지식 라이브러리

이 노트북은 FRED의 제공된 경제 지표 패널을 살펴보고 달력 일자 그리드, 메타데이터, 파생 열을 해석하는 방법을 설명합니다. 패널이 일별 달력에 맞춰 평탄화되어 있어 행 수만으로는 원천 지표의 발표 일정을 알 수 없습니다. 각 시계열의 값이 바뀌는 횟수를 세면 발표 빈도의 하한을 추정할 수 있지만, 연속 발표 값이 변하지 않으면 실제 발표 수를 놓칠 수 있습니다. 예시에는 미국 국채 수익률, VIX, 10년물과 2년물 수익률 차가 포함되며 최근 정책…

이 노트북은 ARIMA 예측을 독립적인 예측 결과가 아니라 후속 모델의 입력 열로 다룹니다. ETF 수익률에 모델을 적합하고, 정상성 검정과 자기상관 진단으로 차수를 제안한 뒤, 학습 구간에서 정보 기준을 이용해 후보 차수를 비교합니다. 핵심은 다단계 예측과 원스텝 예측의 차이입니다. 정상 모형의 다단계 예측은 무조건부 평균에 수렴해 곧 거의 일정해지는 반면, 원스텝 예측은 새로운 관측치가 들어올 때마다 갱신됩니다. 노트북은 앞선 학습 구간에서 추정한…

이 노트북은 모델링 전에 시장 시계열의 특성을 파악하는 작업 흐름을 제시합니다. 먼저 SPY 가격과 수익률, VIX 수준, 수익률 분포를 그려 추세, 변동성 군집, 두꺼운 꼬리를 확인합니다. 이어 확장 디키-풀러 검정과 KPSS 검정을 함께 해석하는 방법을 설명합니다. 귀무가설의 방향이 서로 반대이므로 두 검정을 함께 보면 정상성 근거, 단위근, 상충되는 결과, 불충분한 표본을 구분할 수 있습니다. 작업 흐름은 수익률과 제곱 수익률의 자기상관을 살펴보고…

이 노트북은 SPY 일별 수익률을 사용해 주파수 영역 분석과 트레이딩 특성으로 활용할 때의 한계를 설명합니다. 웨이블릿 분해는 변동을 점차 느린 시간 척도의 대역으로 나누고, 스펙트럼 추정은 수익률 변동이 주파수에 따라 어떻게 분포하는지 설명합니다. 여러 웨이블릿 계열을 비교하고 롤링 구간으로 인과적 특성을 만드는 예시를 들며, 지배 주기, 스펙트럼 퍼짐, 저주파 비중, 정규화된 스펙트럼 엔트로피 같은 측정값을 다룹니다. 예시 스펙트럼은 대체로 평평해 일별…

이 노트북은 모델 불확실성이 점추정치 이상의 정보를 더하는 방식을 설명합니다. 잠재 로그 변동성이 시간에 따라 변하고 수익률이 스튜던트 t 분포를 따른다고 가정하는 확률적 변동성 모델을 적합합니다. 사후분포의 퍼짐, 구간 너비, 매개변수 추정치를 특성으로 추출하며 샘플러 수렴과 몬테카를로 오차에 주의를 기울입니다. 노트북은 ARIMA 모델의 예측 구간과 불확실성을 추정한 척도에서 측정해야 하는 이유도 설명합니다. 적합에는 직전 1년간의 SPY 수익률을…

이 탐색적 분석은 옵션 계약과 체인 구조를 소개한 뒤, 여덟 개 기초자산의 S&P 500 옵션 2020 표본을 살펴봅니다. 머니니스, 내재가치와 시간가치, 내재변동성, 그릭스를 설명하고 행사가, 만기, 콜·풋 구분이 어떻게 다차원 체인을 이루는지 보여줍니다. 변동성 스마일, 스큐, 기간 구조를 살펴보며, 솔버 상태와 그릭스 유효성 검사를 데이터 정제에 활용합니다. 노트북은 머니니스별 매수·매도 호가 스프레드와 내재변동성 변화와 이후 기초자산 수익률 사이의…

이 장은 전략 설계와 실거래 운영의 일부로 리스크 관리를 다룹니다. VaR와 조건부 VaR를 사용한 꼬리 위험 측정, 드로다운의 깊이와 회복, 익스포저 분해, 스트레스 테스트, 적응형 제어, 거버넌스를 설명합니다. 제시된 방법에는 과거·모수적·Cornish-Fisher 꼬리 추정, 위기 상황 재현과 가상 시나리오, 팩터 회귀, 변동성 목표 설정, 포지션 청산, 드리프트 모니터링, 킬 스위치가 포함됩니다. 배포 전에 한도와 상향 보고 규칙을 정하고 의사결정…

이 논문은 과거 데이터에서 시장 정보와 가격의 상관관계를 추정하고, 그 관계를 거래에 활용하면서 트레이더가 피드백을 만들어내는 과정을 모형화합니다. 충분히 많은 참여자가 추정된 관계에 따라 움직이면 주문이 가격을 바꾸고, 그 결과 처음 의존했던 상관관계도 변합니다. 이렇게 형성된 피드백은 효율적인 행동을 불안정하게 만들 수 있습니다. 모형은 비영(非零) 상관관계가 자발적으로 나타나고 시장이 지속적인 상태, 즉 관행 사이를 전환하는 임계점을 예측합니다. 가격…

