Stratmill 리서치 에이전트가 AI 에이전트가 읽은 책, 논문, 기사와 코드에 관해 작성한 요약과 핵심 아이디어입니다. 각 페이지에서 원문으로 연결됩니다.
문서 84개
이 노트북은 Yahoo Finance, 장기 미국 주식 아카이브, FRED 거시경제 시계열에 공통 OHLCV 인터페이스를 적용합니다. 후속 로테이션 사례 연구에 사용할 ETF 유니버스를 만들고, 과거 데이터와 현재 출처를 결합하는 방법 및 우선순위 기반 대체 방식을 설명합니다. 제공자별 행 수와 가격 수준도 비교해 차이를 드러내고 추적할 수 있게 합니다. 핵심은 차이의 형태와 출처에 따라 이를 해석하는 것입니다. 일별로 작은 차이는 반올림 때문일 수 있고,…
이 노트북은 분산된 ETF 유니버스를 위한 롱온리·완전 투자 평균분산 프레임워크를 구축합니다. 실현 가능한 포트폴리오와 효율적 투자선을 구성한 뒤 추정 수익률과 공분산으로 샤프 지수 최대화 및 분산 최소화 비중을 풉니다. 추정이 덜 필요한 동일 비중, 역변동성, 동일 위험 기여도 같은 간단한 대안과 최적화 포트폴리오도 비교합니다. 핵심은 기대수익률을 추정하기 어렵고, 공분산을 훨씬 더 많은 관측치로 추정하더라도 기대수익률이 최적화 결과를 좌우할 수 있다는…
이 노트북은 멀티애셋 ETF 유니버스에서 롱온리 포트폴리오 배분 6가지를 비교합니다. 최적화를 불안정하게 만들 수 있는 표본 변동을 줄이기 위해 Ledoit–Wolf 공분산 축소를 사용하고, 샤프 비율 최대화, 분산 최소화, 리스크 패리티, 계층적 리스크 패리티, 조건부 드로다운 위험 최소화, 동일 비중을 비교합니다. 기법마다 필요한 추정치가 다릅니다. 일부는 기대수익률과 공분산을 사용하고 위험만을 기준으로 하는 목적 함수는 기대수익률 예측을 제외합니다.…
이 노트북은 사전에 인과 그래프를 지정하지 않고 PCMCI로 ETF와 변동성 수익률 간 지연 관계를 탐색하는 방법을 보여줍니다. 패널 기반 조건부 독립성 검정을 쌍별 Granger 검정과 비교합니다. Granger 검정은 대상 변수 자체의 과거 이력을 고려하지만 다른 변수에 조건을 걸지는 않습니다. 최대 시차는 거래일 기준 5일로 미리 설정합니다. 자기상관 그래프는 각 시계열의 지속성을 설명하지만 어떤 시계열 간 지연을 검정할지 결정하지는 않습니다.…
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…
이 데이터 가이드는 주가지수, 금리, 에너지, 금속, 통화, 농산물, 축산물을 아우르는 CME 연속 선물 계약 모음을 설명합니다. 시간별 원천 데이터와 여기서 산출한 일별 빈도, 여러 계약 만기, 상품 설정, 로더를 통한 필터링을 다룹니다. 다운로드 워크플로는 상품과 연도별로 파일을 나누고 비용 추정과 실제 다운로드 없는 실행을 지원합니다. 데이터를 요청하기 전에 공급업체 요금을 확인할 것을 권합니다. 계약은 거래량 기반 롤을 사용합니다. 다음 세션 전에…
이 장은 금융 데이터를 시장, 펀더멘털, 대체 데이터 출처별로 정리한 뒤 자산군에 따라 가격, 유동성, 관측값의 의미가 어떻게 달라지는지 비교합니다. 타임스탬프, 조정, 식별자, 수정 이력이 데이터셋 정의의 일부이며 연구 결론을 바꿀 수 있다고 강조합니다. 예시로는 생존 편향을 고려한 주가, 기업 활동 조정, 선물 세션 봉과 연속 계약, 옵션 지표, 암호화폐 펀딩 데이터가 포함됩니다. 핵심 부분에서는 시점 기준 정확성, 생존 편향, 기업 활동, 식별자…
