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문서 379개
이 노트북은 Yahoo Finance, WikiPrices, FRED 전반에서 통합 OHLCV 인터페이스를 보여준 다음, 각 소스를 최신 ETF 데이터, 장기 이력 주식, 거시경제 시계열에 활용합니다. 수집 우선순위에 따른 대체 방법을 설명하고, 연결한 패널을 감사할 수 있도록 각 관측치의 출처를 기록하라고 강조합니다. ETF 종목군에는 주식, 채권, 원자재 익스포저가 포함되며 후속 로테이션 전략에 사용하도록 구성되어 있습니다. 공급자별 행 범위와 가격…
단일 종목과 거래일의 DataBento 주문별 시장 메시지로 NASDAQ 지정가 주문장을 재구성하는 방법을 설명합니다. 개별 주문 상태를 추적하고, 주문을 가격 수준별로 집계하며, 매수·매도 측을 유지하는 모듈형 엔진을 제시합니다. 추가, 변경, 취소, 체결, 초기화는 주문장을 갱신하고, 거래 기록은 두 번째 주문장 갱신에 적용하지 않고 체결 테이프 분석에 보관합니다. 최우선 호가만 제공하는 피드와 정의되지 않은 가격도 별도로 처리합니다. 정기 스냅샷마다…
15분봉 예측을 위한 NASDAQ-100 종목 백테스트 워크플로를 설명합니다. 먼저 무작위 신호의 처리 과정을 점검합니다. 무작위 매매는 비용 차감 후 손실이 나야 하므로, 지속적으로 수익이 나는 결과는 미래 데이터 참조, 데이터 정렬 오류 또는 비용 누락 같은 문제를 나타낼 수 있습니다. 그런 다음 공통 백테스트 엔진에서 예측과 진입 방식 조합을 순회하고, 등록된 결과를 수정 샤프 비율을 포함한 통계 지표로 평가합니다. 설명된 설정은 체결 가격으로 구성한…
이 노트북은 NASDAQ ITCH 체결 데이터로 시장 미시구조 지표를 만들고, 거래를 장중 구간으로 집계하며, 유동성 대용 지표와 주문 흐름 신호, 호가창 상태를 구분합니다. 집계 전에 틱 규칙으로 개별 거래를 분류해 매수·매도 거래량으로 의미 있는 주문 흐름 불균형 지표를 만들 수 있게 합니다. 이어서 카일 람다의 비율 근사치, 아미후드 비유동성, 롤 스프레드, 거래 강도를 각각의 입력값 및 해석과 함께 보여줍니다. 핵심 주의점은 구현된 카일 람다가 절대…
이 노트북은 잦은 리밸런싱이 적용되는 NASDAQ-100 전략에 거래 비용이 미치는 영향을 살펴봅니다. 먼저 비용이 들기 전의 기존 백테스트에 베이시스포인트 단위 비용 가정을 적용해 비용 상승에 따라 샤프가 어떻게 달라지는지 보여줍니다. 이어서 공통으로 사용하는 동일 가중 상위 k 전략을 전체 유니버스 버전과 비용 필터 적용 버전으로 비교해 거래 비용이 낮은 종목을 선택하는 효과를 분리합니다. 별도의 탐색에서는 리밸런싱 빈도와 주당 비용을 바꿔 거래 빈도가…
이 탐색용 노트북은 AlgoSeek NASDAQ-100 분봉 데이터의 구조와 해석을 설명합니다. 데이터셋의 사전 계산 필드를 호가 가격과 수량, 체결 가격, 스프레드, 거래량, 체결 위치 구간, 틱 방향, 압력, VWAP, 호가 수로 나눠 정리합니다. 분봉은 장전, 정규장, 장후 세션에 걸쳐 있으며, 세션마다 거래 활동과 유동성 조건이 다르므로 세션을 고려한 분석이 중요합니다. 핵심 데이터 품질 교훈은 체결 필드가 null이면 대개 해당 분에 체결이 없었다는…
