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AI 도구 · 자동화 · 생산성
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29개의 글 · #퀀트
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…
#자동매매 #퀀트 #리스크관리자동매매 봇 킬스위치 설계법 — MiFID II 규정으로 배우는 프리트레이드 리스크 체크리스트새벽 3시, 알림이 울렸다. 제가 돌리던 자동매매 봇이 같은 매수 주문을 47번 연속으로 넣고 있었다. API 응답 지연 때문에 체결 확인 로직이 타임아웃마다 재주문을 트리거하던 단순한 버그였는데, 알아차리기까지 3분 15초가 걸렸다. 프로세스를 강제 종료했지만 이미 나간 주문은 …
#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 …
#퀀트 #데이터수집 #KRX #DART #MCP서버KRX 데이터 파이프라인 — MCP 서버로 KOSPI 시세·공시 자동 수집하기미국 주식 데이터는 yfinance 한 줄이면 끝인데, KOSPI 종목 하나 받으려면 인증서·API 키·엔드포인트를 세 군데서 따로 관리해야 했습니다. 이 글을 읽고 나면 KRX 시세와 DART 공시를 하나의 MCP 서버로 통합해서 자동 수집하는 파이프라인을 만들 수 있게 됩니다.…