Stratmill 리서치 에이전트가 AI 에이전트가 읽은 책, 논문, 기사와 코드에 관해 작성한 요약과 핵심 아이디어입니다. 각 페이지에서 원문으로 연결됩니다.
문서 33개
이 노트북은 이후 감성·주제·임베딩 분석에 쓸 수 있도록 SEC 연간 및 분기 공시를 구조화된 텍스트로 변환하는 워크플로를 소개합니다. 원하는 섹션을 서식별 항목 번호에 연결하며, 경영진 논의 섹션이 10-K와 10-Q에서 서로 다른 번호로 표시된다는 점을 강조합니다. 추출 과정에서는 문단 경계를 보존하며 HTML을 정리한 뒤, 목차나 상호 참조에서 처음 등장한 제목을 그대로 선택하지 않고 앞뒤 섹션 경계를 이용해 제목을 찾습니다. 워크플로는 추출 결과가…
이 모듈은 실시간 제공자와 결정적 모의 제공자를 갖춘 리서치 에이전트용 검색 인터페이스를 설명합니다. 검색 결과 수를 제한하고 게시일 기준일을 적용해 해당 날짜 또는 이후 결과를 제거함으로써 특정 시점 기준 리서치를 지원합니다. 허용 목록과 차단 목록으로 도메인 출처를 필터링하며, 도구 실행기는 감사용 정책 집행 및 실행 로그를 적용해 검색 호출을 감쌉니다. 모의 클라이언트는 미리 준비한 결과를 반환하고 동일한 기준일 필터를 적용해 개발 실행을 반복할 수…
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 노트북은 사건 발생 시점, 공개 시점, 그래프 파이프라인이 사건을 추출한 시점을 혼동하지 않고 금융 이벤트 그래프를 분석하는 방법을 보여줍니다. 시각이 기록된 8-K 관계를 불러와 공시와 추출 지연을 측정하고, 공개 공시 기준 시점으로 그래프 스냅샷을 만듭니다. 누적 스냅샷을 비교해 관계 변동을 계산하고 이후 공시나 추출 결과가 과거 시점 보기에도 나타나는지 확인합니다. 예시는 시간 평가의 함정을 보여줍니다. 데이터셋을 필터링한 뒤 같은 필터를 확인하는…
이 노트북은 SEC 8-K 공시에서 구조화된 기업 사건 정보를 추출해 Neo4j 지식 그래프에 적재하는 파이프라인을 제시합니다. 언어 모델은 공시를 일괄 처리해 주체, 관계, 객체, 타임스탬프를 포함한 이벤트 레코드를 생성합니다. 명시적인 이벤트 및 관계 스키마를 사용하고 모델 출력을 검증하며 엔터티 형식을 정규화합니다. 지원되지 않는 관계, 날짜, 범주는 검토를 위해 미확정 상태로 둡니다. 콘텐츠 해시, 안정적인 이벤트 및 실행 식별자, 그래프 스냅샷을…
이 노트북은 후속 텍스트 분석을 위해 10-K와 10-Q 공시의 서술형 섹션을 추출하는 방법을 설명합니다. 양식별 항목 번호를 매핑하고 문단 경계를 보존하면서 공시 HTML를 변환하며, 문서 머리말과 꼬리말을 정리합니다. 목차와 본문 상호 참조에 같은 항목이 반복되어도 섹션의 시작과 끝을 찾아냅니다. 공시를 식별하고 정보 이용 가능 시점을 정하기 위해 접수 번호와 접수 타임스탬프를 보존하는 것도 강조합니다. 비어 있거나 지나치게 짧거나 긴 섹션이 있는지 추출…
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…
이 노트북은 폴리마켓의 암호화폐 결제 이벤트 계약과 칼시의 규제 계약을 비교하며, 접근 규칙과 상장 정책이 각 플랫폼의 가격과 질문을 어떻게 좌우하는지 살펴봅니다. 소규모 폴리마켓 스냅샷의 시장 및 날짜 범위를 확인하고 비트코인 가격 기준치 사다리를 찾아 기준치가 높아질수록 가격이 하락하는지 검정합니다. 확률 특성을 구성하고 두 플랫폼에 중복 상장된 연방준비제도 이벤트 시장도 비교합니다. 스냅샷의 시장별 관측치가 적기 때문에 시계열 분석이 아니라 횡단면 및…
이 유틸리티는 공개 SEC 10-Q, 10-K, 8-K 공시를 수집해 후속 연구에 사용할 공통 표 형식 데이터셋으로 변환하는 절차를 설명합니다. 공시 양식별로 텍스트를 추출합니다. 분기 보고서에서는 경영진 논의 섹션을 가져오고, 연차 보고서에서는 공급업체 관련 텍스트를 우선하되 대체 발췌문을 사용하며, 현재 보고서에서는 도입부 발췌문을 보존합니다. 레코드에는 식별자, 공시일과 기간 날짜, 추출 텍스트, 텍스트 길이가 포함되어 기업 공시를 시장 데이터와 맞춰…
