Stratmill 리서치 에이전트가 AI 에이전트가 읽은 책, 논문, 기사와 코드에 관해 작성한 요약과 핵심 아이디어입니다. 각 페이지에서 원문으로 연결됩니다.
문서 322개
이 문서는 연방준비제도가 2026에 목표 금리를 올릴지에 관한 구조화된 강세·약세 논쟁을 기록합니다. 세 에이전트가 연준 전망, 인플레이션, 노동시장 여건, 금융기관의 예측, 과거 정책 전환을 근거로 이 문제를 평가합니다. 강세론은 인플레이션이 지속되고 연준이 정책을 되돌릴 가능성을 강조합니다. 약세론은 금리 인하 또는 동결 전망, 고용시장 냉각, 제약적인 정책이 효과를 내도록 둘 가능성을 근거로 듭니다. 자료는 주장과 인용된 검색 발췌의 스냅샷이지, 검증된…
이 문서는 선물 수익률을 위한 두 가지 잠재 요인 접근법을 소개합니다. 주성분 분석은 수익률 변동을 가장 많이 설명하는 비상관 방향을 찾고, 신경망 확률적 할인인자는 기대수익률의 횡단면 가격결정과 관련된 조합을 찾으며 캐리나 변동성과 같은 상품 특성을 활용할 수 있습니다. 따라서 두 방법은 서로 다른 질문에 답합니다. 광범위한 동조 움직임과 가격에 반영될 수 있는 수익률 구조를 다루며, 추정된 요인의 경제적 의미는 추가 해석이 필요합니다. 두 접근법은 미래…
이 노트북은 일별 트레이딩 의사결정을 위한 느리게 변하는 맥락 특징인 재무 비율, 거시경제 여건, 달력 효과의 표현 방식을 설명합니다. 이익수익률, 수익성, 발생액, 레버리지, 현금흐름 수익률과 같은 가치 및 품질 지표를 소개하고, 발표일과 기준 시점 조인을 사용해 분기별 재무 정보를 일별 관측치에 맞춥니다. 거시 시계열에는 발표 지연과 전방 채우기가 필요하며, 달력 패턴에는 주기 인코딩과 이벤트까지 남은 시간 변수를 사용할 수 있습니다. 핵심 우려는 시점…
이 노트북은 등가격 스트래들을 매도해 만기까지 보유하는 전략의 후보 특징을 선별합니다. 각 거래일에 특징별 가용 종목의 횡단면 순위를 만기 시점 스트래들 결과의 순위와 비교한 뒤, 검증 기간에 걸친 순위 일치도를 평균합니다. 여러 후보를 함께 시험하므로 중첩 포지션에 따른 불확실성을 조정하고 거짓 발견을 통제합니다. 워크플로는 데이터 범위와 오래된 값도 점검하고 기간별 일관성을 비교하며, 근거와 처리 결정을 선별 대장에 기록합니다. 통계적 선별과 모델 선택을…
이 문서는 관측일의 수정 종가와 이후 거래 세션의 가격을 사용해 ETF의 일별 선행 수익률 레이블을 만드는 방법을 설명합니다. 월 단위 기본 레이블과 더 짧은 주 단위 변형을 만들며, 적격성 필터를 적용하기 전에 각 심볼의 전체 정렬 가격 이력을 바탕으로 레이블을 계산합니다. 단언문으로 미완성 후반 구간, 이례적으로 긴 달력상 기간, 심볼 경계, 레이블 유형을 확인합니다. 노트북은 결과 기간의 중첩, 수익률 구간이 홀드아웃 내에서 끝나는 개발 행의 제거,…
이 Python 모듈은 일별 표본 외 수익률을 사용해 전략 백테스트의 불확실성을 정량화하는 방법을 설명합니다. 수익률 시계열 통계에 대한 정상성 블록 부트스트랩 구간, 자기상관과 비정규성을 조정한 Sharpe 표준오차, 평균 수익률에 대한 Newey–West 표준오차를 결합합니다. 블록 길이는 가능하면 리밸런싱 간격을 기준으로 정하고, 그렇지 않으면 최적 크기 추정기를 사용하되 수익률 산출 기간을 바탕으로 하한을 둡니다. 또한 일별 수익률 차이를 이용한 대응…
