지식 라이브러리

이 노트북은 가격 수준에서 금융 특성을 추출하는 국소 선형 추세 상태 공간 모델을 설명합니다. 숨겨진 상태에는 가격 수준과 기울기가 포함되고 관측값은 잡음이 있는 종가입니다. 필터는 매 단계 상태를 예측하고 관측값의 혁신을 측정한 뒤 칼만 이득에 따라 추정치를 업데이트합니다. 이렇게 얻은 수준, 기울기, 혁신, 불확실성으로 추세와 예상 밖의 움직임, 신뢰도를 설명할 수 있습니다. 잡음 설정은 추정치의 반응 속도를 좌우하며 최대우도 적합은 임의로 정한 값 대신…

이 노트북은 ETF 패널을 사용해 쌍별 및 횡단면 특성을 설명합니다. Engle–Granger와 Johansen 공적분 검정을 비교하며 정상성을 갖는 스프레드와 단순한 동조 움직임을 구분합니다. 에너지 펀드와 원유 펀드 사례는 두 검정을 모두 통과하지 못합니다. 펀드 보유 자산과 선물 롤 비용의 차이는 고정된 조합이 왜 표류할 수 있는지 설명하는 데 도움이 됩니다. 노트북은 공적분 검정에서 기각된 헤지 비율이 거래 가능한 관계의 증거가 아니라고 경고합니다.…

이 노트북은 통화 페어 예측 순위를 실제 매매 기준선으로 전환합니다. 각 의사결정 시점에 순위가 가장 높고 낮은 페어를 같은 규모의 롱 및 숏 포지션군으로 구성한 다음 FX 백테스트 엔진으로 평가합니다. 동일 비중을 사용해 포지션 규모와 배분에 관한 후속 결정과 순위의 기여도를 분리합니다. 포트폴리오 규모 그리드는 포지션군의 집중도를 바꾸며, 유니버스 규모는 양쪽에 보유할 수 있는 서로 다른 페어 수를 제한합니다. 노트북은 완전한 검증 예측 모집단을 고정하고…

이 노트북은 금융 가격에서 특성을 추출하는 방법으로 칼만 필터링을 설명합니다. 국소 선형 추세 상태는 잠재 가격 수준과 기울기를 함께 추적하고, 관측 모델은 종가의 노이즈를 반영합니다. 각 업데이트는 필터링된 수준, 기울기, 혁신, 불확실성 추정치를 만듭니다. 칼만 이득은 모델과 관측의 불확실성에 따라 새로운 관측값이 상태를 얼마나 바꾸는지 조절합니다. 또한 두 자산 사이에서 시간에 따라 변할 수 있는 헤지 비율을 필터링으로 추정합니다. 노이즈 분산을 직접…

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 페어 트레이딩을 동적 포트폴리오 최적화 문제로 정식화합니다. 서로 관련된 두 증권의 스프레드는 가우스 평균회귀 과정을 따르며, 드리프트율은 관측되지 않는 유한 상태 연속시간 마르코프 연쇄에 따라 변합니다. 국면이 숨겨져 있으므로 저자들은 확률적 필터링을 사용해 부분 정보 문제를 완전 정보 정식화로 변환합니다. 로그 효용을 사용해 결과 문제를 풀고, 실현 포트폴리오 변동성에 연동된 기말 부의 페널티를 포함합니다. 이 연구는 완전 정보와 부분 정보…

이 문서는 상관관계가 있는 두 자산에 롱과 숏 포지션을 동시에 취하는 시장중립 전략인 페어 트레이딩을 소개합니다. 개괄적인 절차로 공적분된 쌍을 찾고 상대 가격 움직임으로 트레이딩 신호를 구성한 뒤, 수익 개선을 목표로 모형 매개변수를 최적화하는 방법을 설명합니다. 전체 시장 방향에 의존하는 대신 자산 간 관계의 변화에서 수익을 얻으려는 접근법입니다. 이 글은 개념적 개요를 제공하지만 구체적인 공적분 검정, 신호 규칙, 최적화 절차, 데이터셋 또는 측정된…

이 논문은 두 주가의 차이가 평균회귀한다고 가정하지 않고, 일반적인 기하 브라운 운동을 따르는 두 주식의 페어 트레이딩 전략을 정식화한다. 트레이더는 두 종목의 상대 강도를 비교하고, 강한 종목은 공매도하고 약한 종목은 매수해 포지션을 연다. 이후 상대 성과가 반전될 때 페어를 청산하려 한다. 각 거래에는 고정 수수료가 발생하며, 목표는 진입과 청산을 통틀어 전체 수익을 극대화하는 것이다. 해밀턴-자코비-벨만 방정식에서 도출한 임계 곡선으로 최적 의사결정을…

이 논문은 한 종목을 매수하고 다른 종목을 공매도하는 주식 페어 트레이딩에서 언제 청산할지 연구한다. 트레이딩 제약 아래 매도와 재매수를 최적화하는 문제로 청산 결정을 정식화한다. 두 주가가 2차원 기하 브라운 운동을 따른다고 가정하며, 트레이딩이 허용되는지는 두 상태 마르코프 연쇄로 결정한다. 제안된 최적 정책은 관련 해밀턴-자코비-벨만 준변분 부등식을 풀어 도출한 임계 곡선으로 특징지어진다. 논문은 폐형식 해를 제시하고, 주장하는 최적성을 뒷받침하는 검증…

