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| 한글제목(Korean Title) |
데이터베이스 및 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용한 미국 주식 투자 및 레버리지 ETF 상품 투자 전략분석: 나스닥 100, S&P500, 다우존스, 러셀 2000, 원유 |
| 영문제목(English Title) |
Analysis of Investment Strategies in US Stocks and Leveraged ETF Utilizing Monte Carlo Simulation Techniques and Database: Nasdaq100, S&P500, Dow Jones, Russel 2000, Crude Oil |
| 저자(Author) |
송영서
유진철
한창희
신규용
김기환
박정규
김동현
정진안
Young Suh Song
Jincheol Yoo
Chang-Hee Han
Kyuyong Shin
Kihwan Kim
JungKyu Park
Dong-Hyun Kim
Jin-An Jeong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 0053 ~ 0055 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구에서는, 과거 주식가격 데이터베이스와 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용하여, 다양한 ETF 상품들을 분석하고 투자전략을 도모해보고자 하였다. 몬테카를로 기법으로 도출된 약 10,000가지의 예상 시나리오(scenario)를 통해서, 10년간 매달 1,000달러씩 지속해서 투자하였을 경우의 투자 결과를 예상해보았다. 그 결과, 횡보의 딜레마(Dilemma of sideways)에도 불구하고 나스닥/S&P/다우존스 지수 추종 상품들의 경우 레버리지 상품에 투자하였을 때 가장 우수한 결과가 나타날 것으로 예상되었다. 하지만, WTI 원유 가격 추종 상품의 경우, 반대로 레버리지 상품(UCO)이 1배 추종 상품(USO)에 비해 훨씬 안 좋은 결과가 예상되었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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