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AI 도구 · 자동화 · 생산성
5개의 글 · #AI 퀀트
TimeGPT를 AAPL 주가에 돌렸더니 단순 ARIMA보다 예측 오차가 컸습니다. 2026년 6월 arXiv 논문이 5개 미국 주식AAPL·AMZN·GOOG·JPM·META으로 12년치 데이터를 돌려본 결과예요. 시계열 기초 모델이 날씨나 전력 수요에선 잘 먹히는데, 금융 예측에…
#퀀트 트레이딩 #기술적 분석 #백테스트 #실증 연구 #AI 퀀트기술적 시그널은 왜 실패하는가 — 26년 26만 거래일 실증 연구 리뷰RSI 지표만 믿고 2년간 거래했더니 S&P 500보다 600bp 밑돌았습니다. 골든크로스도 마찬가지였어요. 26년 26만 거래일 실증 연구 결과, 개인투자자가 흔히 쓰는 기술적 시그널 6종 중 통계적으로 유의미한 건 0개였습니다. 제가 내린 결론은 이렇습니다. 백테스트 없는 시그…
#AI 퀀트 #변동성 예측 #시계열 파운데이션 모델 #백테스트 #모델 평가시계열 파운데이션 모델 변동성 예측, HAR 벤치마크부터 재보세요지난주 슬랙에 링크 하나가 올라왔어요. 제목만 보면 마음이 흔들립니다. 추가 학습 없이 어떤 시계열이든 예측한다는 문구였죠. 이런 톤의 홍보 문구는 시계열 파운데이션 모델 쪽에 흔합니다. 퀀트 작업을 하다 보면 자주 만납니다.
#LLM 트레이딩 #AI 퀀트 #모멘텀 전략 #백테스트 #재현성LLM 트레이딩 논문 샤프 1.06 — 재현 가능성 체크리스트 4가지arXiv에서 "ChatGPT가 샤프 비율 두 배로 올렸다"는 논문 제목을 보고 프롬프트를 복사하려 PDF를 열었습니다. 연 수익률 24%에서 30%로 올렸다는 결과가 눈에 띄더군요. 하지만 프롬프트 전문은 부록에도 없었고, 사용한 뉴스 API 출처도 "commercial prov…
#강화학습 #FinRL #AI 퀀트 #자동매매 #백테스트강화학습 주식 자동매매 — FinRL DQN·PPO·A2C 실전 비교와 3가지 함정DQN으로 첫 백테스트를 돌렸더니 연 수익률이 67%로 나왔습니다. 슬리피지와 거래 수수료를 넣자 12%로 떨어지더군요. FinRL 라이브러리로 DQN·PPO·A2C 세 알고리즘을 6개월간 돌려본 결론은 명확합니다. 안정성 우선이면 PPO, 빠른 프로토타이핑이면 A2C, 탐험 전략…