[알고리즘 트레이딩] KOSPI200 ETF와 인버스 ETF를 활용한 페어 트레이딩 전략

한국 주식 시장에서는 공매도가 제한되거나 어려운 경우가 많습니다. 이 때문에 일반 투자자가 차익거래(Pair Trading) 전략을 실전에서 구현하기 쉽지 않은데요,
그 대안으로 떠오르는 것이 바로 KOSPI200 ETF와 KOSPI200 인버스 ETF를 활용한 전략입니다.

이 두 ETF는 서로 반대 방향으로 움직이는 특성을 가지고 있어, 복잡한 파생상품이나 공매도 없이도 **시장 중립 전략(Market Neutral Strategy)**을 구현할 수 있습니다.

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📘 페어 트레이딩(Pair Trading)이란?

페어 트레이딩은 **높은 상관관계를 가진 두 종목 간의 가격 차이(스프레드)**가 평균으로 회귀한다는 가정 하에, 가격이 벌어졌을 때 매수/매도 포지션을 동시에 취해 리스크를 줄이면서 수익을 노리는 전략입니다.

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🧩 왜 KOSPI200 ETF & 인버스 ETF인가?

ETF 이름	특징
TIGER 200 등 KOSPI200 ETF	KOSPI200 지수 그대로 추종
KODEX 인버스 등 인버스 ETF	KOSPI200 지수 역방향 추종 (하락 시 수익)

이 둘은 가격 움직임이 반대로 움직이므로, 매우 높은 음(-)의 상관관계를 가집니다. 이를 활용하면 공매도 없이도 실질적인 롱-숏 전략 구성이 가능합니다.

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✅ 전략 구조 요약

🎯 진입 조건

• 스프레드가 통계적으로 이탈한 상태 (예: 평균 + 2σ 이상)

• 진입 시 포지션:

  • KOSPI200 ETF 매수

  • 인버스 ETF 매수

인버스 ETF를 매수하는 것은 지수 하락에 베팅하는 것으로, 사실상 숏 포지션과 유사한 효과를 냅니다.

🏁 청산 조건

• 스프레드가 평균으로 회귀

• 두 ETF 모두 매도하여 포지션 종료

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🔧 예시 코드 (Python 개념 코드)

spread = price_etf + price_inverse_etf  # 인버스 ETF는 부호 반대로 계산

if spread > spread_mean + 2 * spread_std:
    buy('TIGER 200', 100)
    buy('KODEX 인버스', 100)

elif spread < spread_mean:
    sell('TIGER 200', 100)
    sell('KODEX 인버스', 100)

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📊 장점 vs 주의사항

장점	주의사항
공매도 없이 숏 포지션 효과	인버스 ETF는 장기 보유 시 추적 오차 발생
고도로 연동된 자산쌍	시장 급변 시 스프레드가 더 벌어질 수 있음
실전 연습/자동화에 용이	ETF 괴리율, 수수료 감안 필요

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🧪 시뮬레이션 & 자동화 도구 제안

이 전략은 단순한 구조이지만 실제 수익 가능성과 리스크를 확인하려면 데이터 기반 시뮬레이션이 중요합니다. 다음과 같은 도구를 활용해 실험해볼 수 있습니다:

🛠 제안 구성

1. 데이터 수집

   • NAVER 금융 또는 키움 OpenAPI 등을 통해 TIGER 200, KODEX 인버스의 일별/분별 가격 수집

2. 스프레드 계산 및 회귀 분석

   • pandas, numpy, statsmodels를 이용해 스프레드 계산 및 평균 ± 2σ 구간 설정

3. 전략 실행 백테스트

   • 조건 충족 시 포지션 진입/청산

   • 수익률, MDD, 승률 등 성과 지표 출력

4. 시각화

   • matplotlib/seaborn으로 스프레드 시계열과 진입/청산 구간 표시

5. 자동화 시뮬레이터 (선택)

   • 조건 충족 시 알림 또는 모의 주문 발생

   • Streamlit 기반 웹 UI로 시뮬레이션 결과 시각화 가능

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✍️ 마무리

KOSPI200 ETF와 인버스 ETF는 국내 환경에서도 공매도 없이 차익거래 전략을 구현할 수 있는 실용적인 자산쌍입니다. 시장 방향성에 관계없이 수익을 추구할 수 있으며, 시장 중립적 포지션 구성을 통해 리스크를 줄일 수 있습니다.