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AI 도구 · 자동화 · 생산성
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29개의 글 · #퀀트
백테스트에서 연 30% 수익률이 나왔는데 실전에선 -5%로 바뀌는 경험, 한 번쯤 있으시죠? 저는 2024년 초 KOSPI 종목 회전 전략을 워크포워드로 검증했을 때 샤프 비율 1.8이 나왔는데, 실계좌에서 3개월 돌렸더니 0.4로 떨어졌어요. 문제는 검증 구간이 운 좋게 상승장과…
#LLM 트레이딩 #백테스트 #Look-Ahead Bias #퀀트 #시간 편향LLM 트레이딩 백테스트의 미래 참조 함정 진단하기 — Look-Ahead-Bias 점검 가이드2024년 1월 데이터로 학습한 LLM이 2024년 6월 주가를 '예측'한다면, 그건 예측일까요 아니면 기억의 재생일까요? 제가 GPT-4로 백테스트를 돌렸을 때 연 수익률 38%가 나왔는데, 나중에 알고 보니 모델 cutoff가 테스트 구간 중간이었어요. 결국 절반은 모델이 이미…
#AI 트레이딩 #FinBERT #감성분석 #퀀트 #백테스트FinBERT 감성분석과 기술지표를 결합한 AI 트레이딩 전략 구현 가이드제 RSI 단독 전략은 2024년 1월~12월 백테스트에서 Sharpe 비율 0.82에 멈췄어요. 같은 기간 애플 실적 발표 직전 긍정 뉴스가 쏟아졌는데, RSI 과매도 신호만 기다리다 진입 타이밍을 놓쳤죠. FinBERT 감성 점수를 RSI와 AND 조건으로 결합했더니 Sharp…
#백테스트 #슬리피지 #퀀트 #레이턴시 #알고리즘트레이딩백테스트 슬리피지 4단계 레이턴시 분해 — 샤프 1.5가 실전 0.5로 붕괴하는 이유평균회귀 전략을 백테스트했을 때 샤프비율 1.5가 나왔습니다. 슬리피지는 0.1%로 설정했죠. 그런데 같은 전략을 실전 계좌에 6개월 돌렸더니 샤프는 0.5로 떨어졌어요. 거래 빈도가 높을수록 격차가 컸습니다.
#Transformer #시계열예측 #퀀트 #머신러닝 #금융AITransformer로 주가를 못 맞히는 이유 — 제곱손실 하 '예측 붕괴'의 이론적 한계작년 가을, Transformer 모델로 코스피200 일봉 예측 백테스트를 6개월 돌렸어요. 전력 수요나 교통량 예측에서 훌륭한 성과를 낸 아키텍처였으니 기대가 컸습니다. 결과는 참담했죠. 예측값이 전부 평균 근처로 몰렸고, 단순 이동평균보다 샤프비율이 낮았어요. 제 생각엔 Tra…
#퀀트 #백테스트 #워크포워드 #과최적화 #트레이딩워크포워드 최적화를 믿었다가 실계좌에서 깨진 이유작년 가을, 나는 코스피200 선물 데이지 스윙 전략 하나를 6개월 백테스트로 다듬었다. 최종 파라미터에서 나온 샤프지수는 2.1, 최대낙폭은 8.3%였다. 숫자만 보면 당장 자금을 넣어야 할 것 같았다. 그때 나를 붙잡은 건 딱 하나, "이 곡선이 너무 매끄럽다"는 찜찜함이었다.…