이 노트북은 장중 주식 수익률에서 연속적인 가격 변동과 점프를 구분하는 방법을 설명합니다. 제곱 수익률로 일별 실현분산을 추정하고, 점프에 강건한 연속 성분 추정치로 바이파워 변동을 사용합니다. 두 값의 음수가 아닌 차이로 점프 분산을 추정합니다. 이어서 같은 거래 세션에서 앞서 발생한 수익률로 계산한 국소 변동성 추정치로 각 수익률을 표준화해 리–마이클런드 검정을 적용합니다. 이 검정은 최대 통계량을 바탕으로 세션 전체에 적용되는 임계값을 사용해 여러 바…
이 노트북은 임베디드, 서버 기반, 범용, 트레이딩 특화 데이터베이스를 금융 시계열 작업에서 비교합니다. 대량 쓰기, 전체 스캔, 시간 구간 조회, OHLCV 집계, 체결 및 호가 정렬을 다룹니다. 저장 구조와 조회 유형에 따라 성능이 달라지는 것이 핵심입니다. 열 지향 엔진은 패널 스캔을 효율적으로 처리할 수 있고, 특정 백테스트 구간을 조회할 때는 시간순 인덱스나 파티션이 중요합니다. 측정 정책은 각 Python 클라이언트에서 새로 대량 기록을 수행해…
이 노트북은 동일한 신호를 사용해도 두 백테스트 엔진의 결과가 달라지는 이유를 조사합니다. 미리 계산한 ETF 전략을 고정하고 예측으로 결정론적 포트폴리오를 구성한 뒤, 실행 설정을 한 번에 하나씩 바꿉니다. 설정에는 주식 수 반올림, 수수료 예치 현금, 체결 순서, 리밸런싱 방식, 비용이 포함됩니다. 최종 자산 가치와 체결된 거래를 비교한 다음, 설정별 효과가 단순히 합산된다고 가정하지 않고 설정 간 상호작용을 측정합니다. 핵심 방법은 실행 가정을 명시하고…
이 노트북은 기관의 보유 현황, 운용자 순위, 공동 보유 네트워크를 연구하기 위해 SEC의 분기별 대량 13F 보유 데이터를 처리합니다. 제출 날짜로 운용자별 최신 공시를 선택하고, 발행사 텍스트가 아니라 CUSIP 기준으로 증권을 집계하며, 주당 보고 가치의 중앙값이 타당한 범위를 벗어난 공시를 걸러냅니다. 가격 일관성 점검에서는 어느 필드의 단위가 잘못됐는지 가정하지 않고 보고 가치와 주식 수의 관계를 활용합니다. 보유 종목 수와 보고된 포지션 규모를…
이 노트북은 NASDAQ ITCH 기반 체결 및 주문 메시지로 시장 미시구조 패턴을 보여줍니다. 틱 단위 거래 가격 수익률의 음의 1차 자기상관을 살펴보며, 기초 가치가 변하지 않아도 매수호가와 매도호가에서 체결이 번갈아 발생하면서 가격 반전처럼 보이는 현상이 생길 수 있다고 설명합니다. 수익률 분석에서 매수·매도 호가를 오가며 발생하는 가격 반전 현상을 줄이려면 중간 가격 수익률을 사용하는 것이 유용할 수 있습니다. 이 노트북은 활동 수준이 다른 종목들의…
이 유틸리티 모듈은 트레이딩 데이터 패널을 진단하는 통계 도구를 제공합니다. 자기상관 함수는 각 개체 안에서 곡선을 계산한 뒤 개체 간 결과를 통합해, 한 시계열 끝부분과 다른 시계열 시작 부분 사이의 허위 의존성을 피합니다. 기간 인덱스를 제공하면 결측 기간을 보존해 관측치가 의도된 시차에 맞춰 짝을 이루게 합니다. 통합 추정치, 개체 간 백분위수, 불확실성 참고값, 시차에 따라 달라질 수 있는 개수도 보고합니다. 다른 도구는 퍼지 간격과 홀드아웃 기간을…