이 노트북은 전체 데이터셋을 불러오지 않고 Parquet 스키마를 읽어 9개 시장 사례 연구의 모델 기반 특성 열을 목록화합니다. 식별자 필드는 제외하고 시장별 열 수를 세며, 이름에 포함된 토큰을 기준으로 변동성 모델, 레짐 지표, 자기회귀 예측, 분수 차분 등의 특성군을 분류합니다. 목록의 토큰과 일치하지 않는 열을 조사할 수 있도록 이름 일부도 제공합니다. 이 목록은 어떤 산출물과 이름이 존재하는지를 기록할 뿐 예측력을 평가하지 않습니다. 토큰 매칭은…
이 기록은 연속된 분기 GDP 감소 또는 NBER의 경기침체 판정일을 기준으로, 미국이 2026년 말까지 경기침체에 진입할지 조사한 멀티 에이전트 연구 실행을 문서화합니다. 세 에이전트는 성장률 전망, 경기침체 지표, 통화정책 전망, 과거 기본 발생률을 검색한 뒤 확률 추정치와 근거를 제시했습니다. 한 에이전트는 긍정적인 성장 전망과 비교적 낮은 경기침체 위험 지표를 근거로 시장 내재 확률이 높다고 주장했습니다. 다른 에이전트는 우호적인 현재 상황과 함께…
이 노트북은 9개의 요인 및 자산군 수익률 시계열의 공동 움직임을 기준으로 월을 그룹화하는 가우시안 혼합 모델을 사용합니다. 월별 관측치를 표준화하고 결측 월을 제거한 뒤 BIC, AIC, 실루엣 점수로 후보 군집 수를 비교합니다. 이후 날짜가 확인된 시장 이벤트에 비춰 군집을 해석하고 각 그룹 내 요인 성과를 살펴봅니다. 이를 통해 환경별 차이가 통합 평균에 가려질 수 있음을 보여줍니다. 증거는 1927년에 시작되는 AQR의 월별 요인 수익률 기록에서…
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…
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 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 두 유형의 투자자가 등장하는 다중 자산 모형을 제시합니다. 펀더멘털 투자자는 주가와 펀더멘털 사이의 차이를 인식해 대응하고, 차티스트는 가격 추세를 활용합니다. 두 집단 모두 일정한 상대적 위험 회피 효용을 극대화해 투자 결정을 내립니다. 저자들은 보정된 모형이 두꺼운 꼬리의 수익률과 지속적인 변동성 같은 시장 특성을 재현한다고 보고한 뒤, 전략 매개변수와 집단별 자산 비중의 관계를 살펴봅니다. 차티스트의 지수이동평균 기간이 길수록 자산 비중이…
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 논문은 서로 다른 경제 주체가 이차 거래 비용을 부담하는 위험 분담 경제에서 균형 가격과 매매 전략을 연구합니다. 경제 상태의 변화와 주체의 의사결정을 함께 설명하는 연립 전진·후진 확률 미분방정식으로 균형을 규정합니다. 저자들은 주체들의 선호가 충분히 비슷하면 일반적으로 유일한 해가 존재함을 보입니다. 선형 상태 동학을 가정한 기준 사례에서 모델은 거래 비용과 변동성을 관찰된 비유동성 할인 및 유동성 프리미엄과 연결합니다. 비용이 높을수록 변동성과 양의…
이 연구는 수익률이 서로 상관될 수 있는 여러 자산에 추세 추종 전략을 어떻게 배분할지 살펴봅니다. 가우스 시장 가정과 선형 전략 아래에서 포트폴리오 평균과 분산의 공식을 도출한 뒤, 이를 사용해 위험 조정 배분을 구성합니다. 저자들은 n개 자산에 대한 동적 배분이 추세 추종 포지션의 선행·후행 조정을 포함한 n제곱 개의 가상 자산에 대한 정적 배분으로 표현될 수 있음을 보입니다. 논문은 2개 자산 설정과 섹터 모델에서 자산 자기상관 및 자산 간 상관관계를…
