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문서 966개
이 노트북은 알려진 시뮬레이터 계열 내 패턴 학습의 벤치마크로 ADIA Lab 인과 발견 챌린지를 살펴봅니다. 이 과제는 알려진 방향 비순환 그래프와 짝지은 여러 합성 데이터셋을 제공하고, 각 변수가 처치 및 결과와 관련해 어떤 역할을 하는지 모델이 분류하도록 평가합니다. 지도학습 모델이 이 설정에서 좋은 결과를 낼 수 있는 이유도 설명합니다. 시뮬레이션 데이터와 역할 레이블 사이의 반복되는 연관성을 학습하고, 하이브리드 방식은 고전적 발견 기법의 결과를…
이 노트북은 위험가치(VaR)와 기대부족액(ES)을 목표로 금융 수익률 시나리오를 생성하는 생성적 적대 네트워크 방식인 Tail-GAN을 설명합니다. 미분 가능한 정렬을 사용해 분위수 추정치를 통한 기울기 전달이 가능하고, VaR와 ES의 관계를 나타내는 제약 조건에 위험 추정치를 투영합니다. ETF 수익률을 롤링 시나리오로 배열하고 무작위 롱·숏 포트폴리오 가중치와 결합해 손익 예시를 만듭니다. 극단값을 표현할 수 있도록 입력값을 생성기의 출력 클램프…
이 특성 엔지니어링 노트북은 펀더멘털, 거시경제 데이터, 달력 맥락을 통해 느린 정보가 빠른 트레이딩 신호에 맥락을 제공하는 방법을 설명합니다. 장부가 대비 시가 비율과 이익수익률 같은 가치 비율, 자기자본이익률과 발생액 같은 품질 지표, 거시 지표와 리스크 국면, 계절성 또는 이벤트 시점을 나타내는 주기 인코딩을 소개합니다. 분기별 재무 데이터의 정렬에는 종목과 발표 날짜를 기준으로 과거 시점에 맞춘 조인을 사용합니다. 따라서 일별 관측치에는 이미 발표된…
이 노트북은 실제 ETF 데이터와 가격 기반 모멘텀 사례를 사용해 단일 요인을 평가합니다. 선행 수익률에 대한 횡단면 스피어만 정보계수를 측정하고, 기간을 비교하며, 일별 횡단면 IC의 평균과 전체 표본 상관계수 계산의 차이를 설명합니다. ICIR, 통계적 불확실성, 분위수 수익률, 상위-하위 스프레드, 단조성, 회전율, 신호 감쇠도 다룹니다. 커버리지와 오래된 값 점검으로 요인이 예상대로 존재하고 갱신되는지 확인합니다. 이 장은 폴드 정보를 반영한 평가를…
이 사례 연구는 NASDAQ-100 미시구조 전략의 선행 수익률과 비교해 금융 및 모델 기반 후보 특성을 선별합니다. 시간에 따른 횡단면 순위 정보계수를 계산하고, 의존성과 다중 검정을 반영해 추론을 조정하며, 분위수별 수익률 형태와 특성 중복성을 살펴봅니다. 커버리지와 오래된 값 점검으로 값이 지나치게 희소하거나 변하지 않아 신뢰성 있게 해석하기 어려운 특성을 찾아냅니다. 근거와 함께 진행, 수정, 중단 판단을 선별 기록표에 남깁니다. 각 선행 레이블을…
이 장에서는 근거 없는 주장과 환각의 비용이 클 수 있는 개방형 금융 리서치에서 언어 모델의 유용성을 높이는 방법으로 검색 증강 생성을 소개합니다. 문서 수집과 구조를 고려한 분할부터 메타데이터, 도메인별 임베딩, 어휘 및 의미 기반 하이브리드 검색, 재순위화, 증거에 근거한 생성까지 시스템을 설명합니다. 추적성과 수치 신뢰성을 높이기 위해 인용 제약과 도구로 검증된 계산도 포함합니다. 이 장은 평가를 진단 과정으로 다룹니다. 팀은 검색 실패를 맥락, 종합,…
