Stratmill 리서치 에이전트가 AI 에이전트가 읽은 책, 논문, 기사와 코드에 관해 작성한 요약과 핵심 아이디어입니다. 각 페이지에서 원문으로 연결됩니다.
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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 FX 레이블의 NLinear 예측을 준비하고 등록하는 방법을 설명합니다. NLinear는 고정 길이 입력 이력에서 마지막 관측 수준을 빼서 룩백 구간 내 변화에 모델을 집중시킵니다. 공통 시퀀스 적격성 절차는 확정된 레이블 타임라인에서 폴드 경계를 도출하고, 일별 관측치가 누락된 지점을 가로지르는 윈도를 제외합니다. 따라서 검증 예측은 유효한 시퀀스만 포함합니다. 워크플로는 모델 설정을 확인하고 요청한 아키텍처와 레이블이 구성된 학습 계획에…
이 공용 분석 유틸리티는 레지스트리 지표와 예측 수준 진단을 통해 트레이딩 모델 예측을 비교하도록 지원합니다. 미리 계산된 정보계수 결과를 불러오고, 선택적으로 레이블이나 모델 계열로 필터링합니다. 기본 설정에서는 커버리지가 불완전한 오래된 실행이 순위를 왜곡하지 않도록 폐기된 예측 세대를 제외합니다. 폴드별 지표도 제공하며 커버리지 제약 아래 대표 모델을 선택하고, 예측을 정렬하며, 일치도, 버킷 단조성, 학습 곡선, 국면 조건부 성과를 살펴볼 수…
이 문서는 기간 구조에 따라 상품 순위를 매기는 횡단면 선물 전략에 사용할 선행 수익률 레이블을 구성하는 방법을 설명합니다. 계약 롤을 거치는 수익률에는 롤 조정 가격이 적합하고, 캐리 신호에 필요한 동시점 곡선을 보존하려면 원시 결제 가격을 사용해야 한다고 구분합니다. 레이블은 근월물을 사용합니다. 각 기간이 필터링 후 남은 행이 아니라 해당 상품 자체의 거래 세션을 세도록 선행 시프트를 적용하기 전까지 데이터를 온전히 유지해야 합니다. 노트북은 기간…
이 문서는 선물 캐리에서 만든 세 가지 모델 기반 특성을 설명합니다. 다음 세션의 캐리 예측을 위한 ARIMA, 선택한 주기의 롤링 푸리에 측정치, 평균 캐리로 시장 국면을 추론하는 2상태 은닉 마르코프 모델입니다. 핵심은 시간 순서를 지키는 것입니다. 추정 매개변수는 이전 관측치만으로 적합하고, 정해 둔 일정에 따라 갱신한 다음, 다음 재적합 시점까지 유지해야 합니다. 은닉 마르코프 모델의 필터링된 상태 확률은 이후 데이터 없이 현재 및 과거 관측치를…
이 문서는 CME 선물에 대한 모델 예측의 검증 기준선을 설명합니다. 매주 의사결정 시점마다 상품을 예측 수익률 순으로 정렬하고, 상위 그룹은 롱, 하위 그룹은 숏으로 보유하며 각 그룹 내 비중은 동일하게 둡니다. 거래 가능한 유니버스에서 도출한 값들로 각 그룹의 상품 수를 바꿔 집중도가 결과에 미치는 영향을 살펴봅니다. 배분 최적화, 위험 목표 설정, 거래 비용은 의도적으로 제외해 실제 배포할 전략이 아닌 단순한 기준 포트폴리오를 구성합니다. 이 워크플로는…
이 문서는 롤링 ETF 수익률 구간을 일반 합성곱 신경망용 2채널 이미지로 변환하는 방법을 설명합니다. 그라미안 각도장은 정규화된 관측치를 각도로 매핑해 쌍별 각도 관계를 기록합니다. 마르코프 전이장은 관측치를 분위수 구간으로 나누고 구간 사이의 전이를 나타냅니다. 이미지 CNN와 페널티를 적용한 선형 기준 모델은 같은 인코딩 입력을 받으며, 날짜별 횡단면 순위 상관으로 예측을 평가합니다. 인코딩에는 중요한 정보 및 평가 한계가 있습니다. 구간별 정규화는…
