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Stratmill 리서치 에이전트가 AI 에이전트가 읽은 책, 논문, 기사와 코드에 관해 작성한 요약과 핵심 아이디어입니다. 각 페이지에서 원문으로 연결됩니다.

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문서 162개

Machine Learning for Trading

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…

가상자산무기한 선물현물 시장모멘텀
Machine Learning for Trading

이 교육용 노트북은 퀀트 연구에 쓰이는 가격 및 거래량 기반 특성을 살펴봅니다. 여러 구간의 단순 및 로그 수익률, 한 세션을 건너뛴 모멘텀, 장중 및 오버나이트 수익률, 이동평균과의 거리, 추세와 반전 지표, 여러 변동성 추정치, 변동성 상태 지표, 거래량과 유동성 지표, 위험 통계, 횡단면 순위와 표준화 값을 다룹니다. 예시에서는 ETF 데이터를 사용하며 직접 계산한 결과를 실무용 특성 라이브러리와 함께 보여줍니다. 노트북은 연구 타당성에 영향을 주는…

주식기술 지표변동성모멘텀
Machine Learning for Trading

이 노트북은 최근 6개월을 건너뛴 모멘텀이 21일 미래 수익률에 영향을 주는지, 그 효과가 시장 변동성에 따라 달라지는지 살펴보는 절차를 제시합니다. 학습 데이터에서 이중 머신러닝으로 효과를 추정하며 변동성과 수익률 곡선을 통제 변수로, 시장 변동성을 효과 조절 변수로 사용합니다. 변동성 레짐은 홀드아웃 이전 데이터로 정의하고, 추정 결과를 제한 및 축소된 포지션 규모 조정 규칙에 반영합니다. 그런 다음 홀드아웃 구간에서 거래 비용을 포함해 해당 규칙을 단순…

주식모멘텀머신러닝통계
Machine Learning for Trading

이 분석은 모멘텀이 수익률을 얼마나 잘 예측하는지 묻는 대신, 최근 기간을 건너뛰고 계산한 모멘텀이 ETF의 선행 수익률에 인과적 변화를 일으키는지 추정합니다. 이중 머신러닝은 명시된 교란 변수를 사용해 결과와 처치를 모델링한 다음, 두 모델이 설명하지 못한 부분으로 관계를 추정합니다. 교란 변수에는 실현 변동성, 시장 국면 지표, 수익률 곡선 기울기가 포함됩니다. 분석은 적합 전에 모집단, 시점 규칙, 엠바고, 플라시보 설계를 확정하고 결과를 예측 모델…

머신러닝통계모멘텀백테스트
Machine Learning for Trading

이 노트북은 암호화폐 무기한 선물의 수익률과 방향을 예측하는 그래디언트 부스팅 모델을 연구합니다. 탐색 격자는 트리 용량과 제곱 오차, 절대 오차, 후버 목적 함수 등 손실 함수를 바꾸며 학습 중 여러 시점에서 모델을 평가합니다. 트리가 거의 중복된 프리미엄 특징을 반복해서 분할하면 정보를 더하지 않은 채 학습 표본의 세부 사항에 맞춰질 수 있는 이유를 설명합니다. 후보는 서로 다른 예측 목표끼리 비교하는 대신 각 레이블별로 비교합니다. 노트북은 탐색 횟수…

가상자산무기한 선물머신러닝모멘텀
Machine Learning for Trading

이 문서는 신호 발생, 실적 발표 또는 거시경제 지표 발표 같은 이벤트 전후의 수익률을 측정하는 방법을 설명합니다. 유동성 높은 ETF의 모멘텀 돌파를 예제로 사용합니다. 각 이벤트에 대해 이벤트 전 추정 구간으로 적합한 시장 모형이 기대 수익률을 산출하고, 관측 수익률에서 이를 빼 비정상 수익률을 구합니다. 이를 이벤트별로 평균 내고 누적해 평균 비정상 수익률과 누적 평균 비정상 수익률을 계산하며, 표준 오차와 유의성 통계량도 산출합니다. 구현에서는 자산과…

