지식 라이브러리

이 장은 각 의사결정 시점에 이용할 수 있는 정보를 지키면서 금융 머신러닝 모델을 평가하는 방법을 설명합니다. 학습, 검증, 최종 홀드아웃을 구분하고, 무작위로 섞은 k-겹 검증에서는 과거를 예측하면서 미래 관측치로 모델을 학습할 수 있는 이유를 설명합니다. 확장형 및 롤링 워크포워드 폴드는 시간 순서를 유지하며, 확장형 구간은 과거 데이터를 계속 보유하고 롤링 구간은 오래된 데이터를 제외합니다. 선행 수익률 레이블은 검증 기간과 겹칠 수 있으므로, 퍼징으로…

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…

이 노트북은 각 사례 연구에서 선택된 신호를 고정하고 배분 단계의 백테스트를 비교해 포트폴리오 자산 배분을 분리해 살펴봅니다. 동일 비중, 역변동성, 점수 가중치, 평균-분산 최적화, 리스크 패리티, 계층적 리스크 패리티 등의 방법을 다룹니다. 각 방법에 대해 리밸런싱 및 상위 K개 변형에서 샤프가 가장 높은 설정을 유지한 다음, 사례별 최적 배분 방법과 가장 높은 샤프를 보인 배분 방법 및 가장 낮은 샤프를 보인 배분 방법 간 차이를 비교합니다. 그 차이는…

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 손실 거래를 각 거래 결정에 연결된 모델 설명과 연계하는 절차를 보여줍니다. 가격 및 거시경제 데이터로 단일 자산 SPY 특성 패널을 만들고, 과거 관측치로 LightGBM 모델을 학습한 다음 이후 관측치로 거래 기록과 SHAP 설명을 구성합니다. 거래 분석기는 최악의 거래에 대한 설명을 군집화해 특성, 국면, 데이터 문제를 조사하는 데 도움이 될 패턴을 찾습니다. 예시에서는 시차를 둔 예측 변수와 시간순 분할을 사용하고, 한 세션 레이블 기간에…

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 생존한 US 주식의 동일 비중 포트폴리오가 데이터셋에서 제외된 기업을 포함한 포트폴리오보다 수익률을 얼마나 과대평가할 수 있는지 추정합니다. 먼저 패널에 언제부터 퇴출 기록이 있는지 살펴보고, 활용 가능한 퇴출 이력이 후반 연도에야 시작됨을 확인합니다. 패널에는 상장폐지 사유와 최종 수익률이 없으므로, 공개된 CRSP 비율에 맞춘 시나리오로 마지막 호가 이후의 결과를 모델링합니다. 포트폴리오 편향을 계산하기 전에 수정주가에 기업행동이 반영되지…

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 공매도 없이 완전 투자하는 마코위츠 체계를 구성합니다. 실행 가능한 포트폴리오, 효율적 투자선, 최대 샤프 및 최소 분산 해를 포함합니다. 포트폴리오 분산이 공분산 행렬에 따라 달라지는 방식과 자산이 함께 움직이지 않을 때 분산투자로 위험을 낮출 수 있는 이유를 설명합니다. 자산 수익률 간 중복과 그에 따른 수치적 민감도를 진단하는 데 조건수를 사용합니다. 핵심 교훈은 기대수익률이 공분산보다 추정하기 훨씬 어렵기 때문에 최적화된 가중치가 불안정할…

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 금융 데이터셋의 색인 무결성, 중복, 결측, 이상치, 달력상 누락, 도메인별 이상값을 점검하는 재사용 가능한 진단 항목을 제시합니다. 패널 데이터에서 종목별 순서를 포함해 시간 형식, 정렬, 고유성을 확인하며, 완전히 중복된 행과 값이 다른 채로 반복되는 키를 구분합니다. 커버리지 보고서는 필드, 자산, 시점별 결측값을 요약하며, 추가 검사로 잘못된 가격이나 거래량, 비정상적인 수익률 변화 등을 찾습니다. 진단은 정제 전 원시 데이터를 평가하기…

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 문서는 동일 가중 검증 샤프 순으로 정렬한 기준선에서 선택된 CME 선물 전략의 여러 포지션 규모 설정 방법을 비교합니다. 동일 가중은 선택한 각 상품을 똑같이 취급하지만 선물 계약별 변동성과 동조 움직임은 크게 다를 수 있습니다. 대안으로 상품 변동성, 공분산 관계 또는 명시된 다른 규모 설정 입력값을 사용해 익스포저를 조정합니다. 역변동성 규모 설정은 추정하는 수량이 적어 이력이 제한적일 때 더 견고할 수 있습니다. 공분산 기반 방법은 분산투자를…