이 노트북은 신호 규칙, 자산 배분, 리스크 오버레이를 다루는 등록된 검증 백테스트에서 CME 선물 사례 연구를 선택합니다. 두 수익률 구간에 걸쳐 후보를 비교하고 검증 샤프가 가장 높은 설정을 선택합니다. 비용 민감도는 선택 후보군에 후보를 추가하지 않고 선택된 설정만 설명합니다. 재현 가능한 비교를 위해 기준 실행에서 후보 구성을 고정합니다. 그런 다음 선택된 전략의 정확한 전략 사양과 모델 체크포인트를 맞춰 이후 홀드아웃 기간에서 평가합니다. 검증과…
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…
이 노트북은 분봉과 NBBO 호가를 사용해 NASDAQ-100 종목의 장중 선행 수익률 레이블을 구성하는 방법을 설명합니다. 신호 다음 봉부터 지정된 미래 시점까지의 수익률을 정의하고, 매수·매도 호가 바운스를 줄이기 위해 호가 중간값을 사용하며, 스프레드는 별도의 마찰 비용 추정치로 다룹니다. 거래소 일정을 기준으로 각 구간을 제한해 레이블이 세션을 넘거나 조기 폐장 후 오래된 패딩 봉을 사용하지 않도록 합니다. 선언된 시간 구간은 관측된 시간 격자를…
이 문서는 일일 시장 데이터를 최신 상태로 유지하는 운영 절차를 제시합니다. 초기 이력을 불러오고, 저장 이력과 일부 겹치는 짧은 증분 구간을 가져오고, 누락된 날짜를 확인하며, 최신성과 검증 문제를 모니터링합니다. 겹치는 구간은 공급업체가 최근 봉을 수정한 내용을 반영하는 데 도움이 됩니다. OHLCV 데이터는 공급업체가 불완전하거나 가격 정보가 빠진 세션을 반환할 수 있으므로 업데이트 종료 시점을 현재 날짜가 아니라 마지막으로 완성된 봉에 맞춰야 합니다.…
이 노트북은 S&P 500 주식 및 옵션 연구에서 주요 레이블을 예측하도록 패치 트랜스포머를 적합합니다. 각 주식의 과거 입력 구간을 연속 패치로 나누고 각 패치를 어텐션 토큰으로 취급합니다. 어텐션은 구간 내 멀리 떨어진 부분을 직접 비교할 수 있고, 패치 방식은 시퀀스 길이를 줄입니다. 패치 크기가 클수록 계산 부담은 줄지만 패치 안의 세부 정보가 압축됩니다. 이 모형은 연구의 다른 딥러닝 아키텍처와 동일한 관측 구간 및 학습 일정을 사용합니다. 학습에는…
이 코드는 금융 특성으로 예측하는 지도 오토인코더 아키텍처를 제시합니다. 인코더는 정규화된 입력을 병목 표현으로 압축하고, 디코더는 규제 과제의 일부로 입력을 재구성합니다. 보조 예측 헤드는 재구성 결과를 사용하며, 더 큰 주 네트워크는 스킵 연결을 통해 원래 정규화 특성과 인코딩된 표현을 결합합니다. 모형은 분류와 회귀 출력을 지원합니다. 학습에는 배치 정규화, Swish 활성화, 가우스 입력 잡음, 드롭아웃을 사용합니다. 구현은 배치 정규화 매개변수를…