이 노트북은 PPO 에이전트가 호가 기울기와 스프레드 폭을 선택하는 시뮬레이션 마켓 메이킹 과제를 구성합니다. 호가가 중간 가격에서 멀어질수록 체결 확률이 낮아지고, 주문 불균형은 체결과 이후 가격 변동 모두에 영향을 줍니다. 예약 가격은 보유 재고에 불리한 방향으로 호가를 이동시킵니다. 보상은 평가된 자산 가치와 재고 페널티를 합산하며, 에피소드 종료 시 남은 포지션에는 청산 비용이 발생합니다. 에이전트는 예약 가격 조정을 이미 적용하는 고정 규칙과…
이 탐색적 분석은 4시간 단위 OANDA 패널의 20개 통화쌍을 살펴보고 데이터를 해석하는 방법을 설명합니다. 달러의 위치에 따라 직접, 간접, 교차 통화쌍을 구분하고, 달러 강세 지표를 만들기 전에 직접 호가를 역수로 바꿔야 하는 이유를 보여줍니다. 거래량 필드는 체결 규모가 아니라 거래소의 호가 업데이트 횟수를 세므로, 통화쌍 순위나 값만으로 시장 전체의 유동성이나 통화 회전율을 판단할 수 없습니다. 이 노트북은 OHLC 불변 조건을 위반 건수와 비율로…
이 노트북은 매수자 주도 부호 거래량 비중이 이후 15분 수익률과 연관되는지 추정하고, 상대 스프레드, 최근 실현 변동성, 직전 월 수익률을 고려합니다. 이중 머신러닝은 교차 적합을 사용해 이 교란 변수들로 결과와 처치를 예측한 다음, 통제 변수로 설명되지 않는 처치 변동을 분리하도록 잔차를 회귀합니다. 분석은 1분 단위 NASDAQ-100 관측치를 사용하고, 적격 모집단, 폴드 경계, 엠바고, 플라시보 설계를 정한 뒤 적합을 수행합니다. 블록 순열 반박은…
이 노트북은 NASDAQ ITCH에서 파생한 거래 기록으로 장중 트레이딩 활동을 살펴봅니다. 개별 거래를 시간 구간으로 재표본화하고, 활동 수준이 서로 다른 세 구간에서 각각 선택한 종목 하나의 주식 거래량, 거래 건수, 마지막 가격, 거래량 가중 가격을 비교합니다. 활동이 가장 적은 종목은 거래가 드문 구간도 보이도록 더 넓은 시간 구간을 사용합니다. 가장 활발한 종목들의 정규화된 거래량 패턴도 평균냅니다. 각 구간의 거래량을 해당 종목의 일일 거래량에서…
이 가이드는 미시구조 연구에 필요한 US 주식 호가창 틱 데이터의 두 가지 출처를 소개합니다. Databento의 주문별 이벤트와 NASDAQ TotalView-ITCH 메시지입니다. 형식, 커버리지 특성, 대략적인 데이터 크기와 장단점을 설명합니다. MBO는 추가, 변경, 취소, 체결과 같은 처리된 주문 이벤트를 제공하고, ITCH는 파싱과 정규화가 필요한 무료 원시 바이너리 피드입니다. 워크플로는 MBO 데이터를 받기 전에 다운로드 비용을 추정하고,…
이 문서는 분기별 SEC 13F 대량 공시를 기관 보유 내역 패널로 변환하는 워크플로를 설명합니다. 운용사별로 제출일 기준 가장 최근 공시를 선택하고, 제출자가 입력한 회사명 대신 CUSIP를 사용해 증권을 식별하며, 내재 주당 가격의 중앙값이 비현실적인 공시는 걸러냅니다. 가격 검사는 보고된 보유 포지션 가치를 주식 수로 나누며, 어느 필드가 잘못됐는지 판별하지는 않지만 단위나 주식 수의 불일치를 드러낼 수 있습니다. 이어서 운용사 순위, 군집도의 대용…