이 문서는 자본을 배정하기 전에 현행 모델과 후보 모델을 섀도 평가로 비교하는 방법을 설명합니다. 모델의 역할과 승격 임계값을 사전에 정한 뒤, 연율화 샤프 개선도, 최소 관측 기간, 신호 상관도, 포지션 중복도, 상대 최대 드로다운의 다섯 차원에서 후보를 평가합니다. 두 모델은 순위 기반 롱숏 포트폴리오로 점수를 내며, 각 모델의 거래 회전율에 따라 거래 비용을 부과합니다. 최소 개선폭을 요구하면 짧은 기간의 샤프 추정치가 불안정한 문제에 대응할 수 있고,…

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 노트북은 검색 범위, 답변의 근거 충실성, 적절한 답변 보류, 보안 동작을 각각 측정하는 금융 검색 증강 생성 평가 도구를 만듭니다. 실제 기업 공시에서 일부 맥락을 가져온 수작업 사례 6개로 답변 가능한 질문, 근거 누락, 프롬프트 인젝션, 근거가 뒷받침되지 않는 인용을 시험합니다. 서로 다른 문제를 하나의 정확도 점수로 합치는 대신 실패한 구성 요소를 진단하도록 설계되었습니다. 예시는 토큰 중첩 기반 근거 충실성 점수의 한계를 보여줍니다. 인용된…

이 노트북은 횡단면 정보계수(IC)와 예측 회전율을 함께 고려하며 Optuna로 LightGBM 수익률 모델을 튜닝합니다. 비교를 위한 단일 목적 탐색은 IC를 최대화합니다. NSGA-II 다목적 탐색은 파레토 최적 설정을 찾아 신호 순위 품질과 거래 비용의 대리 지표인 회전율 사이의 절충 관계를 보여줍니다. 이 경계선은 검증 점수 하나만 목표로 삼는 대신 비용 감내 수준에 맞춰 모델을 선택하는 데 도움이 됩니다. 노트북은 ETF에서 선택한 ETF…

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 문서는 디플레이티드 샤프 비율(DSR)이 선택된 전략의 샤프 비율을 테스트한 전략 수, 샤프 추정치 간 변동, 비정규 수익률 분포에 맞춰 조정하는 방법을 설명합니다. 조정하지 않은 확률적 샤프 계산과 비교하고, 상보적 조합 대칭 교차 검증 분할을 사용하는 관련 백테스트 과적합 확률 분석도 개괄합니다. 무효 전략 및 동일 기대값 변형을 시뮬레이션해 최고 결과를 선택하면 실제보다 성과가 좋아 보일 수 있음을 보여줍니다. 실무 지침은 테스트한 모든 변형을…

이 노트북은 같은 종목, 같은 만기의 등가격 콜옵션과 풋옵션을 매도하고 만기까지 보유하는 전략의 후보 특성을 선별합니다. 각 특성에 대해 이용 가능한 종목을 향후 스트래들 결과와 같은 순서로 순위를 매기는지 측정합니다. 분석은 일별 횡단면 순위 일치도를 계산해 시간에 따라 평균하고, 포지션 중첩을 반영해 불확실성 추정치를 넓힙니다. 여러 후보를 테스트하는 유의성 선별도 조정하고 검증 기간 사이에 연관성이 유지되는지 확인합니다. 결과 기록표는 후속 연구 간…

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 S&P 500 종목의 단기 등가격 스트래들을 위한 미래 수익률 레이블을 만듭니다. 일별 30일 스트래들 패널은 매 세션 행사가나 만기가 바뀌므로 가격 시계열을 단순히 이동하면 서로 다른 계약을 비교하게 됩니다. 대신 원시 옵션 체인에서 기호, 행사가, 만기로 각 진입 계약을 추적해 진입 시점과 청산 또는 결제 시점에 동일한 포지션의 가격을 산정합니다. 고정 기간 및 델타 헤지 변형도 만들고, 누락 레이블의 원인을 확인하며, 각 계약의 결제일을…

이 노트북은 동일한 ETF 유니버스, 예측치, 리밸런싱 일정, 백테스트 절차를 사용해 동일 가중, 역변동성, 최소 분산, 계층적 리스크 패리티를 비교합니다. 롤링 Ridge 모델은 모멘텀, 이동평균 거리, 변동성 특성으로 ETF 순위를 매깁니다. 각 배분 방식은 공통으로 선택된 자산에 자체 가중 규칙을 적용합니다. 결과는 홀드아웃 전 선택 기간과 그 이후 홀드아웃 기간으로 나누며 위험 조정 수익률, 드로다운, 회전율, 안정성을 진단합니다. 신호와 선택 자산이…