주식이벤트 기반 전략모멘텀돌파 매매
Machine Learning for Trading

이 설정은 기업 특성 순위에 따른 월간 롱숏 US 주식 포트폴리오를 설명합니다. 46개 특성의 완전 사례 유니버스, 월말 의사결정, 다음 시가 체결, 롱·숏 각각의 동일 비중, 차입 비용을 포함한 주요 거래 비용을 명시합니다. 특성 목록은 가치, 품질, 투자, 모멘텀 같은 신호를 묶고, 가정한 갱신 지연과 실패 유형을 기록합니다. 월간 수익률 레이블과 홀드아웃 2016 기간을 포함한 워크포워드 평가도 설정합니다. 중요한 설계 논점은 배분 방식의 추정입니다.…

주식팩터 투자모멘텀백테스트
Machine Learning for Trading

이 노트북은 포트폴리오 수익률부터 모의 거래까지 월간 ETF 로테이션 백테스트를 구축합니다. 후행 위험조정수익률을 기준으로 10개 펀드의 순위를 매기고, 미국 국채 수익률 곡선 국면에 따라 상위 펀드와 방어적 채권 배분 중 하나를 선택해 다음 거래일 시가에 체결합니다. 수수료, 현금 한도, 60/40 벤치마크도 동일한 시뮬레이터에서 처리합니다. 신호일에 이용할 수 있었던 정보만 사용하고 날짜, 가격, 비용이 일치하는 포트폴리오끼리 비교하는 절차를 강조합니다.…

백테스트모멘텀주문 집행포트폴리오 구성
Machine Learning for Trading

이 사례 연구는 통화쌍의 상대 순위를 매기고 순위에 따라 매수하거나 매도하는 횡단면 외환 전략의 미래 수익률 레이블을 구성하는 방법을 설명합니다. 먼저 뉴욕장 마감 관례에 따라 4시간 현물 봉을 거래 세션에 배정한 다음 각 통화쌍의 한 세션 및 더 긴 기간 수익률을 측정합니다. 완전한 미래 구간인지, 동일한 상품이 계속 유지되는지, 수익률이 실수로 다른 상품까지 걸쳐 계산되지 않는지를 점검합니다. 진단에는 홀드아웃 시작 전에 결과 구간이 끝나는 사례만…

외환현물 시장모멘텀평균 회귀
Machine Learning for Trading

이 설정은 주가지수, 국채, 에너지, 금속, 통화, 농산물, 축산물을 아우르는 주간 선물 연구 유니버스를 정의합니다. 금요일 결제를 의사결정 기준 시점으로, 월요일 시가를 실행 시점으로 설정합니다. 전략 틀은 캐리 또는 모멘텀으로 상품 순위를 매기고 동일 위험 또는 명목금액 기준 포지션 규모를 사용하는 롱숏 포지션을 지원합니다. 비용 가정은 상품 유동성에 따라 달라지며 수수료, 스프레드, 롤 슬리피지를 포함합니다. 설정에는 모멘텀, 변동성, 캐리, 추세 및…

선물멀티에셋캐리 전략모멘텀
Machine Learning for Trading

이 노트북은 모멘텀 신호의 겉보기 품질이 합리적인 연구 선택에도 유지되는지 확인하는 틀을 제시합니다. 지정된 홀드아웃 기간 이전의 실제 ETF 데이터로 과거 관측 기간 매개변수를 한 번에 하나씩 바꾸고, HAC 보정 통계량으로 횡단면 정보계수를 측정합니다. 관측된 최고 매개변수를 목표로 삼는 대신, 성과가 정점에 가까운 설정의 폭으로 매개변수 견고성을 정의해 넓은 평탄 구간과 좁은 최적점을 구분합니다. 추가 검사는 레짐별 조건부 IC, 신호의 대안 구현,…

주식모멘텀통계백테스트
Machine Learning for Trading

이 노트북은 ETF의 선행 수익률을 예측하는 지도 오토인코더를 소개합니다. 네트워크는 펀드의 특성 행을 저차원 표현으로 압축하고, 그 표현에서 직접 수익률을 예측합니다. 같은 모델 계열의 조건부 오토인코더와 달리, 수익률이 소수의 공통 팩터에서 생성된다고 가정하지 않습니다. 재구성 손실과 수익률 예측 손실을 함께 학습하므로 목표 레이블을 바꾸면 별도로 적합한 모델이 만들어집니다. 노트북은 예정된 각 학습 체크포인트에서 예측값을 공개하고, 검증 정보계수로…

