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문서 36개
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 서로 대비되는 시장 구간에서 ETF 모멘텀 특성과 암호화폐 무기한 선물 특성의 공변량 드리프트를 모니터링하는 방법을 보여줍니다. 개별 특성 분포의 변화를 측정하는 모집단 안정성 지수(PSI)를 바서스타인 거리 및 기준 표본과 현재 표본을 함께 구분할 수 있는지 검사하는 도메인 분류기와 비교합니다. 운영 모니터링 예시에서는 점수를 경고 단계로 바꾸고 경고를 종합해 재학습 권고를 만듭니다. 도메인 분류기는 인접한 관측값이 폴드 간에 누출되어 분리…
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 노트북은 PPO 에이전트가 호가 기울기와 스프레드 폭을 선택하는 시뮬레이션 마켓 메이킹 과제를 구성합니다. 호가가 중간 가격에서 멀어질수록 체결 확률이 낮아지고, 주문 불균형은 체결과 이후 가격 변동 모두에 영향을 줍니다. 예약 가격은 보유 재고에 불리한 방향으로 호가를 이동시킵니다. 보상은 평가된 자산 가치와 재고 페널티를 합산하며, 에피소드 종료 시 남은 포지션에는 청산 비용이 발생합니다. 에이전트는 예약 가격 조정을 이미 적용하는 고정 규칙과…
이 노트북은 PPO 에이전트를 학습시켜 시간별 무기한 선물 봉에 걸쳐 부모 매도 주문을 집행할 시점을 정합니다. 가격과 거래량 이력에 무기한 선물 프리미엄과 다음 펀딩 정산까지 남은 시간을 추가하고, 각 시간별 결정 시점에 아직 알 수 없는 정보는 시차를 둡니다. 학습 기간과 평가 기간은 날짜별로 분리하고 분할을 확인합니다. 학습된 스케줄을 동일한 평가 구간의 고정 스케줄 및 규칙 기반 스케줄과 비교하고, 짝지은 차이와 표준 오차로 비교 결과를 설명합니다.…
이 노트북은 비트코인 무기한 계약 시장 데이터에 롱 전용 RSI 평균 회귀 규칙을 적용해 VectorBT의 벡터화 백테스팅을 소개합니다. 종가 기준 RSI를 계산하고, 전날 값이 낮은 임계값보다 낮으면 진입하며 높은 임계값을 넘으면 청산합니다. 신호를 한 시점 늦춰 다음 UTC일 시가부터 적용하고, 시뮬레이션에서는 체결에 수수료와 슬리피지를 반영합니다. 거래 기록, 포트폴리오 가치, 드로다운, 매개변수 민감도를 살펴보고 체결 가정을 맞춘 바이앤드홀드…
이 노트북은 기준 선별 절차를 이미 통과한 암호화폐 무기한 계약 전략에서 여섯 가지 배분 방식을 비교합니다. 각 전략의 예측과 진입 규칙은 고정한 채 자본 배분 방식만 바꿉니다. 한 배분기는 모델 점수를 사용하고, 여러 방식은 자산 변동성이나 공분산을 사용하며, 다른 하나는 과거 예측 불확실성을 사용합니다. 공분산 행렬을 추정하는 방식은 역변동성보다 사용 가능한 수익률 이력에서 더 많은 모수를 추정해야 하므로 가중치가 더 불안정할 수 있습니다. 노트북은 검증…
이 노트북은 암호화폐 무기한 계약 펀딩 프리미엄을 예측하는 시퀀스 모델 비교에 시간 합성곱 신경망(TCN)을 추가합니다. 인과적 패딩은 각 위치가 현재와 이전 관측치만 사용하도록 하며, 팽창 합성곱은 수용 영역을 효율적으로 넓힙니다. 선택한 스택은 선언된 입력 구간 전체에 걸칩니다. 마지막 순환 상태를 바탕으로 예측하는 LSTM과 달리, TCN은 위치별 표현을 평균해 유용한 정보가 시간에 따라 어디에 나타나는지에 관한 다른 가설을 검증합니다. 이 모델은 앞선…
이 모듈은 강화학습 환경에 쓰이는 모의 암호화폐 시장의 매개변수를 추정합니다. 선택된 종목의 시간별 무기한 선물 시장 데이터를 불러와 종가 간 로그 수익률을 계산하고 GARCH(1,1) 변동성 모델을 적합합니다. 추정 라이브러리를 사용할 수 없거나 최적화에 실패하면 제곱 수익률 자기상관과 사전 설정된 범위를 사용해 모멘트 기반 추정치로 대체합니다. 지속성을 제한하고 무조건부 변동성을 표본 변동성에 맞춥니다. 롤링 변동성에 임계값을 적용하거나 해당 의존성을…