이 연구는 페어 트레이딩을 서로 연결된 두 단계의 계층적 의사결정 문제로 다룹니다. 하나는 더 긴 기간의 자산 쌍 선택이고, 다른 하나는 부분 관측 상태에서 더 짧은 기간에 거래를 실행하는 것입니다. 피드백이 늦게 도착하고 모호할 수 있어, 부진한 결과는 쌍 선택, 실행 정책, 또는 둘 다에서 비롯될 수 있습니다. 제안된 방법은 두 단계 모두에서 대규모 언어 모델을 정책으로 사용하고, 경사 기반 미세 조정 대신 프롬프트를 갱신해 모델을 적응시킵니다. 궤적 및…

이 논문은 관련 주식을 식별하고 상대적 가격 왜곡을 찾아 거래 비용을 반영하는 트레이딩 정책을 구성하기 위해 조건부 잠재 요인을 학습하는 프레임워크를 개발합니다. 어텐션 요인은 기업 특성 임베딩으로 구성되어 특성 간 상호작용을 반영합니다. 시퀀스 모델은 잔차 포트폴리오에서 시계열 신호를 추출하며, 비용 차감 후 위험 조정 수익성을 목표로 요인 추정과 차익거래 전략을 공동 최적화합니다. 저자들은 미국 대형주를 대상으로 한 24년 기간의 표본 외 샤프 비율이…

이 논문은 예측 신호가 시장 데이터 경로에 의존하는 통계적 차익거래를 위한 최적 실행 프레임워크를 제시합니다. 시간 정보를 추가한 시장 경로의 절단 시그니처를 이용해 알파 신호와 거래 속도를 모두 선형 함수로 나타내므로, 실현된 신호 이력에 대응해 실행할 수 있습니다. 이 모델은 일시적 시장 충격, 재고, 만기 시 청산, 근사적 달러 중립성을 반영합니다. 이차 축약 결과를 통해 제약이 있는 시그니처 기반 정책 집합을 정책 계수에 대한 유한 차원 오목 이차…

이 논문은 두 자산 사이의 가격 스프레드를 평균회귀 과정을 따르는 잠재 상태로 모형화합니다. 스프레드 혁신항은 비가우시안이고 이분산일 수 있게 하는 동시에 평균회귀를 비선형으로 설정합니다. 필터링한 스프레드 추정치를 트레이딩 신호로 활용하고, 몬테카를로 시뮬레이션으로 매매 규칙을 선택하는 전략을 소개합니다. 저자들은 PEP/KO와 EWT/EWH에 적용하고, NYSE 상장 US 은행 중 규모가 가장 큰 5개와 가장 작은 5개의 조합도 살펴봅니다. 표본 내외…

이 사례 연구는 펩시코와 코카콜라를 대상으로 공적분 기반 페어 전략이 통계적으로 타당하고 경제적으로 실행 가능한지 검증합니다. 과거 데이터를 사용해 스프레드의 평균회귀 움직임을 추정하고, 그 통계 추정치는 고정한 채 이후 표본 내 기간에서 임계값 기반 거래 규칙을 최적화합니다. 발췌문은 진입·청산 임계값을 명시하지 않으며 상세 성과 통계도 보고하지 않습니다. 평가에는 거래 비용과 매개변수 민감도 검정, 워크포워드 검증, 조정 샤프 비율과 디플레이티드 샤프…

이 연구는 거래 시간이 기초 해외 주식과 맞지 않는 시장에서 아시아 미국주식예탁증서(ADR)를 살펴봅니다. ADR 수익률을 미국 장중과 야간에 얻은 부분으로 나누고, 각 ADR을 S&P 500를 추종하는 ETF인 SPY와 비교합니다. 수익률 차이는 평균회귀 시계열처럼 움직이는 것으로 보고되며, 최대우도추정법으로 Ornstein–Uhlenbeck 과정에 적합시킵니다. 이 관찰에 기반해 저자들은 선택한 스프레드 수준에서 진입하고 청산하는 ADR과 SPY 간 페어…

브렌트유, WTI, 상하이 원유 선물에 페어 트레이딩 확장 전략을 적용합니다. 세 가격 시계열이 공적분 관계에 있다고 보고하고, 이로부터 나온 스프레드를 은닉 마르코프 체인이 국면을 결정하는 평균회귀 프로세스로 모델링합니다. 온라인 필터 기반 매개변수 추정치를 사용해 통계적 차익거래 전략을 구현하고 테스트합니다. 상하이 원유 선물을 포함한 전략은 여러 기간과 보수적인 거래 비용 가정에서 수익을 냈다고 보고됐습니다. 전통적인 브렌트유, WTI, 두바이 선물을…