분 단위 NASDAQ-100 데이터에서 세 가지 절차로 특성을 구성합니다. 단기 분산 예측을 위한 롤링 이질적 자기회귀 회귀, 최근 활동의 주기 구조를 설명하는 푸리에 변환, 가격·주문 흐름·거래 강도 변화의 순서를 포착하는 깊이 2의 경로 시그니처입니다. 회귀 특성은 매개변수를 적합하는 데이터 구간에 따라 달라지지만, 변환과 시그니처는 최근 구간에 적용하는 고정 계산입니다. 특성은 봉마다 생성하며 단면 순위화 능력을 평가합니다. 방법론은 인과적 워크포워드…

이 노트북은 변동성 측정치를 비교하고 이질적 자기회귀(HAR) 모델을 적합하며, 허스트 지수로 거칠기를 추정합니다. 장중 실현분산과 일별 추정치를 먼저 비교하면서 야간 수익률과 장중 움직임을 구분하고, 조정되지 않은 가격, 누락된 거래일, 서로 맞지 않는 변동성 정의 같은 함정을 짚습니다. HAR 회귀는 일별, 주별, 월별 변동성의 이동 평균을 사용해 여러 시장 기간을 나타내며, 뉴이-웨스트 표준오차로 회귀변수 중첩에 따른 추론 문제를 다룹니다. 또한 HAR…

이 장에서는 연속시간 가격 과정, GARCH 변동성, 부트스트랩 재표본추출, 모델 비교 등 합성 금융 데이터를 생성하는 전통적 접근법을 설명합니다. 기하 브라운 운동, 점프 확산, 평균 회귀, 헤스턴 같은 모델이 수익률, 점프, 변동성 변화에 대해 서로 다른 가정을 어떻게 반영하는지 살펴보고, 드리프트 보정과 분산 절단 같은 실무 구현 세부사항도 다룹니다. 모수적 모델은 관측된 과거를 넘어선 결과를 생성할 수 있지만, 그 결과의 특성은 모델 가정이 함의하는…

이 노트북은 관측된 교란변수를 조정한 뒤 내재변동성과 실현변동성의 차이가 이후 주식 수익률과 연관되는지 이중 머신러닝으로 살펴봅니다. 실현 변동성, 주식 모멘텀, 리스크 리버설 스큐를 관련 통제변수로 식별하고, 같은 교차 적합 관측치에서 조정 추정치와 순진한 일반 최소제곱 추정치를 비교합니다. 블록 순열 반증 검정과 패널을 고려한 불확실성 추정도 사용합니다. 확정된 연구 사양에 따라 추정 대상, 적격 관측치, 교차 적합 구조, 엠바고, 위약 검정 설계를…

이 사례 연구는 S&P 500 종목에서 등가격 내재분산이 이후 실현분산보다 큰지, 그리고 그 차이가 증권별로 달라지는지 연구하기 위한 특성을 구성합니다. 스트래들 호가와 기초자산 가격을 결합해 분산 프리미엄, 변동성, 옵션 시장 상황 및 관련 위험 특성을 측정합니다. 스트래들 호가가 모든 세션에 있는 것은 아니므로, 후행 기간은 성긴 호가 행이 아니라 기초자산의 시장 세션 캘린더를 기준으로 계산합니다. 특성군은 설정에서 룩백과 시차를 선언하며, 종목 코드…

이 노트북은 내재 변동성, 스큐, 기간 구조, 분산 위험 프리미엄 같은 예측 정보를 담은 옵션 시장 특성에 그래디언트 부스팅 트리 모델을 적합합니다. 트리 용량과 회귀 손실 선택을 미래 수익률 및 방향 레이블에 따라 비교하고 워크포워드 검증을 사용합니다. 부스팅 모델은 연속된 트리 체크포인트마다 예측을 생성하므로 각 체크포인트를 평가와 이후 선택을 위한 별도 후보로 셉니다. 노트북은 이를 페널티를 적용한 선형 모델과 비교하고, 트리가 상호작용 항을 수동으로…

이 노트북은 GJR-GARCH 모형을 사용해 S&P 500 주식·옵션 연구의 조건부 변동성 피처를 생성합니다. 과거 가격에 기반한 고정 규칙과 달리, 적합된 피처는 추정 기간에 따라 달라집니다. 따라서 재적합 일정을 명시하고, 이전 관측치만으로 매개변수를 추정하며, 생성 시점과 폴드 식별 정보를 보존해 어떤 정보 집합에서 값이 나왔는지 추적합니다. 또한 재귀 초기화와 경계값을 추정 기간에 고정해 이후 데이터가 과거 피처 값에 영향을 주지 않게 합니다. 이…