이 노트북은 비트코인 무기한 선물의 극단적 프리미엄에 관한 두 가지 인과 질문을 비교합니다. 프리미엄 상태가 미래 수익률을 예측하는지, 그리고 이후 프리미엄 평균회귀를 예측하는지 살펴봅니다. 처치는 정해진 임계값을 넘는 프리미엄 z점수의 이진 지표입니다. 설계에서는 과거 수익률과 변동성을 통제 변수로 사용하고 결과는 미래에 측정하며, 두 결과 모두 같은 조정 변수 집합과 검증 점검으로 효과를 추정합니다. 비교의 핵심은 인과 메커니즘입니다. 펀딩 압력은 무기한…
이 노트북은 극단적인 무기한 선물 프리미엄이 후속 BTC 수익률이나 프리미엄 회귀에 영향을 주는지 살펴봅니다. 높은 프리미엄 상태를 처치로 정의하고, 다양한 요인의 영향을 받을 수 있는 광범위한 시장 결과와 펀딩 압력 및 차익거래에 더 직접적으로 연결되는 프리미엄 변화를 비교합니다. 인과 그래프는 과거 수익률 및 변동성을 통제 변수로 사용하는 조정 집합을 지정하며, 설계에서는 처치 전 통제 변수와 선행 결과를 구분합니다. 분석은 시간에 따른 표본 외 안정성,…
이 분석은 모델을 적합하거나 예측을 만들기 전에 데이터가 횡단면 암호화폐 무기한 선물 전략을 뒷받침할 수 있는지 살펴봅니다. 제안된 방법은 펀딩 정산 때마다 프리미엄 순위를 매기고 순위 한쪽을 매수하고 반대쪽을 매도합니다. 의사결정 시점마다 상장된 계약이 충분한지, 일반적인 가격 변동으로 거래소 수수료를 감당할 수 있는지, 시계열 상관을 고려한 뒤 독립적인 과거 데이터가 얼마나 남는지 점검합니다. 개발 기간만 사용하고 지정된 홀드아웃은 열어보지 않습니다.…
이 노트북은 룩어헤드 편향을 통제하면서 적합된 GJR-GARCH와 숨은 마르코프 모델을 트레이딩 특성으로 바꾸는 방법을 설명합니다. GJR-GARCH은 조건부 변동성을 추정하고 음의 수익률 충격이 더 큰 영향을 미치는 현상을 포착합니다. 2상태 가우시안 HMM는 횡단면 펀딩 정산의 레짐을 모델링하고 필터링된 스트레스 확률을 제공합니다. 두 모델 모두 정해진 주기에 따라 확장되는 과거 데이터로 다시 적합하며, 검증 중에는 매개변수를 고정하고 초기 워밍업…
이 노트북은 시간별 비트코인 무기한 선물 수익률에 맞춘 공통 모의 트레이딩 환경에서 DQN, PPO, A2C를 비교합니다. GARCH(1,1) 모형으로 변동성 군집을 생성합니다. 환경은 포지션 변경에 비용을 부과하고, 행동 시점에 이미 확인 가능한 수익률을 에이전트가 얻는 일을 막기 위해 한 스텝 지연 후 행동을 적용합니다. 모든 알고리즘에 동일한 학습 상호작용 예산을 배정하고, 서로 대응하는 미관측 에피소드 시드로 평가합니다. 평균 보상 외의 진단도…
이 문서는 정산 60회 구간에서 암호화폐 무기한 계약의 펀딩 프리미엄을 예측하는 시간 합성곱 네트워크를 설명합니다. 인과 합성곱 블록 4개는 커널 크기 3과 팽창률 1, 2, 4, 8를 사용합니다. 수용 영역은 정산 61회를 포함해 입력 구간 전체를 포괄합니다. 인과 패딩은 한 위치가 이후 정산을 포함하지 못하게 해 검증 결과로 미래 정보가 누출되는 것을 막습니다. 모델은 모든 시점의 표현을 평균합니다. 마지막 순환 상태를 바탕으로 예측하는 비교 대상…
이 노트북은 이미 선택된 암호화폐 무기한 계약 설정에 체결 비용이 미치는 영향을 측정합니다. 모델, 체크포인트, 진입 규칙, 배분기, 리스크 통제를 고정한 뒤 거래 명목금액에 부과되는 왕복 비용을 사전에 정한 격자에 따라 바꿔 전략을 다시 실행합니다. 그 결과로 얻는 비용 감소 곡선은 후보의 순위를 매기거나 선택하는 대신, 해당 설정이 어느 정도의 마찰 비용을 감당할 수 있고 어느 지점에서 성과가 손익분기에 이르는지 보여주려는 것입니다. 분석은 비용률과…
