알고리즘 트레이딩A백테스트가 거짓말하는 이유 — 그리고 컴퓨터가 그 거짓말을 잡아내는 방법
룩어헤드 바이어스를 '시간적 비간섭'이라는 수학적 개념으로 형식화하고, 백테스트 파이프라인의 정확성을 선형 시간에 검증하는 방법을 소개합니다.
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룩어헤드 바이어스백테스트+4
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알고리즘 트레이딩A
📊 2026-05 월간2026년 5월 AI 트레이딩 연구 한눈에 보기 — 성과를 어떻게 믿을 것인가?
2026년 5월 arXiv에 올라온 AI 트레이딩 연구 중 가장 주목할 만한 논문들을 테마별로 정리했습니다. 백테스트 신뢰성, LLM 에이전트 감사, 마켓메이킹 최적화, 포트폴리오 의사결정, 변동성 모형의 다섯 가지 연구 흐름을 살펴봅니다.
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AI 트레이딩백테스트+5
📊 2026-03 월간AI가 주식을 예측할 수 있을까? — 2026년 3월 금융 AI 연구 리뷰
2026년 3월 금융 AI 논문 734편을 분석한 월간 종합. LLM의 시간 편향 문제, 백테스트 엔진의 숨겨진 오차, 포트폴리오 최적화의 새로운 수학, LOB 시뮬레이션의 현실화, 강화학습 트레이딩 시스템의 실전 전환까지 — 신뢰할 수 있는 금융 AI를 만드는 5가지 연구 테마를 살펴봅니다.
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금융 AILLM 트레이딩+5
📊 2025-12 월간크립토 백테스트가 거짓말하는 이유, 그리고 2025년 12월 퀀트 연구의 다섯 가지 흐름
2025년 12월 arXiv에 올라온 금융 AI·퀀트 연구 중 주목할 만한 다섯 가지 흐름을 살펴봅니다. 크립토 백테스트의 과대평가 문제부터 팩터 알파의 수명까지, 실전에 가까워지는 퀀트 연구의 최신 동향을 쉽게 풀어 설명합니다.
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퀀트 투자크립토파생상품+5
📊 2021-04 월간2021년 4월의 AI 금융 연구: 리스크 지표의 치명적 약점, 그리고 실행의 비밀
2021년 4월 arXiv에 올라온 금융 AI 논문 중 주목할 만한 연구를 4가지 테마로 정리합니다. CoVaR 백테스트 불가능성, 전력 시장 최적 입찰, 랭킹 기반 롱·숏 포트폴리오, Hermite 다항식 옵션 가격결정 등을 살펴봅니다.
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금융 AI시스템 리스크+5