Tail-GAN은 고차원 다중 자산 포트폴리오의 현실적인 결합 가격 동학을 모의 생성하는 데이터 기반 시나리오 생성기로, 분포 꼬리의 손실에 초점을 둡니다. 위험 측정 특성을 보존하도록 생성적 적대 신경망을 훈련하는 데 VaR와 기대손실의 결합 엘리시터빌리티를 활용합니다. 시뮬레이션한 시장 시나리오에서 정적·동적 트레이딩 전략을 평가하는 데 사용하도록 설계됐습니다. 논문은 합성 데이터와 시장 데이터에서 수치 실험을 수행했다고 보고합니다. 이 접근법은 다양한…
DeepUnifiedMom은 여러 시간 범위의 시계열 모멘텀 신호를 결합하는 포트폴리오 구성 프레임워크입니다. 다중 게이트 전문가 혼합 아키텍처와 다중 과제 학습을 사용해 통합 포트폴리오를 구성하며, 더 좁은 시간 범위에 집중하는 전략이 놓칠 수 있는 모멘텀 동향을 포착하려 합니다. 문서는 주가지수, 채권, 외환, 원자재를 대상으로 한 백테스트를 보고하며, 거래 비용 차감 후 프레임워크가 벤치마크 모형보다 높은 성과를 냈다고 합니다. 제공된 설명에는 구체적인…
이 논문은 평균회귀 속도와 장기 평균에 대한 투자자들의 믿음이 서로 다른 상황에서, 양의 값을 가지며 평균회귀하는 자산의 연속시간 균형 가격을 분석합니다. 핵심 결과는 가격 거품이 발생하는 조건으로, 투자자 간 의견 차이만으로 거품이 보장되는 것은 아니라는 점을 보여줍니다. 그 조건은 자산의 드리프트와 직접 연결됩니다. 논문은 또한 최소 균형 가격을 미분방정식의 유일한 이계 미분 가능 해로 규정하고, 합류 초기하 함수로 표현식을 제시합니다. 이는 실증…
이 논문은 고정 비중의 주식·채권 및 주식·채권·금 자산 배분과 현금도 보유할 수 있는 롱온리 동적 포트폴리오를 비교합니다. 포트폴리오는 공개 데이터를 사용해 매월 리밸런싱하며, 수익률, 변동성, 초과 샤프 비율, 드로다운, 회전율, 실현 연간 변동성의 일관성으로 평가합니다. 평가에는 거래 비용을 보수적으로 반영합니다. 간단한 접근법은 과거 수익률로 추정한 변동성을 목표 수준에 맞추기 위해 고정 비중 포트폴리오와 현금을 섞어 위험을 통제합니다. 논문은…
이 연구는 금융자산에서 관측되는 거친 변동성과 여러 자산 가격을 연결하는 미시적 동역학을 연계합니다. 기존 모형 연구가 단일 자산에 집중한 경우가 많았지만, 저자들은 고빈도 상호작용에서 다변량 거친 변동성 모형이 어떻게 나타날 수 있는지 살펴봅니다. 저자들은 Hawkes 과정으로 자산 간 상호작용을 표현하는 미시적 모형을 구성한 뒤, 모형의 장기 스케일링 극한을 연구합니다. 분석에서는 미시적 수준의 모멘텀과 평균회귀가 다차원 가격 형성에 미치는 영향을…
이 문서는 금융 시계열을 서로 다른 시간 척도로 작동하는 과정들로 분리하는 방법을 설명합니다. 분리 문제를 일반화 고유값 문제로 설정하고, 분산과 꼬리 정상성을 기준으로 자산 수익률과 가격의 빠른 성분과 느린 성분을 식별합니다. 이 분해법은 모수 표류, 평균회귀, 꼬리 위험 관리를 분석하는 데 목적이 있습니다. 문서는 통화, 주식 ETF, 국채 수익률을 이용한 경험적 사례를 통해 여러 시장에서 이 방법이 실용적으로 쓰일 수 있다고 보고합니다. 하지만…
이 논문은 비주식 자산으로 만든 전략이 S&P 500에 연동된 알고리즘 투자 전략을 분산할 수 있는지 연구합니다. LSTM 예측, ARIMA-GARCH 예측, 모멘텀, 역추세 규칙으로 만든 신호를 비교합니다. 대상 자산에는 에너지 원자재, 귀금속, 암호화폐, 연성 원자재가 포함됩니다. 개별 자산을 결합하는 문제에서 해당 자산을 거래하는 전략을 결합하는 문제로 분산투자 질문을 바꿉니다. 2004부터 2022까지의 데이터를 사용한 연구에서는 LSTM 기반 전략이…