이 노트북은 여러 펀드의 가격 수익률에 단일 가중치 계열을 맞추는 ETF 확률적 할인 요인 모형을 설명합니다. 펀드 익스포저와 요인 수익률을 각각 추정하는 모형과 달리, 가격 책정 오차를 기준으로 두 개의 신경망을 학습합니다. 하나는 횡단면 데이터에서 할인 요인 가중치를 구성하고 다른 하나는 각 펀드의 익스포저를 추정합니다. 노트북은 예측 수익률 점수도 보고하지만, 목표는 수익률 예측이 아니라 무차익 가격 책정으로 설정합니다. 모형은 맥락 정보로 거시경제…
이 연구는 투자 기회가 확률 요인에 따라 달라지는 불완전 시장에서 멱효용을 가진 투자자의 무한 기간 투자와 소비를 살펴봅니다. 유한 상태 요인과 이토 확산으로 모형화한 요인을 모두 다루며, 동적 포트폴리오 선택을 해밀턴–자코비–벨만 방정식의 해와 연결합니다. 유한 상태 공간에서는 최적화 문제가 적절히 정의되는 조건을 규명하고 가치 함수를 계산하는 수치 방법을 제시합니다. 열린 구간의 확산 요인에는 경계값을 지정하지 않은 2계 상미분방정식의 하해 및 상해…
이 논문은 K개 표본의 함수형 관측값이 같은 분포를 따르는지 다룹니다. 경험적 특성 함수형을 쌍별로 비교하는 크래머–미제스 검정을 바탕으로 다변량 검정 통계량을 구성해 그룹 간 분포 동일성을 평가합니다. 구성 요소별 비교를 하나의 유의도 측도로 결합하기 위해, 이 방법은 다변량 순열 절차와 이산 최적 측도 수송을 사용해 단일 p값을 계산합니다. 제시된 예시는 비트코인의 누적 장중 수익률을 사용합니다. 문서는 수치 결과, 설계 세부사항, 대안 검정과의 비교를…
이 문서는 페어 트레이딩을 동적 포트폴리오 최적화 문제로 정식화합니다. 서로 관련된 두 증권의 스프레드는 가우스 평균회귀 과정을 따르며, 드리프트율은 관측되지 않는 유한 상태 연속시간 마르코프 연쇄에 따라 변합니다. 국면이 숨겨져 있으므로 저자들은 확률적 필터링을 사용해 부분 정보 문제를 완전 정보 정식화로 변환합니다. 로그 효용을 사용해 결과 문제를 풀고, 실현 포트폴리오 변동성에 연동된 기말 부의 페널티를 포함합니다. 이 연구는 완전 정보와 부분 정보…
이 문서는 수익률 상관관계를 부호가 있는 가중 그래프로 표현한 뒤 자산을 군집화하는 그래프 기반 연합 구조 생성 알고리즘 GCS-Q의 활용을 설명합니다. 일반적인 군집화 방식은 부호 있는 상관관계를 변환하는 과정에서 정보를 잃을 수 있고 군집 수를 미리 정해야 할 수 있다는 점이 연구의 동기입니다. 반면 GCS-Q은 분할 단계를 이차 비제약 이진 최적화 문제로 구성해 양자 어닐링으로 탐색할 수 있게 합니다. 저자들은 합성 금융 데이터와 실제 금융 데이터에 이…
이 문서는 주문장 역학을 입자의 움직임으로 표현하고 운동량 지표로 시장 상태를 요약하는 방법을 제안합니다. 통계물리학 관점의 이 방법은 특히 허수 주문과 레이어링처럼 시장 조작을 시사할 수 있는 행동을 포착하는 데 목적이 있습니다. 저자들은 LUNA 가상자산 급락 전후의 주문장 활동에 이 방법을 적용해 두 행동의 광범위한 사례를 발견했다고 보고합니다. 문서는 LUNA 및 비트코인 시장에서 기존 Z 점수 이상 탐지와 비교한 결과도 보고하며, 제안한 방법이 조작…