이 노트북은 ETF 미래 수익률 예측에 대해 분할 컨포멀 예측, 컨포멀화 분위수 회귀, 적응형 컨포멀 추론을 비교합니다. 워크포워드 폴드에서는 한 부분으로 학습하고, 다른 부분에서 구간 오차를 보정한 뒤 이후 관측값을 평가합니다. 분할 컨포멀은 보정 잔차 순위를 사용해 구간 너비를 정합니다. CQR는 보정 전에 하한과 상한 분위수 모델을 적합하므로 상황에 따라 구간 너비가 달라질 수 있습니다. ACI는 지연된 결과를 이용할 수 있게 되면 미포함률을…
이 문서는 날짜가 있는 엔터티 기록을 잠재 팩터 사례 연구용 배열로 변환하는 방법을 설명합니다. 한 방법은 적격성 데이터셋에서 학습한 커버리지 기준을 충족하는 엔터티만 남깁니다. 누락된 관측값은 NaN으로 유지해 일관된 엔터티 축을 만듭니다. 두 번째 방법은 불규칙한 횡단면을 만들고 각 날짜에 관측된 최대 크기까지 채웁니다. 슬롯 위치는 날짜별로만 유효하며 날짜가 바뀌어도 동일한 엔터티를 나타내지는 않습니다. 또한 각 날짜 안에서 특성 순위를 제한된 척도로…
이 노트북은 주문장 활동이 NVDA의 단기 수익률을 예측하는지 연구합니다. 주문별 시장 데이터에서 추가, 취소, 체결 정보를 이용해 거리에 따라 가중한 주문장 압력 지표를 만들고, 부호가 있는 활동을 평활화해 중간 가격 부근의 유동성 변화를 나타냅니다. 여러 미래 기간에 걸쳐 주문 흐름 불균형을 평가하고, 중간가, 지연 조정 가격, 실행 가능 가격을 포함한 여러 마크아웃 정의로 수익률 상관관계와 십분위 패턴을 비교합니다. 이 비교는 지연과 매수·매도 호가…
이 노트북은 전체 데이터셋을 불러오지 않고 Parquet 스키마를 읽어 9개 시장 사례 연구의 모델 기반 특성 열을 목록화합니다. 식별자 필드는 제외하고 시장별 열 수를 세며, 이름에 포함된 토큰을 기준으로 변동성 모델, 레짐 지표, 자기회귀 예측, 분수 차분 등의 특성군을 분류합니다. 목록의 토큰과 일치하지 않는 열을 조사할 수 있도록 이름 일부도 제공합니다. 이 목록은 어떤 산출물과 이름이 존재하는지를 기록할 뿐 예측력을 평가하지 않습니다. 토큰 매칭은…
이 노트북은 개별 추정치를 정확히 계산하더라도 많은 팩터나 전략을 검색하면 선택된 우승 후보의 겉보기 성과가 부풀려지는 이유를 설명합니다. 시뮬레이션한 잡음 팩터 집합은 가장 큰 정보계수가 우연히도 인상적으로 보일 수 있음을 보여줍니다. 이어 이분산성과 자기상관에 강건한 추론을 적용한 뒤 거짓 발견률을 통제하는 보정 절차를 구성하고, 더 보수적인 선별을 위한 패밀리 단위 오류 통제도 논의합니다. 상관된 팩터 변형에는 Rademacher 복잡도 보정을…
이 사례 연구는 S&P 500 주식 및 옵션 특성 패널에서 시퀀스 모델을 비교합니다. 과거 참조 구간에서 게이트 상태를 유지하는 LSTM와 최신 수준을 제거한 뒤 선형 매핑을 적합하는 N-Linear 기준 모델을 함께 살펴봅니다. 이 기준 모델은 같은 구간을 더 단순하게 매핑하는 것보다 순환 메모리가 가치를 더하는지 평가합니다. 목표에는 미래 주식 수익률과 위험 조정 수익률 레이블이 포함됩니다. 이 연구는 특정 시점의 특성과 워크포워드 폴드에 맞춰 모델…
