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문서 119개
이 종합 노트북은 분산된 ETF 종목군에서 공통 신호를 사용해 동일 비중, 역변동성, 평균-분산 최적화, 계층적 리스크 패리티를 비교합니다. 롤링 Ridge 모델은 모멘텀, 이동평균 거리, 변동성 특성으로 선행 수익률을 추정하고 롱·숏 ETF를 선택합니다. 각 배분 방법에 동일한 신호를 적용해 종목 선택과 배분을 구분한 뒤 포트폴리오 성과, 안정성, 낙폭, 회전율, 국면별 특성을 평가합니다. 홀드아웃 전 선택 기간에 배분 방법을 정해 이후 홀드아웃에서…
단일 종목과 거래일의 DataBento 주문별 시장 메시지로 NASDAQ 지정가 주문장을 재구성하는 방법을 설명합니다. 개별 주문 상태를 추적하고, 주문을 가격 수준별로 집계하며, 매수·매도 측을 유지하는 모듈형 엔진을 제시합니다. 추가, 변경, 취소, 체결, 초기화는 주문장을 갱신하고, 거래 기록은 두 번째 주문장 갱신에 적용하지 않고 체결 테이프 분석에 보관합니다. 최우선 호가만 제공하는 피드와 정의되지 않은 가격도 별도로 처리합니다. 정기 스냅샷마다…
이 노트북은 ETF 모멘텀 순위가 가장 높은 포트폴리오에서 리밸런싱 주기가 회전율, 비용 차감 전 성과, 비용 조정 후 결과에 미치는 영향을 살펴봅니다. 일별, 주별, 격주별, 월별 일정에 따른 과거 목표 비중 변동으로 회전율을 추정한 뒤, 예시 스프레드와 시장 충격 및 수수료 가정을 적용합니다. 손익분기 알파는 연간 편도 회전율에 왕복 거래 비용을 곱해 계산하며, 거래 비용을 충당하는 데 필요한 총수익률 기준을 제시합니다. 별도의 시나리오 분석에서는 신호…
15분봉 예측을 위한 NASDAQ-100 종목 백테스트 워크플로를 설명합니다. 먼저 무작위 신호의 처리 과정을 점검합니다. 무작위 매매는 비용 차감 후 손실이 나야 하므로, 지속적으로 수익이 나는 결과는 미래 데이터 참조, 데이터 정렬 오류 또는 비용 누락 같은 문제를 나타낼 수 있습니다. 그런 다음 공통 백테스트 엔진에서 예측과 진입 방식 조합을 순회하고, 등록된 결과를 수정 샤프 비율을 포함한 통계 지표로 평가합니다. 설명된 설정은 체결 가격으로 구성한…
이 노트북은 NASDAQ ITCH 체결 데이터로 시장 미시구조 지표를 만들고, 거래를 장중 구간으로 집계하며, 유동성 대용 지표와 주문 흐름 신호, 호가창 상태를 구분합니다. 집계 전에 틱 규칙으로 개별 거래를 분류해 매수·매도 거래량으로 의미 있는 주문 흐름 불균형 지표를 만들 수 있게 합니다. 이어서 카일 람다의 비율 근사치, 아미후드 비유동성, 롤 스프레드, 거래 강도를 각각의 입력값 및 해석과 함께 보여줍니다. 핵심 주의점은 구현된 카일 람다가 절대…
이 데모는 Alpaca의 USD 현물 시장에 연결된 상시 가동 가상자산 트레이딩 루프를 설명합니다. 무기한 선물 사례 연구의 종목군을 해당 거래소가 지원하는 현물 거래쌍에 대응시켜, 그중 일부만 거래할 수 있음을 명확히 합니다. 예시 신호는 무기한 선물과 현물 간 프리미엄 신호의 대용치로 사용되는 종가 간 모멘텀의 롤링 z점수입니다. 운영 환경에서는 무기한 선물 및 현물 가격으로 프리미엄을 계산하고, 운영 기록을 위해 펀딩 구간의 타임스탬프를 UTC로…