이 노트북은 NASDAQ ITCH 체결 기록을 사용해 정규장 동안 거래량과 거래 활동이 어떻게 달라지는지 살펴봅니다. 체결을 시간 단위 봉으로 재표본화하고, 거래 활동이 높은·중간·낮은 대표 종목의 가격과 거래량을 비교한 다음, 거래가 가장 활발한 각 종목의 일일 거래량을 기준으로 정규화해 프로필의 평균을 냅니다. 그 결과 장 시작과 마감 무렵에는 거래가 늘고 한낮에는 둔화되는 패턴이 드러납니다. 또한 장 시작 및 마감 봉의 거래량을 한낮과 비교하고, 시간대…
이 노트북은 스프레드, 호가 잔량 불균형, 부호가 있는 거래량, 가격 충격 같은 장중 미시구조 정보를 사용해 다음 15분 수익률 기준으로 NASDAQ-100 종목의 순위를 매기는 예측 모델을 비교합니다. 데이터 범위가 완전한 경우에만 모델 계열별 대표 예측 세트를 하나 선택하고, 모델 체크포인트는 서로 구분해 둡니다. 순위 상관관계와 불확실성 구간을 비교하고, 워크포워드 폴드별 성과를 확인하며, 예측 구간별 단조성과 국면 의존성을 검정합니다. 컨포멀 예측…
이 데이터셋 안내서는 호가창 및 시장 미시구조 연구를 위한 US 주식 틱 데이터 두 출처를 비교합니다. Databento 시장별 주문 기록은 추가, 수정, 취소, 체결 이벤트를 전처리해 제공하고, NASDAQ ITCH는 파싱과 정규화가 필요한 원시 거래소 피드를 제공합니다. 유료 데이터 비용을 추산하고, 선택한 날짜를 내려받아 파일을 불러온 뒤 메시지 유형을 살펴보는 과정을 다룹니다. 특정 종목 연구에는 더 표적화된 시장별 주문 데이터를, 더 넓은 시장…
이 노트북은 분 단위 NASDAQ-100 데이터에서 모델 기반 특성을 만드는 세 가지 방법을 설명합니다. 분산 예측과 예측 오차를 위한 롤링 HAR 회귀, 최근 거래량 패턴을 위한 푸리에 변환, 가격과 주문 흐름의 변화 순서를 나타내는 깊이 2 경로 시그니처입니다. 적합된 매개변수에는 추정 구간의 정보가 담기므로 재적합 시점과 특성 시점에서 미래 정보를 피해야 한다고 강조합니다. 특성은 타임스탬프와 종목별로 저장하며, 설정된 예측 기간마다 필요한 서로 다른…
이 모듈은 강화학습 환경에 쓰이는 모의 암호화폐 시장의 매개변수를 추정합니다. 선택된 종목의 시간별 무기한 선물 시장 데이터를 불러와 종가 간 로그 수익률을 계산하고 GARCH(1,1) 변동성 모델을 적합합니다. 추정 라이브러리를 사용할 수 없거나 최적화에 실패하면 제곱 수익률 자기상관과 사전 설정된 범위를 사용해 모멘트 기반 추정치로 대체합니다. 지속성을 제한하고 무조건부 변동성을 표본 변동성에 맞춥니다. 롤링 변동성에 임계값을 적용하거나 해당 의존성을…
이 문서는 고정 기간에 걸쳐 포지션을 청산하도록 에이전트를 학습시키는 Gymnasium 환경을 설명합니다. 관측값은 남은 재고와 시간에 스프레드, 시장 깊이, 변동성, 정상 또는 스트레스 국면을 결합합니다. 연속형 행동은 기준 일정에 대한 실행 속도를 설정하고, 참여율과 일정 한도가 거래를 제한합니다. 완료를 보장하기 위해 마지막 단계에서 남은 주식을 모두 매도합니다. 시장 경로에는 GARCH 변동성, 국면별 유동성, 방향성 기대 드리프트가 없는 가격 변동이…