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문서 5개
이 노트북은 가격 수준에서 금융 특성을 추출하는 국소 선형 추세 상태 공간 모델을 설명합니다. 숨겨진 상태에는 가격 수준과 기울기가 포함되고 관측값은 잡음이 있는 종가입니다. 필터는 매 단계 상태를 예측하고 관측값의 혁신을 측정한 뒤 칼만 이득에 따라 추정치를 업데이트합니다. 이렇게 얻은 수준, 기울기, 혁신, 불확실성으로 추세와 예상 밖의 움직임, 신뢰도를 설명할 수 있습니다. 잡음 설정은 추정치의 반응 속도를 좌우하며 최대우도 적합은 임의로 정한 값 대신…
이 노트북은 ETF 패널을 사용해 쌍별 및 횡단면 특성을 설명합니다. Engle–Granger와 Johansen 공적분 검정을 비교하며 정상성을 갖는 스프레드와 단순한 동조 움직임을 구분합니다. 에너지 펀드와 원유 펀드 사례는 두 검정을 모두 통과하지 못합니다. 펀드 보유 자산과 선물 롤 비용의 차이는 고정된 조합이 왜 표류할 수 있는지 설명하는 데 도움이 됩니다. 노트북은 공적분 검정에서 기각된 헤지 비율이 거래 가능한 관계의 증거가 아니라고 경고합니다.…
이 노트북은 통화 페어 예측 순위를 실제 매매 기준선으로 전환합니다. 각 의사결정 시점에 순위가 가장 높고 낮은 페어를 같은 규모의 롱 및 숏 포지션군으로 구성한 다음 FX 백테스트 엔진으로 평가합니다. 동일 비중을 사용해 포지션 규모와 배분에 관한 후속 결정과 순위의 기여도를 분리합니다. 포트폴리오 규모 그리드는 포지션군의 집중도를 바꾸며, 유니버스 규모는 양쪽에 보유할 수 있는 서로 다른 페어 수를 제한합니다. 노트북은 완전한 검증 예측 모집단을 고정하고…
이 노트북은 금융 가격에서 특성을 추출하는 방법으로 칼만 필터링을 설명합니다. 국소 선형 추세 상태는 잠재 가격 수준과 기울기를 함께 추적하고, 관측 모델은 종가의 노이즈를 반영합니다. 각 업데이트는 필터링된 수준, 기울기, 혁신, 불확실성 추정치를 만듭니다. 칼만 이득은 모델과 관측의 불확실성에 따라 새로운 관측값이 상태를 얼마나 바꾸는지 조절합니다. 또한 두 자산 사이에서 시간에 따라 변할 수 있는 헤지 비율을 필터링으로 추정합니다. 노이즈 분산을 직접…
이 노트북은 여러 자산 시계열이 필요한 특성을 개발합니다. 엥글-그레인저와 요한센 공적분 검정을 비교하고, 단순한 동행만으로는 정상적인 스프레드가 보장되지 않는 이유를 설명하며, 전체 표본 회귀와 순방향으로 갱신되는 칼만 필터로 헤지 비율을 추정합니다. 평균 회귀 반감기를 학습 데이터만으로 추정해 신호 구간을 설정함으로써 그 선택에 미래 정보가 쓰이지 않도록 합니다. 시간에 따른 측정치를 횡단면 순위, 벤치마크 대비 값, 전체 투자 가능 종목군의 국면…