이 노트북은 동일한 ETF 수익률 패널을 사용해 PyPortfolioOpt, Riskfolio-Lib, skfolio의 포트폴리오 배분을 비교합니다. 학습 기간에 배분 방법을 적합하고, 동등한 목적 함수와 정렬된 가중치가 솔버 허용 오차 내에서 일치하는지 확인한 뒤, 이후 관측치에 고정 배분을 적용해 평가합니다. 평균-위험 방법, 계층적 리스크 패리티, 꼬리 위험 목적 함수, 회전율 또는 집중 가중치에 대한 페널티를 비교합니다. 허핀달 집중도도 사용하며,…
이 노트북은 잦은 리밸런싱이 적용되는 NASDAQ-100 전략에 거래 비용이 미치는 영향을 살펴봅니다. 먼저 비용이 들기 전의 기존 백테스트에 베이시스포인트 단위 비용 가정을 적용해 비용 상승에 따라 샤프가 어떻게 달라지는지 보여줍니다. 이어서 공통으로 사용하는 동일 가중 상위 k 전략을 전체 유니버스 버전과 비용 필터 적용 버전으로 비교해 거래 비용이 낮은 종목을 선택하는 효과를 분리합니다. 별도의 탐색에서는 리밸런싱 빈도와 주당 비용을 바꿔 거래 빈도가…
이 노트북은 모델 순위를 단순한 암호화폐 무기한 선물 포트폴리오로 바꿔 이후 실험에서 규모, 비용, 리스크 통제 변경의 효과를 측정할 수 있게 합니다. 롱에는 점수가 가장 높은 계약을, 숏에는 가장 낮은 계약을 선택하는 진입 규칙을 적용하고, 규모 설정에서 또 다른 변동 요인이 생기지 않도록 동일 가중을 사용합니다. 의사결정에는 예측 타임스탬프를 사용하고 포지션은 라벨 기간 동안 보유합니다. 펀딩 지급은 각 펀딩 시점까지 보유한 포지션에 반영되어 백테스트…
이 문서는 공통 전략 인터페이스를 통해 5일 ETF 모멘텀 전략을 Alpaca에 연결하는 방법을 보여줍니다. 이 전략은 SPY, QQQ, IWM의 모멘텀을 추적하고 임계값을 넘으면 신호를 생성합니다. 브로커별 어댑터가 데이터와 주문을 처리하며, 전략과 리스크 래퍼는 재사용할 수 있습니다. 노트북은 SDK 사용 가능 여부, 자격 증명, 계좌 상태, 실행 모드 검사를 각각 분리하고, 주문을 전송하지 않고 기록만 하는 섀도 모드도 지원합니다. 기본 시연에서는 모의…
이 노트북은 모델 예측 집합을 비교 가능한 S&P 500 옵션 백테스트로 변환합니다. 매주 의사결정일에 예측 수익률을 순위화하고 유동성 유니버스에서 순위가 가장 높은 종목을 골라 동일 가중 등가격 스트래들을 매도합니다. 포지션은 만기까지 보유하고 내재가치로 현금 결제합니다. 기초자산 델타를 관찰하다 임계값을 넘으면 헤지합니다. 모델 계열을 더 잘 비교할 수 있도록 보유 종목 수를 바꾸고 나머지 전략 설정은 고정합니다. 이름을 붙인 고정 예측 집합 및 백테스트…
이 노트북은 Parquet 소스, 엔터티, 피처 뷰, 타임스탬프, TTL 정책으로 Feast를 설정한 뒤 학습 예시와 실시간 조회 방식의 특정 시점 쿼리에서 피처를 가져오는 방법을 보여줍니다. Feast의 출력을 직접 작성한 시점 기준 조인과 피처별로 비교하며, 엄격한 허용 오차를 적용해 일반적인 반올림 차이가 아니라 잘못된 행을 선택한 문제를 찾아낼 수 있게 합니다. 비교할 때는 서로 다른 조회 의미를 고려해야 합니다. Feast는 TTL 안에서 이전 값을…
