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문서 41개
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…
이 노트북은 두 가지 기간의 ETF 수익률을 예측하는 LightGBM 모델과 릿지 기준 모델을 비교합니다. 시장 스트레스에서 모멘텀이 다르게 작동하는 것처럼 트리가 국면별 상호작용을 찾아낼 수 있는 이유를 설명하는 한편, 특성 간 상관관계가 높으면 탐욕적 분할이 불안정해질 수 있다고 짚습니다. 실험에서는 트리 용량과 손실 함수를 달리하고 각 학습 과정의 여러 체크포인트에서 예측을 평가합니다. 제시된 학습 곡선에서는 정보계수가 설정된 학습 길이 전에 정점에…
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 보정 기간과 평가 기간을 시간순으로 분리하면서 모멘텀 포트폴리오의 StopLoss, TakeProfit, TrailingStop 규칙을 조정하는 방법을 보여줍니다. 보정 데이터로 개별 규칙 범위와 여러 규칙의 조합을 시험한 뒤, 이후 평가 기간을 시작하기 전에 선택한 설정을 고정합니다. 청산된 거래의 최대 불리 및 유리 변동폭은 손절 및 목표 가격 후보를 정하는 또 다른 방법입니다. 이 예시는 고정된 5개 ETF 패널, 동일 비중 상위 3개…
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 US 주식 사례 연구는 미래 수익률을 예측하는 것과 모멘텀이 미래 수익률을 유발한다고 주장하는 것을 구분합니다. 최근 한 달을 제외한 주식의 직전 1년 수익률을 처치 변수, 미래 수익률을 결과 변수로 두고, 최근 변동성, 비유동성 순위, 거래량 비율을 교란 변수로 취급합니다. 더블 머신러닝은 먼저 이 교란 변수로 처치와 결과를 모델링한 다음 두 모형의 잔차 간 관계를 이용해 효과를 추정합니다. 워크포워드 적합에 엠바고를 적용해 미래 데이터로 보조 모형의…
이 노트북은 ETF 특성 평가를 수익률 기간 하나에서 특성 10개와 기간 3개의 스캔으로 확장하고 다중검정을 보정합니다. 그런 다음 장기 룩백 12-1 모멘텀과 단기 반전에 작동 원리 기반 진단을 적용합니다. 시점 이동과 IC 지속성, 국채 수익률을 사용한 공통 요인 통제, VIX 국면별 비교를 살펴봅니다. 보고된 스캔에서 장기 모멘텀은 5일 기간의 보정된 발견 항목에 포함됐지만, 더 긴 기간에서 가장 높은 정보계수는 보정 임계값을 통과하지 못했습니다.…
이 노트북은 이중 머신러닝(DML)을 사용해 연속형 ETF 모멘텀 지표가 이후 수익률에 미치는 조정 효과를 추정합니다. 최근 및 장기 변동성, 시장 국면, 수익률 곡선 기울기를 통제합니다. 조정하지 않은 회귀를 EconML 및 직접 구현한 DML와 비교하고, 교란 보정용 모델 선택이 추정치에 미치는 영향을 논의합니다. 인과적 해석은 충분한 처치 전 통제 변수와 다른 식별 가정에 달려 있으며, 관측되지 않은 충격과 모델 오지정은 여전히 편향의 원인이 될 수…
이 튜토리얼은 자산 가격 및 거래량 이력으로 만드는 특성을 살펴봅니다. 여러 기간의 수익률, 추세 및 반전 지표, 다양한 변동성 추정치, 변동성 국면, 유동성, 꼬리 위험, 횡단면 정규화가 포함됩니다. 모멘텀 신호에서 가장 최근 관측치를 건너뛰고, 이동평균선과의 거리를 변동성으로 조정하며, 원시 거래량 대신 상대 거래량을 사용하는 등 실무적 선택을 설명합니다. 또한 정상성과 장기 정보 보존 사이의 균형을 맞추는 방법으로 분수 차분을 다룹니다. 구현 안내는…