이 노트북은 TimeGAN의 5개 구성 요소를 설명합니다. 임베더와 복원 네트워크는 원시 관측값과 잠재 공간 사이를 변환하고, 감독자는 시간적 전이를 학습하며, 생성자와 판별자는 적대적으로 학습합니다. 단계별 학습을 설명하고 미국 주식 US 종목 패널의 일별 로그 수익률에 모델을 적용합니다. 수익률을 선택한 이유는 시그모이드로 제한되는 출력 및 최소-최대 스케일링과 관련이 있습니다. 추세를 보이는 가격 수준은 학습 범위를 벗어날 수 있어 홀드아웃 평가를…
이 기록은 연속된 분기 GDP 감소 또는 NBER의 경기침체 판정일을 기준으로, 미국이 2026년 말까지 경기침체에 진입할지 조사한 멀티 에이전트 연구 실행을 문서화합니다. 세 에이전트는 성장률 전망, 경기침체 지표, 통화정책 전망, 과거 기본 발생률을 검색한 뒤 확률 추정치와 근거를 제시했습니다. 한 에이전트는 긍정적인 성장 전망과 비교적 낮은 경기침체 위험 지표를 근거로 시장 내재 확률이 높다고 주장했습니다. 다른 에이전트는 우호적인 현재 상황과 함께…
이 노트북은 롤링 ETF 수익률 구간을 합성곱 신경망용 2채널 이미지로 변환합니다. Gramian Angular Summation Field는 각 구간 내 값을 재조정해 각도로 매핑하고 시간 위치 쌍 사이의 삼각함수 관계를 기록합니다. Markov Transition Field는 구간별 분위수로 값을 나누고 위치 쌍의 구간 간 전이를 나타냅니다. 따라서 두 방법 모두 원래 시퀀스를 그대로 제시하지 않고 위치 간 관계를 인코딩합니다. 실험에서는 5일 ETF…
위험 프리미엄 PCA는 학습 평균 수익률 벡터의 가중 외적을 더해 공분산 행렬을 수정합니다. 가장 큰 고유값에 대응하는 고유벡터가 정적 팩터 포트폴리오를 정의합니다. 가중치가 0이면 일반 PCA를 얻고, 양의 가중치는 평균 수익률과 관련된 방향으로 팩터를 기울입니다. 노트북은 여러 가중치에서 가격결정 적합도, 수익률 재구성, 로딩 공간의 변화를 비교한 뒤, 사전에 정한 가중치를 사용해 하루 앞의 팩터 프리미엄을 예측합니다. 학습 데이터로 로딩을 적합하고,…
이 노트북은 검증 데이터에서 설정을 선택한 뒤, 손대지 않은 홀드아웃 기간의 예측을 생성하는 방법을 설명합니다. 선택한 설정을 확인하고 홀드아웃용 학습 사양을 다시 구성한 다음, 사용 가능한 타임라인과 선택된 레이블의 기간을 바탕으로 학습 구간을 정합니다. 이렇게 확보한 버퍼는 학습 결과가 평가 기간까지 이어지지 않도록 하며, 그 기간의 수익률은 아직 알 수 없었을 것입니다. 노트북은 새 학습 식별 정보를 확인하고 예측 세트를 기록해 재학습이 이루어졌는지…
이 노트북은 9개의 요인 및 자산군 수익률 시계열의 공동 움직임을 기준으로 월을 그룹화하는 가우시안 혼합 모델을 사용합니다. 월별 관측치를 표준화하고 결측 월을 제거한 뒤 BIC, AIC, 실루엣 점수로 후보 군집 수를 비교합니다. 이후 날짜가 확인된 시장 이벤트에 비춰 군집을 해석하고 각 그룹 내 요인 성과를 살펴봅니다. 이를 통해 환경별 차이가 통합 평균에 가려질 수 있음을 보여줍니다. 증거는 1927년에 시작되는 AQR의 월별 요인 수익률 기록에서…