이 노트북은 시간봉 BTC, ETH, SOL 무기한 계약 데이터에서 두 모델을 사용하는 청산 설계를 시험합니다. 진입 분류기는 이례적으로 높은 선행 수익률을 식별하고, 예측 확률은 기술적 특성과 함께 별도 모델에 입력되어 다음 24시간 수익률이 음수일지 추정합니다. 청산 모델 학습에 사용하는 진입 확률은 확장 윈도우 방식의 아웃오브폴드 예측으로 생성하며, 라벨이 이후 기간에 걸쳐 들어가지 않도록 폴드 경계에서 퍼지합니다. 비교는 시간순으로 구성하고 퍼지를…
이 노트북은 가상자산 펀딩비 방향 모델의 배포 리허설을 안내합니다. 과거 Binance 기반 무기한 계약 데이터로 3개 클래스 LightGBM 모델을 학습한 뒤 OKX에서 실시간 시간별 캔들과 펀딩비를 가져옵니다. 데이터를 전략의 8시간 주기에 맞춰 집계하고 실시간 특성 세트를 계산한 다음 사용 가능한 상품의 점수를 산출합니다. 매핑된 USD 현물 페어의 체결 환경으로 Alpaca 모의투자를 사용하며, 매칭되지 않는 무기한 계약은 신호만 생성합니다.…
이 분석은 무기한 선물 펀딩에 관한 여러 모델 계열의 검증 예측을 비교합니다. 정보계수는 후속 수익률의 순위를 측정하고, AUC는 상승과 하락 결과를 분류하는 순서를 측정하며, 로그 손실은 확률 품질을 평가하고 확신이 큰 오답에 불이익을 준다고 설명합니다. 이 진단 지표는 서로 다른 질문에 답합니다. 순위가 더 좋다고 확률 보정이 더 잘되는 것은 아니며, 예측만 따로 설명하는 지표로는 어떤 트레이딩 전략이 가장 좋은지 판단할 수 없습니다. 각 모델의 저장된…
이 문서는 암호화폐 무기한 선물과 프리미엄 지수를 함께 연구하기 위한 데이터셋과 워크플로를 설명합니다. 설정된 종목군의 시간별 OHLCV 관측값과 8시간 간격의 프리미엄 값을 다루며, 다운로드, 로드, 필터링, 기본 프로파일링 절차를 안내합니다. 프리미엄 지수는 무기한 선물 가격과 현물 가격 간 상대적 차이로 정의되며, 부호로 무기한 계약이 현물보다 높거나 낮게 거래되는지 나타냅니다. 이 문서는 데이터를 펀딩비 차익거래와 프리미엄 평균회귀 연구의 입력으로…
이 노트북은 Binance 무기한 선물 데이터로 프리미엄에 따라 계약 순위를 매기고 롱·숏 포지션을 취하는 횡단면 전략을 지원할 수 있는지 평가합니다. 모델을 적합하거나 예측을 수행하지는 않습니다. 대신 펀딩 정산 시점의 선언된 거래 유니버스를 확인하고, 관측된 시장 폭을 전략의 의도된 포지션 규모와 비교하며, 거래소 수수료 대비 가격 변동을 살펴봅니다. 홀드아웃 기간을 유지하면서 개발 이력으로 워크포워드 검증이 가능한지도 평가합니다. 각 계약의 자기상관도…
이 노트북은 가격 변동성, 펀딩 비율, 평균 프리미엄 편차라는 선언된 세 가지 요인을 고정했을 때 암호화폐 무기한 계약의 프리미엄 z점수가 이후 8시간 수익률에 영향을 주는지 추정합니다. 처치가 연속형이므로 목표는 프리미엄 z점수 한 단위당 기대수익률 변화량을 나타내는 기울기입니다. 이 개입 관련 질문을 수익률 예측이나 트레이딩 전략 평가와 구분합니다. 이 방법은 이중 머신러닝을 사용합니다. 교란변수 예측 모델이 교란변수로 결과와 처치를 예측한 뒤, 잔차…
이 설정은 암호화폐 무기한 선물을 위한 롱·숏 전략 연구 워크플로를 정의합니다. 거래량으로 선별한 19개 자산 투자 대상군, 8시간 펀딩 정산에 맞춘 의사결정, 펀딩 시점 체결을 설정합니다. 주요 목표는 8시간 선행 수익률이며 수익률 및 방향 변형도 포함합니다. 펀딩, 프리미엄, 가격 변동성, 횡단면 특성과 캐리, 평균회귀, 모멘텀, 변동성 가설도 설명합니다. 백테스트 계획은 상위 순위 신호와 포트폴리오 배분기를 비교하고, 거래 비용 민감도를 평가하며,…
이 시연은 USD 현물 브로커에 연결해 지속적으로 실행되는 암호화폐 전략의 운영 구조를 설명합니다. 더 큰 무기한 선물 사례 연구 대상군을 이용 가능한 더 적은 현물 페어로 매핑한 다음, 모멘텀 z 점수 프록시를 브로커와 연동되는 루프로 전달합니다. 또한 펀딩 확인 시 타임스탬프를 UTC로 정규화해야 한다고 설명하고, 반복되는 펀딩 시점을 무기한 포지션의 시간 기준으로 제시합니다. 신호는 명시적으로 대용치입니다. 참고 전략의 동기가 된 무기한 계약과 현물 간…