이 탐색용 노트북은 AlgoSeek NASDAQ-100 분봉 데이터의 구조와 해석을 설명합니다. 데이터셋의 사전 계산 필드를 호가 가격과 수량, 체결 가격, 스프레드, 거래량, 체결 위치 구간, 틱 방향, 압력, VWAP, 호가 수로 나눠 정리합니다. 분봉은 장전, 정규장, 장후 세션에 걸쳐 있으며, 세션마다 거래 활동과 유동성 조건이 다르므로 세션을 고려한 분석이 중요합니다. 핵심 데이터 품질 교훈은 체결 필드가 null이면 대개 해당 분에 체결이 없었다는…
이 설정 노트는 백테스트 식별 정보에 포함되는 설정과 모의 거래 비용에 실제로 영향을 주는 설정을 구분합니다. 설명된 사례 연구에서 등록된 모든 실행은 벡터화된 만기 청산 경로를 사용합니다. 설정된 체결 가격, 수수료율, 슬리피지율 필드는 이 경로에 전달되지 않으며, 호가 기준 체결은 벡터화 실행에서 생성하지 않는 이벤트 기반 브로커에 속합니다. 이 설정을 제거하면 기존 실행의 해시 식별 정보가 바뀌므로 설정에 그대로 남아 있습니다. 실제 비용은 설정…
이 문서는 거래를 전달하기 전에 주문과 포트폴리오 상태를 확인하는 브로커 래퍼를 시연합니다. 주문별 주식 수와 금액 한도, 포지션 익스포저 제한, 주문 빈도 제한, 자산 허용 및 차단 목록, 비상 정지 기능이 포함됩니다. 가상 브로커로 승인 및 거부된 요청을 확인하고, 각 시나리오에서 예상한 결과가 나오는지 단언문으로 검증합니다. 또한 기초 브로커에 거래를 보내지 않고 가상 포트폴리오에 체결과 원가 기준을 기록하는 섀도 모드를 설명합니다. 정지 상태와 일일…
이 사례 연구는 US 기업 특성으로 구성한 월간 롱숏 십분위 전략을 평가합니다. 시점별 회계 데이터 시차, 워크포워드 검증, 시대별 거래 비용을 반영해 선형 모델, 그래디언트 부스팅, 잠재 요인 접근법을 비교합니다. 검증 결과가 가장 좋은 것으로 보고된 계열은 윈저화한 선행 수익률에 그래디언트 부스팅 모델을 적용한 방식입니다. 지도 학습 오토인코더도 독립형 신호로 신뢰할 만하다고 설명합니다. 연구에서는 여러 폴드에 걸쳐 긍정적인 검증 성과를 보고했으며, 대안…
이 노트북은 임베디드, 서버 기반, 범용, 트레이딩 특화 데이터베이스를 금융 시계열 작업에서 비교합니다. 대량 쓰기, 전체 스캔, 시간 구간 조회, OHLCV 집계, 체결 및 호가 정렬을 다룹니다. 저장 구조와 조회 유형에 따라 성능이 달라지는 것이 핵심입니다. 열 지향 엔진은 패널 스캔을 효율적으로 처리할 수 있고, 특정 백테스트 구간을 조회할 때는 시간순 인덱스나 파티션이 중요합니다. 측정 정책은 각 Python 클라이언트에서 새로 대량 기록을 수행해…
이 분석은 부호가 있는 모델 수익률 예측을 이진 포지션으로 바꾸는 세 가지 방법을 비교합니다. 고정된 0 기준값, 종목별 후행 백분위수, 종목 간 횡단면 백분위수입니다. 조회 기간과 백분위수 임계값을 바꾸며 ETF와 암호화폐 무기한 계약의 등록된 검증 예측에 규칙을 적용합니다. 수익률이나 거래 비용을 고려하기 전에 각 규칙이 얼마나 자주 활성화되는지, 종목 상태가 얼마나 자주 바뀌는지 측정합니다. 고정 기준값은 보정되지 않은 점수의 임의적인 척도에 따라…