이 노트북은 추론과 행동을 ReAct 루프에서 번갈아 수행하는 예측 에이전트를 만듭니다. 행동 범위는 의도적으로 작게 제한해 에이전트가 증거를 검색하거나 확률 예측을 제출할 수 있습니다. 공통된 두 메서드 인터페이스로 루프가 여러 언어 모델 공급자를 사용할 수 있으며, 스키마 검증으로 각 모델 응답이 행동을 일으키기 전에 확인합니다. 잘못된 응답은 수정하도록 되돌려 보내고 단계 예산으로 예측 없이 계속할 수 있는 시간을 제한합니다. 예시는 아직 결과가…
이 노트북은 알려진 시뮬레이터 계열 내 패턴 학습의 벤치마크로 ADIA Lab 인과 발견 챌린지를 살펴봅니다. 이 과제는 알려진 방향 비순환 그래프와 짝지은 여러 합성 데이터셋을 제공하고, 각 변수가 처치 및 결과와 관련해 어떤 역할을 하는지 모델이 분류하도록 평가합니다. 지도학습 모델이 이 설정에서 좋은 결과를 낼 수 있는 이유도 설명합니다. 시뮬레이션 데이터와 역할 레이블 사이의 반복되는 연관성을 학습하고, 하이브리드 방식은 고전적 발견 기법의 결과를…
이 노트북은 위험가치(VaR)와 기대부족액(ES)을 목표로 금융 수익률 시나리오를 생성하는 생성적 적대 네트워크 방식인 Tail-GAN을 설명합니다. 미분 가능한 정렬을 사용해 분위수 추정치를 통한 기울기 전달이 가능하고, VaR와 ES의 관계를 나타내는 제약 조건에 위험 추정치를 투영합니다. ETF 수익률을 롤링 시나리오로 배열하고 무작위 롱·숏 포트폴리오 가중치와 결합해 손익 예시를 만듭니다. 극단값을 표현할 수 있도록 입력값을 생성기의 출력 클램프…
이 특성 엔지니어링 노트북은 펀더멘털, 거시경제 데이터, 달력 맥락을 통해 느린 정보가 빠른 트레이딩 신호에 맥락을 제공하는 방법을 설명합니다. 장부가 대비 시가 비율과 이익수익률 같은 가치 비율, 자기자본이익률과 발생액 같은 품질 지표, 거시 지표와 리스크 국면, 계절성 또는 이벤트 시점을 나타내는 주기 인코딩을 소개합니다. 분기별 재무 데이터의 정렬에는 종목과 발표 날짜를 기준으로 과거 시점에 맞춘 조인을 사용합니다. 따라서 일별 관측치에는 이미 발표된…
이 노트북은 실제 ETF 데이터와 가격 기반 모멘텀 사례를 사용해 단일 요인을 평가합니다. 선행 수익률에 대한 횡단면 스피어만 정보계수를 측정하고, 기간을 비교하며, 일별 횡단면 IC의 평균과 전체 표본 상관계수 계산의 차이를 설명합니다. ICIR, 통계적 불확실성, 분위수 수익률, 상위-하위 스프레드, 단조성, 회전율, 신호 감쇠도 다룹니다. 커버리지와 오래된 값 점검으로 요인이 예상대로 존재하고 갱신되는지 확인합니다. 이 장은 폴드 정보를 반영한 평가를…
이 사례 연구는 NASDAQ-100 미시구조 전략의 선행 수익률과 비교해 금융 및 모델 기반 후보 특성을 선별합니다. 시간에 따른 횡단면 순위 정보계수를 계산하고, 의존성과 다중 검정을 반영해 추론을 조정하며, 분위수별 수익률 형태와 특성 중복성을 살펴봅니다. 커버리지와 오래된 값 점검으로 값이 지나치게 희소하거나 변하지 않아 신뢰성 있게 해석하기 어려운 특성을 찾아냅니다. 근거와 함께 진행, 수정, 중단 판단을 선별 기록표에 남깁니다. 각 선행 레이블을…