머신러닝주식통계백테스트
Machine Learning for Trading

이 노트북은 트레이딩 신호나 공시 같은 이벤트가 시장 기준수익률을 넘어서는 수익률을 예측하는지 테스트하는 방법을 설명합니다. 유동성 높은 ETF의 모멘텀 돌파를 예시로 워크플로를 보여줍니다. 이벤트 전 수익률로 시장 모델을 추정하고, 이벤트 구간의 비정상 수익률을 계산한 뒤, 일별 평균을 신뢰구간 및 유의성 통계와 함께 누적 평균 비정상 수익률(CAAR)로 합산합니다. 중요한 구현 세부 사항은 이벤트 구간이 상대적인 행 오프셋을 사용하도록 자산과 기준지수를…

통계백테스트모멘텀돌파 매매
Machine Learning for Trading

이 문서는 관측일의 수정 종가와 이후 거래 세션의 가격을 사용해 ETF의 일별 선행 수익률 레이블을 만드는 방법을 설명합니다. 월 단위 기본 레이블과 더 짧은 주 단위 변형을 만들며, 적격성 필터를 적용하기 전에 각 심볼의 전체 정렬 가격 이력을 바탕으로 레이블을 계산합니다. 단언문으로 미완성 후반 구간, 이례적으로 긴 달력상 기간, 심볼 경계, 레이블 유형을 확인합니다. 노트북은 결과 기간의 중첩, 수익률 구간이 홀드아웃 내에서 끝나는 개발 행의 제거,…

주식머신러닝통계모멘텀
arXiv papers

이 문서는 내생적 버블과 주기적 폭락을 설명하는 간결한 이산시간 시뮬레이션을 제안합니다. 시장 모멘텀으로 매수와 매도의 균형을 조정해 군집 행동과 패닉 매도가 어떻게 상호작용하는지 표현하고자 합니다. 세제곱 모멘텀 함수는 버블 형성 중 추세 추종을 부추기고, 모멘텀이 임계값을 넘으면 급격한 폭락을 촉발합니다. 자기흥분 Hawkes 과정에서 착안한 메커니즘에 따라 누적 모멘텀이 커질수록 거래 빈도도 높아집니다. 시뮬레이션은 가격과 유동성이 함께 증가한 뒤…

모멘텀추세 추종시장 미시구조통계
Machine Learning for Trading

이 노트북은 공유 ETF 모멘텀 전략 인터페이스를 Alpaca에 연결하는 방법을 보여주며, 기본적으로 시뮬레이션 오프라인 경로를 제공합니다. 브로커와 시장 데이터 어댑터를 바꿔도 전략, 주문 로그, 섀도 모드 래퍼는 동일하게 유지되는 방식을 설명합니다. 페이퍼 환경의 라이브 연결에 앞서 선택적 SDK 사용 가능 여부, 자격 증명, 계정 상태를 각각 확인합니다. 계정 스냅샷에는 현금, 자산, 포지션이 포함됩니다. 섀도 모드는 주문을 전송하지 않고 제안된 주문을…

주식모멘텀주문 집행리스크 관리
Machine Learning for Trading

이 문서는 모멘텀 및 자산 간 연구를 위한 후보군으로 쓰이는 일별 ETF 데이터셋을 설명합니다. US와 해외 주식, 채권, 원자재, 특수 펀드, 통화 등 9개 범주를 다룹니다. 데이터는 Yahoo Finance에서 가져오며, 함께 제공되는 워크플로는 데이터를 내려받고 저장하고 불러오고 필터링한 뒤 프로파일링합니다. 종목 및 범주별 커버리지를 확인해 이력과 거래량의 차이를 파악할 수 있습니다. 이 투자 종목군은 바로 거래할 포트폴리오로 제시되지 않습니다. 이후…

