포트폴리오 최적화A복잡한 금융 계산을 더 빠르게: 중첩 몬테카를로의 편향 샘플링 혁신
옵션 가격과 리스크 추정에 등장하는 이중 기대값 계산을 훨씬 효율적으로 만드는 중첩 MLMC 기법. 편향 샘플링과 대칭적 결합으로 계산 비용을 줄이는 새로운 프레임워크를 소개합니다.
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몬테카를로옵션 가격+4
AI 퀀트 랩
시스템 트레이딩·퀀트·AI 트레이딩 논문을 쉽게 풀어 쓴 리뷰와 월간 종합.
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포트폴리오 최적화A
생성 모델·합성 데이터B옵션 가격을 '만들어내는' AI: 차익거래 없이 미래 시장을 시뮬레이션하는 방법
정적 차익거래 없이 매끄러운 옵션 변동성 곡면을 생성하는 최초의 AI 모형 DYSANOS. S&P 500 데이터로 검증된 이 모형이 파생상품 리스크 관리와 헤지 전략에 어떤 변화를 가져올 수 있는지 살펴봅니다.
12분
옵션면 생성차익거래 없는 시뮬레이션+5
생성 모델·합성 데이터B옵션 가격을 '만들어내는' AI: 차익거래 없이 미래 시장을 시뮬레이션하는 방법
정적 차익거래 없이 매끄러운 옵션 변동성 곡면을 생성하는 최초의 AI 모형 DYSANOS. S&P 500 데이터로 검증된 이 모형이 파생상품 리스크 관리와 헤지 전략에 어떤 변화를 가져올 수 있는지 살펴봅니다.
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옵션면 생성차익거래 없는 시뮬레이션+5
LLM 트레이딩 에이전트AAI 금융 에이전트, 정말 똑똑할까? — 투자 리서치의 진짜 능력을 측정하는 벤치마크의 등장
금융 데이터 추출을 넘어 실제 투자자 워크플로 전체를 평가하는 FrontierFinance 벤치마크를 소개합니다. 220개 전문가 설계 쿼리와 11,543개 이진 루브릭으로 금융 AI 에이전트의 진짜 능력을 측정한 결과, 최고 시스템도 56% 수준임을 보여줍니다.
13분
금융 AI에이전트+7
LLM 트레이딩 에이전트AAI 금융 에이전트, 정말 똑똑할까? — 투자 리서치의 진짜 능력을 측정하는 벤치마크의 등장
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금융 AI에이전트+7
LLM 트레이딩 에이전트AAI 금융 에이전트, 정말 똑똑할까? — 투자 리서치의 진짜 능력을 측정하는 벤치마크의 등장
금융 데이터 추출을 넘어 실제 투자자 워크플로 전체를 평가하는 FrontierFinance 벤치마크를 소개합니다. 220개 전문가 설계 쿼리와 11,543개 이진 루브릭으로 금융 AI 에이전트의 진짜 능력을 측정한 결과, 최고 시스템도 56% 수준임을 보여줍니다.
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금융 AI에이전트+7
딥러닝 가격 예측A90만 파라미터가 초거대 AI를 이겼다 — 재무제표 5년 장기 예측의 비밀
78개 재무제표 항목을 최대 20분기 앞까지 jointly 예측하는 전문 트랜스포머 Forma가 랜덤포레스트, LLM, 시계열 기반 모델 모두를 압도한 연구를 소개합니다. DCF 밸류에이션의 핵심 입력을 장기로 정확하게 추정하는 방법을 살펴봅니다.
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재무제표예측DCF+7
포트폴리오 최적화A블랙박스 포트폴리오 솔버, 정말 믿어도 될까? — 정책 품질을 수학적으로 인증하는 새로운 방법
동적 포트폴리오 최적화에서 신경망·수치 솔버의 결과를 정책 거리와 제약 활성면으로 동시에 인증하는 Same-Grid Duality 프레임워크를 쉽게 풀어 설명합니다.
13분
포트폴리오 최적화정책인증+4
시장 미시구조A지갑 주소만으로 '똑똑한 돈'을 알아볼 수 있다고요?
탈중앙화 거래소에서 공개된 지갑 주소로 정보성 있는 거래자를 식별하고, 이를 통해 단기 가격을 예측할 수 있다는 놀라운 실증 연구를 소개합니다.
11분
시장 미시구조역선택+5
시장 미시구조A예측시장에서 돈을 벌 수 있을까? 7억 행 데이터로 확인한 놀라운 결론
Polymarket 예측시장과 Binance 암호화폐 거래소의 밀리초 단위 동기화 데이터셋을 분석한 결과, 고빈도 트레이딩으로 예측시장에 진입하는 것이 왜 어려운지를 보여주는 흥미로운 연구입니다.
8분
예측시장Polymarket+5
시장 미시구조A예측시장에서 돈을 벌 수 있을까? 7억 행 데이터로 확인한 놀라운 결론
Polymarket 예측시장과 Binance 암호화폐 거래소의 밀리초 단위 동기화 데이터셋을 분석한 결과, 고빈도 트레이딩으로 예측시장에 진입하는 것이 왜 어려운지를 보여주는 흥미로운 연구입니다.
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예측시장Polymarket+5
📊 2026-07 월간7월의 AI 투자 연구: 더 큰 모델이 정답이 아니다
2026년 7월 시스템 트레이딩 연구 동향. LLM 에이전트 비용 최적화, DEX 라우팅 $2,400만 손실 계량화, 추세추종의 주파수 영역 해석, 포트폴리오 분포 불확실성 강건 최적화, 시계열 부트스트랩 실용화.
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시스템 트레이딩LLM 에이전트+6
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