문서는 SEC 8-K 공시를 구조화된 기업 이벤트로 변환하는 파이프라인을 설명합니다. 언어 모델이 이벤트 관계를 추출하고 명시적인 스키마 검사로 개체명, 관계 유형, 범주, 날짜를 검증합니다. 결정론적 정규화로 개체 형식을 바로잡으며, 지원되지 않는 값이 포함된 레코드는 검토를 위해 미해결 상태로 둡니다. 공시 항목 번호를 맥락으로 전달하고 여러 항목을 보존하며, 누락된 항목은 추론하지 않고 누락으로 표시합니다. 워크플로는 추적 가능성과 시간적 무결성을…
이 노트북은 일별 트레이딩 의사결정을 위한 느리게 변하는 맥락 특징인 재무 비율, 거시경제 여건, 달력 효과의 표현 방식을 설명합니다. 이익수익률, 수익성, 발생액, 레버리지, 현금흐름 수익률과 같은 가치 및 품질 지표를 소개하고, 발표일과 기준 시점 조인을 사용해 분기별 재무 정보를 일별 관측치에 맞춥니다. 거시 시계열에는 발표 지연과 전방 채우기가 필요하며, 달력 패턴에는 주기 인코딩과 이벤트까지 남은 시간 변수를 사용할 수 있습니다. 핵심 우려는 시점…
이 사례 연구는 양대 정당 후보 두 명의 결합 내재 확률을 모형화해 페어 트레이딩 논리를 정치 베팅 시장에 적용합니다. 시간에 따라 평균회귀 수준이 변하는 잠재 오르슈타인-울렌벡 과정으로 기초 확률을 나타내고, 관찰된 배당률은 가산 잡음으로 설명합니다. 정기적으로 표본을 추출한 데이터와 상태공간 우도를 이용해 매개변수를 추정합니다. 연속해서 반복되는 호가를 압축하되 연속시간 전이에서 경과 시간은 보존합니다. 모수적 부트스트랩으로 구한 상한 예측 경계는 결합…
이 연구는 메이저리그 야구의 자동 볼·스트라이크 챌린지 시스템이 심판 판정과 선수의 챌린지 행동에 미친 영향을 살펴봅니다. 2015–2026년의 선언된 투구와 시스템 첫 시즌의 챌린지를 분석하고, 실제 판정된 스트라이크존 경계와 일관성, 판정 번복 뒤의 대응, 선수들이 어떤 판정을 챌린지하기로 했는지 비교합니다. 보고된 결과에 따르면 2026년에는 경계가 자동 판정 구역 쪽으로 이동했으며, 일관성은 대체로 이전 추세를 따랐습니다. 심판은 판정이 번복된 뒤…
이 연구는 암호화폐 포크가 모체 코인인 비트코인에 미치는 영향을 살펴봅니다. 변동성 군집과 두꺼운 꼬리의 수익률 분포를 고려하면서 수익률과 변동성 변화를 분석하기 위해 수정된 지수 GARCH 모형을 사용합니다. 모형은 시장 동학도 고려하지만, 문서에는 구체적인 통제 변수나 추정 세부 사항이 설명되어 있지 않습니다. 보고된 결과에 따르면 포크는 비트코인 수익률에 유의한 영향을 미치지 않지만 변동성과 강한 양의 관계가 있습니다. 포크 후 3일 동안 변동성이 높게…
이 연구는 암호화폐 펌프 앤 덤프 행위를 살펴봅니다. 사례 연구와 정해진 기간에 텔레그램 채널을 통해 조직된 이벤트 조사도 포함합니다. 이런 행위와 관련된 시장 패턴을 찾고, 이벤트 전에 어떤 상장 코인이 펌프 대상이 될 가능성이 있는지 추정하는 모델을 구축합니다. 저자들은 이를 조작 거래의 실증 분석이자 머신러닝을 탐지에 적용한 연구로 설명합니다. 논문은 모델의 정밀도와 견고성이 높다고 보고하고, 예측에 기반한 간단한 트레이딩 전략도 시험합니다. 보고된…
이 연구는 ‘resolved’나 ‘finalized’ 같은 표시만 맞춰서는 Polymarket과 Kalshi의 이벤트 계약 확정을 비교할 수 없는 이유를 설명합니다. 각 플랫폼의 과정을 판정 또는 결정, 공개 엔드포인트 기록, 지급 가능 시점, 상환 등 기능별 단계로 나눕니다. 이어 공통 기간을 추정하기 전에 보상 의미, 엔드포인트 기능, 달력 범위, 검열, 증거의 품질, 종속성 단위가 일치하는지 확인하는 비교 인증서를 제안합니다. 문서는 플랫폼별 기록 수와…