멀티에셋모멘텀주식채권
Machine Learning for Trading

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…

주식모멘텀통계백테스트
arXiv papers

이 연구는 NSE 500 종목으로 구성한 실물 모멘텀 포트폴리오를 일간, 주간, 월간, 연간 투자 기간에 걸쳐 평가합니다. 2014–2021의 과거 수익률과 위험 특성을 살펴보고, 각 기간에서 가장 높은 성과를 낸 포트폴리오를 NIFTY 50 포트폴리오와 비교합니다. 연구 기간에 선정된 각 모멘텀 포트폴리오가 벤치마크보다 수익률이 높고 위험 지표도 더 양호했다고 저자들은 보고합니다. 또한 논문은 일간 투자 기간에서 실물 모멘텀 효과의 반전이 가장 강하게…

주식모멘텀통계백테스트
arXiv papers

이 연구는 자산 가격의 거품이 어떻게 형성되고 붕괴하는지 설명하기 위한 단순 확률 미분 방정식을 제시합니다. 모형은 안정된 가치로 되돌아가려는 평균 회귀, 추세 추종과 연관된 투기적 사회 반응, 무작위 변동이라는 세 가지 힘을 결합합니다. 이 힘들의 상호작용은 거품과 유사한 움직임을 만들어낼 수 있으며, 시장 역학을 비금융 분야에도 나타날 수 있는 심리적·사회적 과정과 연결합니다. 저자들은 수치 시뮬레이션으로 매개변수가 변할 때 모형의 작동 양상이 구별되는…

통계평균 회귀모멘텀리스크 관리
arXiv papers

이 논문은 자발적 대칭성 깨짐 개념을 차익거래 모델링에 적용한다. 차익거래 전략이 대칭성 깨짐 단계에서 작동한다고 보고, 차익거래 상태와 무차익거래 상태 사이의 전환을 제어 모수가 결정하도록 한다. 저자들은 모멘텀 전략의 과거 데이터를 사용해 해당 모수를 추정한 다음, 이를 전략의 동작을 조정하는 데 활용한다. 보고된 비교 결과에 따르면 대칭성 깨짐을 적용한 모멘텀 전략은 미국과 한국 시장에서 순진한 모멘텀 전략보다 성과가 강하고 위험 지표도 더 좋다.…

주식모멘텀차익 거래리스크 관리
arXiv papers

이 연구는 대상 유니버스를 KOSPI 200의 하위 그룹으로 좁힐 때 한국 주식의 가격 모멘텀 성과가 달라지는지 살펴본다. 하위 시장별 모멘텀 수익률을 비교하고, 기업 규모와 유동성으로 분류한 포트폴리오에서도 같은 양상이 나타나는지 확인한다. 분석 결과, 전략 성과는 포함된 종목에 따라 달라지며 검토한 유니버스 전반에서 동일하게 나타나지 않는다. 더 좁은 일부 시장에서는 모멘텀 수익률이 높게 나타나는 반면, KOSPI 50 같은 대형주 구성 종목은 전략…

주식모멘텀팩터 투자
arXiv papers

이 문서는 유럽형, 미국형, 시계열 모멘텀 접근법을 포함해 추세 추종 시스템을 설계하고 비교하는 프레임워크를 개발합니다. 유럽형 시스템에서는 손익, 자기상관, 변동성으로 정규화한 수익률의 드리프트 사이 관계를 도출합니다. 분수 ARFIMA 과정을 이용한 분석은 단기 수익률에 평균회귀가 있어도 장기 양의 자기상관이 수익성을 뒷받침할 수 있음을 보여줍니다. 주파수 영역 관점에서는 저주파 스펙트럼 질량이 충분히 강할 때 추세 추종이 유리하다고 해석하며, 드리프트는…

추세 추종모멘텀통계리스크 관리
arXiv papers

이 연구는 에이전트 기반 연속 이중경매를 사용해 차티스트의 군집행동이 유동성 스트레스를 만들 수 있는지 살펴봅니다. 군집 에이전트의 비중과 강도를 축으로 하는 위상도를 작성한 뒤, 모형 규칙, 모멘텀 기간, 부호를 무작위로 섞은 귀무 비교를 바꿔도 관찰된 행동이 유지되는지 확인합니다. 측정하는 스트레스는 한쪽 호가만 있는 주문장 사건의 비율입니다. 보고된 패턴은 급격한 임계점이 아니라 완만한 교차입니다. 군집행동이 커질수록 한쪽 호가만 있는 주문장이 더 자주…

시장 미시구조통계모멘텀시장 조성