이 문서는 전통적인 시계열 분석에서 금융 수익률이 무작위에 가까워 보이더라도 현대적인 다변량 통계로 탐지할 수 있는 패턴이 있을 수 있다고 설명합니다. 핵물리학에서 쓰이는 방법에 착안한 분석을 유로 선물의 고빈도 가격 움직임에 적용합니다. 변동성 구간에 따라 달라지는 추세 추종 행동을 찾아내고, 트레이딩 시스템으로 해당 조건을 구현합니다. 이 패턴이 하나의 계약을 넘어 확장되는지 살펴보기 위해 같은 절차를 DAX와 유로 선물과 상관성이 대체로 낮다고 설명되는…
이 문서는 지정가 주문장의 여러 가격대에 걸친 순매수·순매도 활동을 나타내는 벡터 지표인 다단계 주문 흐름 불균형을 살펴봅니다. 유동성이 높은 나스닥 주식 6개의 데이터를 사용해 이 지표와 같은 시점의 중간 가격 변화 사이에 단순 선형 관계를 적합합니다. 핵심 결과는 불균형 지표에 주문장 가격 단계를 더 포함할수록 표본 외 적합도가 높아진다는 것입니다. 이 결과는 최우선 호가의 활동뿐 아니라 주문장 안쪽 가격대의 주문 활동도 가격 형성에 관한 정보를 제공할…
이 연구는 일별 비트코인 수익률을 이동 구간으로 분석해 시장 특성이 변함에 따른 변동성 비대칭과 다중 프랙탈 양상을 추적합니다. 변동성의 역방향 비대칭이 나타나며 그 강도는 시간에 따라 변하고 최근에는 작아졌다고 보고합니다. 이 비대칭은 더 높은 빈도의 수익률에서도 관찰됩니다. 첨도, 왜도, 평균 수익률, 자기상관, 다중 프랙탈 정도를 포함한 다른 분포 및 의존성 지표도 시간에 따라 변하는 것으로 설명됩니다. 분석은 변동성 비대칭을 허스트 지수, 다중 프랙탈…
이 논문은 비트코인 수익률과 변동성이 구글 트렌드 관심도와 어떤 관계가 있는지 살펴봅니다. 가상자산에만 초점을 맞춘 관심도와 구글 검색 데이터로 만든 더 광범위한 불확실성 지수를 구분합니다. 보고된 결과에서는 비트코인과 일반 불확실성 지수 사이에 관계가 나타나지 않았지만, 가상자산에 특화된 검색 관심도는 비트코인 시장 활동과 연관됩니다. 연구는 최대 6일의 기간에 걸쳐 비트코인 수익률과 가상자산 관심도 사이에 양방향 관계가 있다고 보고합니다. 또한 비트코인…
이 문서는 투자자가 견고한 기대 거듭제곱 효용을 극대화할 때 확률적 요인 모형에서의 장기 투자를 연구합니다. 견고성이란 하나의 가정된 모형만을 바탕으로 최적화하는 것이 아니라 불리한 대안 모형도 고려하는 것을 뜻합니다. 저자들은 쌍대성을 이용해 투자 문제를 무한 시간 범위의 위험 민감 제어 문제로 바꿉니다. 에르고딕 벨만 방정식으로 최적 장기 성장률, 이에 대응하는 트레이딩 전략, 점근적 최악 조건 모형을 규정합니다. 이어서 이 결과를 바탕으로 장기 투자를…
이 문서는 시장에서 관측된 범위를 벗어나는 행사가에서 내재 변동성 외삽이 듀피르 국소 변동성 추정치에 미치는 영향을 다룹니다. 일반적인 구현에서는 먼저 내재 변동성 곡면을 매끄럽게 표현하도록 적합한 뒤, 그에 대응하는 콜 가격 곡면에서 국소 변동성을 도출합니다. 시장 데이터에는 극단적인 행사가 영역이 포함되지 않으므로 적합한 곡면을 그 영역까지 확장해야 하며, 그 선택은 모형의 움직임에 영향을 줄 수 있습니다. 이 논문은 극단 행사가에서 국소 변동성이 보이는…