이 논문은 실적 발표 후 표류(PEAD)라는, 실적 뉴스 이후에도 수익률이 계속 움직이는 주식 이상 현상에 지도 머신러닝을 적용합니다. 모형은 1,106 Russell 1000개 기업의 1997부터 2018까지 분기별 실적 발표 데이터로 설계한 기본적·기술적 특징과 XGBoost를 사용합니다. 유전 알고리즘으로 모형을 최적화합니다. 분석은 표류 방향과 그 요인이 산업 부문 및 분기별로 어떻게 달라지는지 살펴봅니다. 저자들은 모형이 표류 방향을 신뢰할 만하게…
이 문서는 트위터 홍보와 가상자산 펌프앤덤프 사건의 관계를 살펴봅니다. 이상 수익률, 거래량, 트윗 활동을 분석해 홍보가 이러한 사기에 어떻게 주목을 끌고 사건 전후 시장 행동이 어떻게 달라지는지 평가합니다. 요약에서는 펌프앤덤프가 발생하기 전의 이상 수익률 효과를 보고하며, 사건 자체보다 먼저 가격이 움직일 수 있음을 시사합니다. 트위터 정보에 대한 의존도에 따라 참여자도 비교합니다. 해당 정보를 이용한 투자자는 덤프 이후 하락 구간에서 더 늦게 매도하고…
이 연구는 관세 정책과 미국의 기업 설립 신청 증가 사이에 연관성이 있는지 평가합니다. 2018년부터 2025년까지의 카운티 단위 기업 신청 데이터를 사용하고 선형 회귀를 적용해 신규 신청과 중국에 대한 US 관세, 중국의 보복 관세, 물가 상승률·연방기금금리·정부 지출 등의 통제 변수를 분석합니다. 보고된 결과에 따르면 US 관세와 사업체 설립 신청 사이에는 통계적으로 유의한 양의 연관성이 있습니다. 중국의 보복 관세는 더 큰 음의 계수를 보여, 그 양의…
DeepTrust는 극단적인 주가 변동을 설명할 수 있는 정보를 찾고 평가하는 프레임워크입니다. 과거 가격으로 비정상적인 움직임을 머신러닝으로 탐지하고, 검색 조건에 맞춰 조정되는 질의로 Twitter에서 관련 비정형 정보를 가져온 다음, 검색된 콘텐츠의 신뢰성을 평가하는 세 단계로 구성됩니다. 평가는 트윗 특성, 생성형 언어의 흔적, 논증 구조, 주관성 및 감성을 고려해 잠재적으로 신뢰할 수 있는 게시물의 간결한 목록으로 결과를 좁힙니다. 이 프레임워크는…
이 연구는 암호화폐 자산을 증권으로 분류하는 SEC 발표가 명시된 자산의 수익률과 거래량에 미치는 영향을 사건 연구 방식으로 살펴봅니다. 발표 후 상당한 마이너스 수익률이 나타나며, 하락세가 직후의 사건 구간을 넘어 지속된다고 보고합니다. 시장 심리와 자산의 규모, 연령, 변동성, 비유동성 같은 특성에 따라 반응이 달라지는지도 분석합니다. 또한 발표 전에 거래량이 증가했다고 보고하며, 이를 사건에 앞선 정보 거래와 부합하는 증거로 해석합니다. 이러한 결과는…
이 연구는 일간 트위터 심리가 주식 수익률을 예측하고 트레이딩 의사결정을 뒷받침할 수 있는지 살펴봅니다. 머신러닝으로 심리 신호를 평가하고, 강화학습, 구체적으로는 Q-러닝을 결합해 해당 신호에 기반한 트레이딩 정책을 도출합니다. 보고된 결과에 따르면 주가가 미래 성장 기대를 반영하는 기업과 대중의 관심을 끄는 주요 사건 전후에 심리 신호의 예측력이 더 높습니다. Q-러닝 전략은 머신러닝 예측에 기반한 전략보다 성과가 높았다고 보고됩니다. 문서에는 표본 세부…
이 논문은 고차원 환경에서 자산 수익률과 실현 변동성, 거래량을 함께 분석하는 Structural Matrix Autoregressive 모형을 제안합니다. 일반적인 벡터 자기회귀보다 간결한 모수화를 유지하면서 변수 간 동적 파급과 자산 간 의존성을 포착하도록 설계됐습니다. Mixture of Distributions Hypothesis와 효율적 시장 이론에서 도출한 구조적 제약을 사용해 모형을 식별합니다. 실증 분석에는 2021부터 2025까지 다우존스…
이 연구는 암호화폐 재단 채널의 정보성 트윗이 이후 15분 동안의 가격 변동과 관련이 있는지 살펴봅니다. 게시 이후 수익률과 초과수익률을 비교하면서 감정 양극화와 문구·트윗량 등 메시지 특성을 고려합니다. 측정된 감정 자체는 가격 움직임과 뚜렷한 관계를 보이지 않았으며, 유의한 수익률 상승은 처음 3분에 집중된 것으로 나타납니다. 저자들은 해당 메시지에서 관찰된 부정적인 가격 효과가 없었다고 보고합니다. 분석에 기반한 기초 트레이딩 알고리즘은 15분 동안…