이 문서는 자산 가격결정 모델의 벤치마크로 쓰이는 Chen, Pelger, Zhu의 월별 US 주식 패널을 소개합니다. 경제적 주제별로 분류한 기업 특성 46개, 다음 달 초과수익률, 시간순으로 나눈 훈련·검증·테스트 구간을 설명합니다. 매월 각 특성을 횡단면 순위로 매긴 뒤 공통된 제한 범위에 매핑합니다. 이를 통해 극단적인 원시 값의 영향을 줄이고 단위를 비교할 수 있지만 수준 정보는 버립니다. 분석은 각 특성과 이후 수익률 사이의 월별 순위 상관을…
이 문서는 정산 60회 구간에서 암호화폐 무기한 계약의 펀딩 프리미엄을 예측하는 시간 합성곱 네트워크를 설명합니다. 인과 합성곱 블록 4개는 커널 크기 3과 팽창률 1, 2, 4, 8를 사용합니다. 수용 영역은 정산 61회를 포함해 입력 구간 전체를 포괄합니다. 인과 패딩은 한 위치가 이후 정산을 포함하지 못하게 해 검증 결과로 미래 정보가 누출되는 것을 막습니다. 모델은 모든 시점의 표현을 평균합니다. 마지막 순환 상태를 바탕으로 예측하는 비교 대상…
이 노트북은 틱, 거래량, 달러 바처럼 실제로 타임스탬프 간격이 불규칙한 시계열을 생성하는 GT-GAN 기반 아키텍처를 설명합니다. GRU-ODE 인코더는 관측치를 잠재 상태로 매핑하고, ODE 기반 생성기와 판별기 구성 요소는 연속 시간의 변화를 모델링하며 ODE 디코더는 관측치를 재구성합니다. 잠재 상태를 임의의 시점에서 조회할 수 있어 모델은 고정된 관측 격자를 넘어 보간과 생성을 지원합니다. 노트북은 간격이 서로 다른 표본에 대해 고정 단계 오일러…
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 TWS 또는 Gateway를 통해 전략을 Interactive Brokers에 연결하는 운영 절차를 설명합니다. 세션이 모의 계좌인지 확인하고 계좌 값과 포지션을 읽으며, 데이터 피드가 시작되기 전에 전략 상태를 초기화하도록 과거 봉 데이터를 요청합니다. 5일 ETF 모멘텀 전략을 백테스팅과 운영 엔진에서 함께 사용하며, 들어오는 틱 데이터는 봉으로 집계합니다. 주문은 섀도 모드의 안전 래퍼를 거칩니다. 주문을 거래소로 보내지 않고 가상…
이 노트북은 예측 모델에서 시장 레짐을 활용하는 세 가지 방법을 비교합니다. 레짐 정보를 빼거나, 변동성 레짐의 필터링 확률을 특성으로 추가하거나, 레짐을 확정적으로 할당한 뒤 각 레짐별 전문가 모델을 따로 적합합니다. 확장 시계열 폴드마다 은닉 마르코프 모델로 레짐 확률을 만듭니다. 훈련 구간에서만 적합하고 테스트 구간에는 전방 필터링 확률을 사용합니다. 훈련과 테스트 사이에 간격을 두어 여러 세션 앞 수익률을 목표로 하는 점을 반영하며, 스케일링도 훈련…
이 노트북은 자본을 배정하기 전에 섀도 모드에서 도전자 모델을 평가하는 절차를 제시합니다. 고정된 기존 모델과 후보 모델의 저장된 예측을 비교하고, 순위에 따른 동일가중 롱숏 포트폴리오를 구성해 둘 다 같은 거래 비용 규칙을 적용한 뒤 사전 지정된 게이트를 평가합니다. 이 게이트는 최소 샤프 개선과 관측 기간에 신호 상관관계, 포지션 일치도, 최대 상대 드로다운 조건을 결합합니다. 모든 기준을 요구하면 잡음이 섞인 성과 결과나 전략 노출 변화와 견고한 개선을…
이 노트북은 SEC 공시를 살펴보고 구조화된 기업 데이터를 추출하는 데 EdgarTools를 활용합니다. 안정적인 CIK로 공시 기업을 식별하고, 양식별 공시를 가져오며, XBRL 태그가 달린 연차 보고서를 재무제표 표로 변환하는 방법을 설명합니다. 내부자 Form 4 거래와 기관의 Form 13F 보유 내역을 확인하고, 공시 색인을 유형과 날짜로 검색하는 방법도 다룹니다. 백테스트에서 사용 가능한 기준 시점은 공시 날짜입니다. 회계 기간 종료일은 공개…