이 사례 연구는 광범위한 US 주식 종목군에서 일별 횡단면 신호를 평가하고, 특정 시점 기준 데이터와 특성 설계에서 모델 비교, 포트폴리오 구성, 비용, 홀드아웃 평가에 이르는 연구 과정을 설명합니다. 워크포워드 검증, 여러 선행 수익률 기간, 선형 및 트리 기반 모델, 표 형식 및 시계열 신경망 모델, 잠재 요인 방법을 사용합니다. 트레이딩 전략은 시대별 거래 비용과 차입 관련 요소를 반영해 주식 순위에 따라 달러 중립 롱숏 포트폴리오를 구성합니다. 보고된…
이 노트북은 정보 계수, 분위수 수익률, 상하위 스프레드, 분류 진단을 사용해 횡단면 모멘텀 팩터를 평가합니다. Spearman IC를 신호와 후속 수익률 간 날짜별 순위 상관으로 소개하고, 전체 날짜·자산 관측값을 합친 상관과 구분합니다. 통합 IC에는 수익률의 시간 변동도 반영되므로 두 방식의 결과가 달라질 수 있습니다. 또한 ICIR, 유의성 지표, 분위수 단조성, 회전율, 신호 감쇠를 상호 보완적인 진단으로 설명합니다. 사례에서는 ETF 데이터를…
이 노트북은 광범위한 ETF 동조화를 통제한 뒤 운용 포트폴리오 전략 4개가 SPY 수익률을 설명하는지 검정합니다. 전략은 시차 모멘텀, 변동성 또는 최근 수익률로 ETF 순위를 매깁니다. 장기 이력이 있는 균형 잡힌 ETF 집합에서 주성분 10개를 통제 변수로 쓰며, 요인 구성 유니버스에서는 SPY를 제외합니다. 각 전략의 단변량 SPY 로딩과 통제 변수를 선택한 뒤 추정한 조건부 로딩을 비교합니다. 이중 선택 후 LASSO는 결과와 각 핵심 전략을 모두…
이 노트북은 연속 관측치가 서로 의존할 때 신호의 정보계수(IC)가 잡음과 구별되는지 평가합니다. 모멘텀 신호와 ETF 데이터를 예로 들어 선행 수익률 중첩, 지속적인 신호 순위, 시장 국면이 일별 IC 값을 자기상관되게 만들 수 있음을 설명합니다. 이 경우 단순 t 통계량은 불확실성을 과소평가하고 유의성을 과대평가할 수 있습니다. 노트북은 이분산성 및 자기상관 일관 표준오차인 Newey–West 표준오차를 연속 관측치를 재표본추출하는 블록 부트스트랩과…
이 노트북은 TWS 또는 Gateway를 통해 전략을 Interactive Brokers에 연결하는 운영 절차를 설명합니다. 세션이 모의 계좌인지 확인하고 계좌 값과 포지션을 읽으며, 데이터 피드가 시작되기 전에 전략 상태를 초기화하도록 과거 봉 데이터를 요청합니다. 5일 ETF 모멘텀 전략을 백테스팅과 운영 엔진에서 함께 사용하며, 들어오는 틱 데이터는 봉으로 집계합니다. 주문은 섀도 모드의 안전 래퍼를 거칩니다. 주문을 거래소로 보내지 않고 가상…
이 노트북은 여러 자산군의 롱숏 모멘텀 사례를 통해 선물 백테스팅의 작동 방식을 소개합니다. 계약 명세의 승수가 가격 변동을 달러 기준 손익으로 바꾸는 방식과 명목 노출이 계약 수를 결정하는 방식을 설명합니다. 계약당 고정 수수료와 비율 기반 비용을 비교하고, 선물 거래 시간과 증거금을 다루며, 섹터별 기여도를 사용해 집중도를 살펴봅니다. 사례는 거래 시간에 맞춘 일별 데이터를 사용하고 계약 승수를 적용할 때와 적용하지 않을 때의 영향을 비교합니다. 이…
이 분석은 여러 자산을 아우르는 ETF 패널의 워크포워드 검증 결과를 사용해 등록된 모델 계열을 비교합니다. 모델은 21거래일 수익률을 예측하며, 각 날짜 안에서 펀드 순위를 예측이 얼마나 잘 매기는지 측정하는 횡단면 정보계수로 평가합니다. 노트북은 평균 점수의 단순 순위보다 신뢰구간과 폴드별 일관성을 강조하고, 모델 계열이 비슷하거나 서로 다른 신호를 포착하는지 살펴봅니다. 또한 예측 순위와 특성의 인과적 증거를 구분합니다. 유니버스에는 주식 섹터, 국가,…
이 노트북은 광범위한 US 주식 유니버스를 순위화하기 위해 가격에서 파생한 특성을 만듭니다. 모멘텀, 변동성, 이동평균, 기술적 지표 계열을 설명한 뒤, 이를 1세션 선행 수익률 라벨과 비교해 평가합니다. 핵심 설계 원칙은 전체 세션 시퀀스에서 종목별 롤링 특성을 계산하고, 적격성 필터를 적용한 다음에야 횡단면 순위를 계산하는 것입니다. 이렇게 하면 윈도우의 의미를 보존하면서 매일의 순위가 실제로 거래할 수 있었던 종목을 반영합니다. 또한 노트북은 같은…