이 연구는 변동성이 큰 암호화폐 시장에서 페어 트레이딩의 체결 보조 기법으로 심층 강화학습을 테스트합니다. 프레임워크는 먼저 후보 페어를 추리고 순위를 매긴 뒤, Proximal Policy Optimization 에이전트와 Long Short-Term Memory 계층을 사용해 체결 결정을 내립니다. 고정 위험과 적응형 평균 설계, 결정론적 위험 통제로 에이전트를 제한해 괴리 위험을 줄이고자 합니다. 평가는 시간별 Binance USD-M 선물 데이터를…

이 문서는 시장 모형에 대한 불확실성 속에서도 수익성을 유지하고자 하는 통계적 차익거래 전략을 찾는 데이터 기반 방법을 설명합니다. 심층 신경망으로 여러 증권을 함께 분석해 공적분 쌍을 먼저 찾을 필요를 없앱니다. 이에 따라 더 고차원인 시장과 기존 페어 트레이딩이 잘 작동하지 않을 수 있는 환경으로 접근 범위를 넓힙니다. 이 방법은 관측 시장 데이터에서 모형의 모호성을 나타내는 그럴듯한 확률 측도 집합도 구성합니다. 저자들은 이를 모형 자유 접근법이라고…

이 논문은 신호가 평균회귀하는 오른슈타인-울렌벡 과정에 따르고, 그 모수가 잠재 레짐에 따라 달라질 때의 최적 트레이딩을 연구합니다. 순환 신경망과 강화학습을 결합해 관측값으로부터 신호의 잠재 평균, 회귀 속도, 변동성에 관한 정보를 추론한 뒤, 그 정보를 매매 지침으로 활용합니다. 저자들은 DDPG 기반 접근법 세 가지를 제안합니다. 하나는 순환 신경망의 은닉 상태를 트레이딩 에이전트에 전달하고, 나머지 둘은 추정된 레짐 확률이나 다음 신호값 예측을…

이 문서는 칼만 필터, 볼린저 밴드 신호, KalmanNet 구조를 바탕으로 한 신경망을 결합한 페어 트레이딩 정책 KBPT을 제시합니다. 전통적인 방식은 두 자산의 관계를 가우스 잡음이 있는 선형 상태 공간 과정으로 모형화합니다. 이 모형은 페어의 움직임을 근사하는 데 그칠 수 있어, 그 결과로 나온 지표와 거래가 신뢰하기 어려울 수 있습니다. 대신 KBPT은 부분 공적분을 허용하는 확장 상태 공간 모형을 사용하고 추적 과정을 개선하도록 학습합니다. 학습은…

이 논문은 더 큰 자산 집합에서 평균회귀 포트폴리오를 구성하는 최적화 방법을 제시합니다. 스프레드가 오른슈타인-울렌벡 과정을 잘 따르는 포트폴리오를 찾고, 최대우도법으로 과정 매개변수를 추정합니다. 제시된 선택 목표는 강한 평균회귀와 낮은 분산, 간결성을 함께 추구해 매수 및 공매도 포지션에 더 적은 자산을 사용하도록 합니다. 저자들은 최적화 문제를 정식화하고 부분 최소화를 사용하는 특화 알고리즘을 설명합니다. 모의 및 실증 가격 데이터를 바탕으로 수치…

이 논문은 위험자산 간 스프레드가 오른슈타인-울렌벡 과정을 따르는 페어 트레이딩 시장에서 투자와 소비 문제를 연구합니다. 평균회귀 시장에서 포트폴리오 선택과 소비 결정을 함께 다루며, 멱효용 아래 최적 전략에 초점을 둡니다. 저자들은 관련 해밀턴-야코비-벨만 방정식을 연구하기 위해 파인만-카츠 방법을 사용하고 고전적 해의 존재와 유일성을 보고합니다. 수치 근사도 살펴보고 수렴률을 구했으며, 초록에서는 그 수렴률을 매우 폭발적이라고 표현합니다. 제공된 내용에는…

이 연구는 US 주식의 평균회귀 페어 전략을 개발합니다. 일반적인 페어 트레이딩 관행에 따라 페어를 고르는 대신, 최대우도추정으로 오른슈타인-울렌벡 과정을 따르는 정적 포트폴리오를 구성합니다. 추정된 모형 매개변수로 역추세 신호를 만들고, 여러 검정을 통해 트레이딩 임계값과 표본 내 구간 길이를 선택합니다. 문서는 표본 내 및 표본 외 기간 모두에서 샤프 비율이 1.9을 넘는 유망한 페어 아홉 개를 보고합니다. 예시로 CCI와 HCP, CCI와 Realty…

이 연구는 성능에 민감한 C++ 애플리케이션의 지연 시간을 줄이는 방법을 살펴보며, 고빈도 트레이딩을 주요 사례로 다룹니다. 벤치마크를 거친 예제, 최적화된 시장 중립 통계적 차익거래 페어 전략, 동시 작업 조율을 위한 Disruptor 패턴의 C++ 구현이 담긴 프로그래밍 저장소를 설명합니다. 평가에서는 속도, 캐시 사용 및 통계적 유의성을 고려합니다. 저자들은 캐시 워밍과 constexpr를 이용한 컴파일 시점 평가에서 가장 뚜렷한 지연 시간 개선이…