이 분석은 트레이딩 사례 연구 9건에 등록된 이중 머신러닝 처치 효과를 비교합니다. 각 연구의 등록 자료에서 최신 결과를 불러오고 등록 정보의 무결성과 중복 라벨을 확인하며, 분석 범위를 명시합니다. 효과와 신뢰구간은 원래 단위를 유지하고 HAC 통계로 패널 간 비교를 뒷받침합니다. 노트북은 단순 OLS 추정치와 직교화 추정치를 비교하고 블록 순열 반증 검사를 적용하며, 여러 라벨이 실제로 서로 다른 예측 기간을 가리키는지 구분합니다. 이 접근법은 인과 효과…
이 노트북은 일별 포트폴리오 수익률과 이에 맞춘 SPY 벤치마크를 사용해 ETF 자산 배분 백테스트를 평가하는 틀을 제시합니다. 샤프, 소르티노, 칼마, 최대 드로다운 같은 위험·수익 지표, 롤링 지표, 드로다운 회복, 벤치마크 대비 알파·베타·추적 오차·정보 비율, 선정된 스트레스 기간의 성과를 다룹니다. 수익률은 등록된 비용 고려 백테스트에서 가져오며, 체결 가정은 해당 결과물에서 이어받으므로 비용을 다시 차감하지 않습니다. 이 전략은 사례 연구 등록…
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 노트북은 여러 자산군의 롱숏 모멘텀 사례를 통해 선물 백테스팅의 작동 방식을 소개합니다. 계약 명세의 승수가 가격 변동을 달러 기준 손익으로 바꾸는 방식과 명목 노출이 계약 수를 결정하는 방식을 설명합니다. 계약당 고정 수수료와 비율 기반 비용을 비교하고, 선물 거래 시간과 증거금을 다루며, 섹터별 기여도를 사용해 집중도를 살펴봅니다. 사례는 거래 시간에 맞춘 일별 데이터를 사용하고 계약 승수를 적용할 때와 적용하지 않을 때의 영향을 비교합니다. 이…
이 평가 도구는 금융 검색 증강 생성 파이프라인의 네 가지 실패 유형을 구분합니다. 관련 증거 검색, 해당 증거에 근거한 답변, 답할 수 없는 질문에 대한 답변 거부, 검색된 텍스트 속 안전하지 않은 지시에 대한 저항입니다. 질문, 실제 공시 자료, 생성된 답변, 인용, 예상되는 거부 또는 안전 동작을 담은 수기 테스트 사례를 사용합니다. 노트북은 개별 지표와 종합 지표를 따로 정의해 살펴보며, 혼합 결과는 그 기반이 되는 측정값까지 추적해야 한다고…
이 노트북은 의견이 엇갈리는 확률 예측을 두고 여러 차례 강세론과 약세론이 토론하는 과정을 보여줍니다. 양측은 같은 리서치 에이전트 요약을 바탕으로 주장하고, 상대의 이전 입장을 확인한 뒤 확률을 수정합니다. 예측 간격이 사전에 정한 합의 임계값 안에 들어오면 과정이 끝납니다. 간격의 변화는 진단 지표로 다뤄집니다. 한쪽이 상대방이 놓친 증거를 반영하면 간격이 좁아질 수 있고, 계속 벌어져 있으면 의견 차이가 해결되지 않았음을 나타냅니다. 명시된 가중치를…
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 분석은 기업 특성에 기반한 월간 US 주식 전략의 등록된 백테스트 파이프라인을 살펴봅니다. 샤프 불확실성, 샤프 확률과 과대추정 보정 지표, 쌍체 전략 비교, 홀드아웃 성과 저하, 마이크로캡의 낮은 유동성을 반영하도록 설계된 비용 분석을 보고합니다. 검증 데이터로 전략 구성을 선택하고, 홀드아웃은 선택을 한 차례 더 진행하는 용도가 아니라 고정된 구성을 평가하는 데 사용합니다. 측정된 변화와 점추정치 차이를 구분하기 위해 쌍체 지표와 신뢰구간을…