이 노트북은 가상 브로커를 사용해 실거래 운영 안전장치를 보여줍니다. 시장 스냅샷이 설정된 허용 시간보다 오래되면 주문을 거부하고, 계정 가치가 하락하면 일일 손실 킬 스위치가 작동하는 사례를 제시합니다. 손실 상태를 저장해 브로커 래퍼를 재구성해도 잠금 상태가 조용히 해제되지 않도록 합니다. 시작 시 저장된 상태를 브로커의 포지션 및 대기 주문과 대조하며, 엔진은 데이터 대기, 피드 무응답, 정지 등의 상태 범주를 표시합니다. 예시는 실제 거래소에 연결하지…
이 분석은 CME 선물 모델의 횡단면 정보계수(IC)를 해석하는 방법과 이후 포트폴리오 테스트와의 관계를 설명합니다. 각 날짜의 예측 수익률과 실제 수익률 간 순위 상관관계를 계산한 다음, 날짜별 상관계수의 평균을 구합니다. 이는 예측 수익률의 크기는 무시하고 순위에 따라 상품을 선택하는 동일 가중 전략에 해당합니다. 또한 폴드 간 평균과 t 통계량을 일별 시계열 추론과 구분하며, 보고된 t 통계량은 폴드 간 표준오차를 사용하고 예측값이 거의 일정해질 때는…
이 노트북은 모델이나 예측을 만들기 전에 과거 ETF 데이터로 월간 순위 전략을 뒷받침할 수 있는지 평가합니다. 전년도 유동성 정보를 사용해 특정 시점의 편입 자격을 확인하고, 리밸런싱 날짜의 가용 펀드 수를 세며, 주당 수수료와 추정 호가 스프레드의 절반을 가격 대비 비용으로 환산합니다. 수익률 변동으로 해당 비용을 감당할 수 있는지 살펴보고 펀드별 수익률 자기상관도 측정합니다. 또한 홀드아웃을 확인하지 않은 채 개발 표본에 워크포워드 분할을 적용할 수…
이 노트북은 동일한 신호를 사용해도 두 백테스트 엔진의 결과가 달라지는 이유를 조사합니다. 미리 계산한 ETF 전략을 고정하고 예측으로 결정론적 포트폴리오를 구성한 뒤, 실행 설정을 한 번에 하나씩 바꿉니다. 설정에는 주식 수 반올림, 수수료 예치 현금, 체결 순서, 리밸런싱 방식, 비용이 포함됩니다. 최종 자산 가치와 체결된 거래를 비교한 다음, 설정별 효과가 단순히 합산된다고 가정하지 않고 설정 간 상호작용을 측정합니다. 핵심 방법은 실행 가정을 명시하고…
이 노트북은 주식 및 옵션 연구에서 나온 검증 예측을 롱 온리 주식 포트폴리오로 바꿔 평가합니다. 동일 가중 상위 K개 기준 전략을 사용하고 여러 포트폴리오 집중도를 비교하며 레이블별 의사결정 주기를 따릅니다. 종가에 만든 신호는 다음으로 이용 가능한 시가에 실행하며, 시드가 고정된 무작위 신호 실행은 시스템 연결을 점검하는 데 사용합니다. 검증 날짜의 커버리지가 서로 비슷한지 확인한 뒤 후보 결과 순위를 매깁니다. 불확실성 분석에는 블록 부트스트랩 구간과…
이 노트북은 NASDAQ ITCH 기반 체결 및 주문 메시지로 시장 미시구조 패턴을 보여줍니다. 틱 단위 거래 가격 수익률의 음의 1차 자기상관을 살펴보며, 기초 가치가 변하지 않아도 매수호가와 매도호가에서 체결이 번갈아 발생하면서 가격 반전처럼 보이는 현상이 생길 수 있다고 설명합니다. 수익률 분석에서 매수·매도 호가를 오가며 발생하는 가격 반전 현상을 줄이려면 중간 가격 수익률을 사용하는 것이 유용할 수 있습니다. 이 노트북은 활동 수준이 다른 종목들의…