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AI 도구 · 자동화 · 생산성
41개의 글 · #백테스트
라이브 배포를 염두에 두고 백테스트 프레임워크를 바꾸기로 했습니다. Backtrader로 짠 모멘텀 전략을 NautilusTrader로 옮기는 작업을 시작했죠. 결론부터 말하면 첫 전략이 돌아가기까지 사흘이 걸렸어요. CSV 파일 하나로 시작했던 Backtrader와 달리, 데이터…
#백테스트 #LLM #퀀트 #룩어헤드 #자동매매 #AILLM 백테스트가 샤프 레이쇼를 부풀리는 이유 — 파라메트릭 미래 누수 방어법백테스트 결과가 의심스럽게 좋았습니다. 샤프 레이쇼 2 넘는데 실거래는 마이너스. point-in-time DB는 깨끗한데 원인은 다른 곳 — LLM이 사전학습 메모리로 미래를 이미 알고 있었던 겁니다. 코드 레벨 look-ahead 방어는 LLM 앞에서 무력화됩니다. 최근 논문 …
#퀀트트레이딩 #강화학습 #백테스트 #GAN #베이지안GAN으로 합성한 적대적 시장 데이터, 트레이딩 AI 강건성을 올릴 수 있을까2020년 3월 코로나 폭락 때 제가 돌리던 볼린저밴드 평균회귀 전략이 일주일 만에 계좌를 15% 날렸어요. 백테스트에선 샤프비율 1.8이 나왔던 모델이었습니다2017~2019 코스피200 선물 일봉 기준, 수수료 편도 0.02% 가정. arXiv에 올라온 2026년 1월 논문이 …
#강화학습 #포트폴리포 배분 #평균분산최적화 #퀀트 #백테스트강화학습 포트폴리오 배분 vs 평균분산최적화 — arXiv 논문이 숨긴 재현 함정논문은 강화학습 포트폴리오가 평균분산최적화를 샤프지수·낙폭에서 이겼다고 주장합니다. FinRL로 재현했더니 결과가 달랐어요. 리밸런싱 빈도·거래비용·학습 기간 중 하나만 바뀌어도 결론이 뒤집힙니다.
#AI 트레이딩 #퀀트 #LLM #백테스트 #알고리즘 트레이딩LLM 퀀트 트레이딩 실패 — Alpha Arena 실험이 보여준 2026년 현실한 해외 트레이더가 GPT-4에게 "수익성 높은 퀀트 전략을 만들어줘"라고 요청했습니다. 30초 만에 백테스트 코드까지 나왔죠. 결과는 참담했어요. 3개월 실전 운용에서 계좌가 23% 증발했거든요. 저는 LLM이 퀀트 전략을 단독으로 만들 수 없다고 봅니다. Alpha Arena …
#AI 트레이딩 #멀티에이전트 #퀀트 #포트폴리오 자동화 #백테스트멀티에이전트 재귀 포트폴리오 — 지정학 충격 낙폭 9.62%로 막은 대신 치른 대가지정학 리스크 5개 시나리오에서 평균 최대낙폭을 9.62%로 억제한 멀티에이전트 시스템이 있습니다. 같은 조건에서 단일 모델 MVO는 15.49%까지 무너졌죠. 방어 전용으로 쓸 건지, 수익 추구용으로 쓸 건지를 먼저 결정하라는 게 이 논문의 핵심입니다. 둘 다 잡으려다 둘 다 놓…