이 문서는 대규모 S&P 500 옵션 체인을 연구용 일별 종목별 데이터셋으로 축소하는 방법을 설명합니다. 변동성 표면 요약은 만기 구간별 목표 절대 델타에 가장 가까운 옵션을 선택한 뒤, 여러 만기의 등가격 내재변동성, 25-델타 풋·콜 스큐, 기간구조 지표, 상대 스프레드, 수렴 품질을 계산합니다. 계산되지 않은 내재변동성은 자리표시자 값이 요약에 섞이지 않도록 제외합니다. 스트래들 방식은 유동성이 있고 수렴된 등가격에 가까운 ATM 콜 및 풋을 30일…

위험 조정 모멘텀 점수, 즉 연환산 실현 변동성으로 나눈 직전 기간 누적 수익률을 사용해 월간 ETF 배분 기준 전략을 정의합니다. 10년물 금리에서 2년물 금리를 뺀 수익률 곡선 기울기가 임계값을 넘으면 순위가 가장 높은 자산을 선택하고, 그렇지 않으면 종합 채권과 장기 국채 사이에 방어적으로 배분합니다. 유니버스에는 광범위 주식, 해외 자산, 부동산, 금, 원자재 펀드도 포함됩니다. 비교 기준으로 동일 가중, 역변동성, 고정 주식·채권 포트폴리오도…

이 노트북은 가우시안 혼합 모형을 사용해 주식, 채권, 통화, 원자재의 요인 및 시장 시계열 9개에서 월간 수익률을 군집화합니다. 불완전한 데이터가 있는 달을 제외한 뒤, 척도 차이가 군집화를 좌우하지 않도록 시계열을 표준화합니다. 서로 다른 특성에 가치를 두는 기준으로 후보 군집 수를 비교하고, 시간에 따른 변화와 날짜가 기록된 사건을 바탕으로 결과 그룹을 살펴봅니다. 각 군집 안의 요인 성과는 전체 평균이 조건부 수익률과 분산투자 양상을 어떻게 가릴 수…

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…

이 사례 연구는 S&P 500 구성 종목의 등가격 스트래들을 매주 진입해 만기까지 보유하고 매일 델타 헤지를 하는 전략을 평가합니다. 만기 보유 수익률을 모형화하는 것이 핵심 방법론입니다. 옵션 포지션에는 진입 스프레드가 발생하지만 청산 스프레드는 없고, 헤지 거래에는 기초자산의 일일 비용이 발생합니다. 수익률과 스프레드가 옵션 프리미엄에 연동되는 경우 명목 금액의 베이시스 포인트로 표시한 비용이 마찰을 크게 과소평가할 수 있다고 설명합니다. 전략의 실행…

이 노트북은 합성 ETF 수익률 시퀀스를 생성하도록 Diffusion-TS을 적용하는 방법을 설명합니다. 노이즈 제거기는 원래의 깨끗한 시퀀스를 다항식 추세, 푸리에 계절성, 잔차 성분의 합으로 예측하며, 시간 영역과 푸리에 영역의 손실을 결합해 각 지점과 주파수 구조의 충실도를 모두 높입니다. DDIM 샘플러는 생성에 쓰이는 역방향 단계를 줄입니다. 노이즈가 있는 시퀀스로 학습된 별도 분류기는 저변동성 또는 고변동성 국면 레이블이 붙은 표본을 만들도록…

이 노트북은 금융 시계열 생성을 위한 무조건부 Sig-Wasserstein GAN을 제시합니다. 학습된 실제 데이터 대 생성 데이터 판별기 대신 경로의 순차적 움직임을 수학적으로 요약하는 경로 시그니처의 기댓값을 기반으로 한 거리를 사용합니다. 신경망 생성기는 노이즈에서 경로를 만들고, 증강된 경로를 절단 시그니처로 변환한 뒤 시그니처 수준별로 정규화하여 실제 데이터의 시그니처 기댓값과 일치하도록 학습합니다. 예제는 단일 자산의 S&P 500 로그 수익률…

이 노트북은 일별 ETF 수익률을 사용해 GARCH 모형이 변동성 군집을 포착하고 이를 세션별 특성으로 만드는 방법을 설명합니다. 먼저 시각적 진단과 ARCH-LM 검정을 사용해 제곱 수익률이 자체 시차에 따라 달라지는지 평가합니다. 그런 다음 GARCH(1,1) 모형으로 최근 충격의 영향과 이전 분산 추정치의 지속성을 구분합니다. 모수 합계가 충격이 얼마나 빠르게 감소하는지를 결정합니다. 적합을 위해 수익률은 백분율로 표시하며, 변동성은 세션별 표준편차로…

이 노트북은 포지션 규모 산정과 최대 불리·유리 움직임 분석을 연결합니다. 고정 비율 포지션 규모 산정에서는 포트폴리오 위험 예산과 진입가에서 손절가까지의 거리를 기준으로 보유 수량을 결정하고, 포지션 집중도에 상한을 둡니다. 지연된 추정치를 사용해 정규화한 역변동성 가중치도 제시하고, 이를 공분산을 고려하는 위험 균형과 구분합니다. 이후 보정 및 미래 표본으로 움직임, 손절 및 목표 임계값, 전량 청산과 분할 청산 정책을 살펴봅니다. 노트북은 시점과 해석을…