LLM 트레이딩 에이전트A금융 AI 에이전트 Mint-Agent — 근거 추론과 감사 가능한 실행이 범용 대형 모델을 이기다
공시와 리서치 자료를 근거 기반으로 조사하는 금융 전용 에이전트 모델 Mint-Agent를 소개합니다. 9B와 27B의 작은 모델이 범용 초거대 모델을 벤치마크와 비용에서 모두 앞선 비결, 데이터 엔진과 근거 원장 설계를 쉽게 풀어 설명합니다.
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금융 AI 에이전트Mint-Agent+6
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LLM 트레이딩 에이전트A
📊 2025-06 월간2025년 6월, 퀀트 논문이 말하는 것 — 강건성과 실전성의 동시 추구
2025년 6월 arXiv에 올라온 금융·퀀트 논문 401편 중 128편을 분석한 월간 리포트. 딥 헤징, 변동성면 복원, 포트폴리오 이론, 최적 집행, LLM 금융 응용 등 5가지 테마로 정리했습니다.
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금융 논문퀀트+7
📊 2022-12 월간금리 폭탄 앞에서 포트폴리오를 지키는 방법 — 2022년 12월 AI·퀀트 금융 연구 종합
2022년 12월 arXiv에 공개된 금융 AI 논문 207편을 분석했습니다. 금리 급변기에 강건한 채권 포트폴리오를 만드는 방법, 거래의 가격충격이 실시간으로 변하는 이유, 러프 변동성 이론의 진전, 그리고 ChatGPT가 금융 시장을 이해하는지 테스트한 연구까지 — 그 달의 핵심 발견을 쉽게 풀어드립니다.
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강건 포트폴리오채권 최적화+6