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AI 도구 · 자동화 · 생산성
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45개의 글 · #백테스트
벤치마크를 돌렸더니 vectorbt보다 79배 빠르다는 결과가 나왔습니다. 제가 써온 백테스트 라이브러리가 느리다는 건 알았지만, Rust로 코어를 다시 짠 신생 프로젝트가 이 정도 차이를 낼 줄은 몰랐어요. 하지만 속도만으로 갈아탈 순 없었습니다. GitHub 스타 30개, 버전…
#퀀트 #백테스트 #트레이딩자동화 #레짐 #통계적검정퀀트 백테스트에서 p-value 0.05 못 넘기면 버려야 할까 — 레짐 의존성이라는 다른 읽기작년 여름, 3개월 걸려 만든 시장 미세구조 신호를 백테스트했더니 p-value가 0.41이 나왔어요. 교과서대로라면 "통계적으로 유의하지 않다"니까 버려야 맞죠. 그런데 결과를 VIX 구간별로 나눠 보니 고변동성 구간에선 샤프 비율이 1.2였고, 안정기엔 -0.3이더라고요. 저는…
#거래비용 #슬리피지 #백테스트 #퀀트트레이딩 #알고리즘거래Implementation Shortfall로 거래비용 쪼개기 — 백테스트에 실전 슬리피지 붙이는 법백테스트에서 "수수료 0.1%"라고 한 줄 쓰면 끝이었던 게 실전에선 4개로 쪼개집니다. 지연비용·명시비용·암묵비용·기회비용이 각자 다른 타이밍에 다른 크기로 발생해요. Perold가 1988년 제안한 Implementation ShortfallIS 프레임워크로 각 비용을 측정하면…
#퀀트 #백테스트 #NautilusTrader #트레이딩 엔진 #오픈소스NautilusTrader 리뷰: 백테스트와 실거래가 코드 한 줄 안 바꾸고 똑같이 도는 이유3개월치 데이터로 수수료 0.05%, 슬리피지 1틱을 가정해 백테스트를 돌리면 승률 62%가 나오던 전략이, 실거래로 옮기자마자 전혀 다른 손익 곡선을 그렸습니다. 오픈소스 트레이딩 엔진을 써본 분이라면 한 번쯤 겪었을 상황이죠. 원인은 대개 하나입니다 — 백테스트 엔진과 실거래 …
#AI #퀀트 #알파 #팩터 #백테스트메모리 기반 AI 퀀트가 알파를 자동으로 찾는다는데, 정말일까요?지난 6개월 동안 팩터 자동 발굴 시스템을 직접 돌려보면서 가장 많이 마주친 논문 키워드가 "메모리 기반 연구자"였어요. XALPHA 같은 프레임워크는 "다중 소스 연구 메모리가 가설을 실행 가능한 코드로 바꿔주고, 피드백을 쌓으면 지속적으로 알파를 발굴한다"고 주장합니다. 저는 …
#강화학습 #퀀트트레이딩 #백테스트 #알고리즘트레이딩 #RL에이전트강화학습 퀀트 트레이딩 167편 논문 리뷰 — 백테스트와 실전의 간극강화학습 퀀트 트레이딩 연구 167편을 정리한 서베이arXiv:2408.10932를 읽었습니다. 제가 확인하고 싶었던 건 하나였어요. "백테스트에서 작동하는 알고리즘이 실제 계좌에서도 수익을 내는가?" 결론부터 말하면, 간극은 여전히 컸습니다.