이 노트북은 발표된 팩터 수익률을 포트폴리오 구성 요소로 평가합니다. 세 가지 질문을 구분합니다. 팩터 평균 수익률이 까다로운 통계 기준을 넘는지, 지속될 가능성이 있는 근거를 바탕으로 팩터들이 서로 분산 효과를 제공하는지, 선정된 위기 기간에 어떤 움직임을 보였는지 살펴봅니다. 장기 이력이 있는 AQR 및 Fama-French 시계열을 활용하고, 평균 수익률 통계를 시계열 상관에 맞게 보정하며, 일반적인 유의성 기준을 광범위한 팩터 탐색을 고려하기 위한 더…
이 노트북은 시간 순서가 유지된 홀드아웃을 보존하면서 모멘텀 포트폴리오의 손절, 익절, 트레일링 스톱 규칙을 조정하는 방법을 보여줍니다. 1차원 매개변수 탐색, 규칙 조합 그리드, 청산된 거래의 최대 불리 및 유리 변동에서 도출한 손절 또는 목표가 사전분포를 비교합니다. 후보 설정은 보정 데이터에서 선택하고 이후 기간에서 한 번 평가하며, 동결된 설정의 순위는 CAGR 기반 칼마 지수로 매깁니다. 이 예시는 ETF 다섯 종목으로 고정 패널을 구성하고, 종가가…
이 노트북은 월별 ETF 모멘텀 및 수익률 곡선 국면 전략 하나를 벡터화 수익률 계산과 순차 계좌 시뮬레이션, 두 방식으로 적용합니다. 두 방식은 동일한 목표 비중, 자산, 날짜, 총 거래 비용을 사용하므로 목표 반영 시점, 체결 가격, 정수 단위 주식 제약, 현금 추적 등 실행 방식의 차이에 초점을 맞출 수 있습니다. 신호는 실현 변동성 대비 룩백 수익률의 비율로 ETF 순위를 매기고, 위험 선호 국면에는 선정 펀드를 보유하며 그 외에는 채권 ETF를…
이 노트북은 사전학습 시계열 파운데이션 모델 Chronos와 TinyTimeMixer를 LSTM 및 페널티가 적용된 선형 기준 모델과 ETF 패널에서 비교합니다. 각 모델은 단변량 과거 데이터를 입력받습니다. 사전학습 모델은 해당 시계열을 예측하고 예측 경로의 평균을 횡단면 순위 점수로 사용하며, 적합된 기준 모델은 선행 수익률을 직접 예측합니다. 제로샷 모델에는 예측 목표와 기간이 수익률 레이블과 맞지 않으므로 순위 정보계수를 사용합니다. 실험은 모델에…
이 문서는 고정된 ETF 모멘텀 전략의 비용 민감도를 분석합니다. 유니버스, 가중치, 일정, 시뮬레이터는 그대로 두고 거래 단위별 수수료를 달리해 백테스트를 다시 실행합니다. 결과 곡선은 가정한 거래 비용이 높아질수록 샤프 비율과 복리 성장률이 어떻게 바뀌는지 보여줍니다. 손익분기 수수료도 두 가지 방식으로 추정합니다. 비용 차감 전 성장률을 연간 회전율로 나누고, 시뮬레이션 성장 곡선을 보간합니다. 두 추정치의 차이는 시간이 지남에 따라 비용이 복리로…
이 노트북은 12~-2개월 모멘텀이 베타, 고유 변동성, 시가총액, 분산을 조정한 뒤 다음 달 US 기업 수익률을 예측하는지 확장 윈도우 이중 머신러닝 분석으로 살펴봅니다. 이전 달 데이터를 사용해 교란 요인 모델을 적합하고, 학습 기간과 테스트 기간 사이에 엠바고를 적용하며, 마지막 2016 홀드아웃은 제외합니다. 조정 추정치를 동일한 아웃오브폴드 관측치에서 구한 단순 OLS와 비교하고, 시간 및 기업 간 의존성을 고려해 Driscoll-Kraay 추론을…
위험 조정 모멘텀 점수, 즉 연환산 실현 변동성으로 나눈 직전 기간 누적 수익률을 사용해 월간 ETF 배분 기준 전략을 정의합니다. 10년물 금리에서 2년물 금리를 뺀 수익률 곡선 기울기가 임계값을 넘으면 순위가 가장 높은 자산을 선택하고, 그렇지 않으면 종합 채권과 장기 국채 사이에 방어적으로 배분합니다. 유니버스에는 광범위 주식, 해외 자산, 부동산, 금, 원자재 펀드도 포함됩니다. 비교 기준으로 동일 가중, 역변동성, 고정 주식·채권 포트폴리오도…