📄 연구 초록
본 연구는 금융시장에서 주간 최고가와 최저가가 특정 요일에 집중되는 현상을 비판적으로 재검토합니다. 기존 연구(Lee, 2025, SSRN)는 주간 극단값이 무작위적으로 발생하지 않으며 특정 요일에 편중된다고 주장하였으나, 본 재분석에서는 이러한 현상의 상당 부분이 다음 세 가지 요인으로 설명될 수 있음을 보였습니다:
- 변동성의 계절성 (Volatility Seasonality)
- 거래시간의 비대칭성 (Trading-hour Asymmetry)
- 데이터 구간 설정 편향 (Data-windowing Bias)
우리는 요일조건부 확률적 변동성 모형 (Weekday-Conditional Stochastic Volatility, WCSV)을 제안하여 구조적 요인을 통제한 결과, 주간 극단값의 요일별 집중 현상은 대부분 통계적 유의성을 잃었습니다.
🔍 주요 발견 1
구조적 요인 통제 시 패턴 소멸
변동성 정규화와 정보 점프 제거 후, G-검정 p-value가 0.9 이상으로 상승하여 통계적 유의성이 사라졌습니다.
📊 주요 발견 2
새로운 모형 제안: WCSV
요일조건부 확률적 변동성 모형은 기존 GARCH 모형보다 AIC/BIC가 각각 87, 75포인트 개선되었습니다.
💡 주요 발견 3
경제적 의미 분석
월요일과 금요일의 변동성이 다른 요일보다 약 20% 높지만, 거래 비용을 고려하면 수익 창출 불가능합니다.
📊 요일별 변동성 패턴 (실증 데이터)
💰 그래서 어느 요일에 사고 팔라는 건데?
결론부터 말하면: 요일만 보고 사고팔면 손해입니다!
거래 비용(0.3-0.5%)이 모든 수익을 잡아먹습니다.
하지만 리스크 관리와 거래 타이밍 최적화에는 유용합니다:
- 🔴 월요일/금요일: 변동성 ↑ → 대규모 거래 피하기
- 🟢 수요일: 변동성 ↓ → 대규모 거래 최적 시점
- 💡 옵션 거래: 변동성 차이를 직접 활용 가능
📊 실증 결과 요약
| 지표 | 구조 통제 전 | 구조 통제 후 | 해석 |
|---|---|---|---|
| G-검정 (최고가) | 12.34 (p<0.05) | 0.89 (p=0.93) | 유의성 소멸 |
| G-검정 (최저가) | 15.67 (p<0.01) | 1.12 (p=0.89) | 유의성 소멸 |
| 월요일 변동성 | 1.34% | 1.34% | 구조적 차이 |
| 평균 변동성 (화~목) | 1.11% | 1.11% | 기준선 |
| 금요일 변동성 | 1.25% | 1.25% | 구조적 차이 |
💡 핵심 메시지
기존 연구에서 관찰된 "요일별 극단값 집중" 현상은 시장 비효율성이 아니라, 시간 비균질적 변동성 과정 (time-nonhomogeneous volatility process)의 자연스러운 결과입니다.
📚 논문 구조
🔗 주요 링크
📖 인용 방법
@article{kim2025weekday,
title={요일별 주간 극단값 집중 현상의 재해석: 시장 미시구조와 시간 비균질성 분석},
author={김현우},
year={2025},
month={10},
url={https://hwkim3330.github.io/stockpaper/},
note={GitHub repository: https://github.com/hwkim3330/stockpaper}
}✅ 재현 가능성 (Reproducibility)
본 연구의 모든 분석 코드와 방법론은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다. Python 스크립트, 데이터 처리 코드, 시각화 도구를 제공합니다.