영하면 보다 정교한 포트폴리오 조정이 가능해집니다. 괴리율이 클수록 조정된 비율을 통해 과매수/과매도를 방지하고, 델타를 활용하여 변동성을 조절하는 방식이 효과적입니다.

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