알고리즘 트레이딩S최적 집행 딥러닝 대리모델: 2022년 연구가 대규모 주문 스케줄을 짜는 법
수십만 주를 팔 때 '얼마나 빨리, 어떻게 쪼개서' 팔아야 시장 충격을 최소화할까? 2022년 연구는 선형 충격에서는 공식 해를, 비선형 충격에서는 딥러닝 대리모델을 제안합니다. 시장 매개변수가 틀려도 견디는 설계와 실제 성능 수치까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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최적 집행optimal execution+6
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알고리즘 트레이딩S
포트폴리오 최적화A거래비용의 비밀: 왜 같은 주문인데 손실이 다를까?
상대가치 거래에서 교차영향과 시간 감쇠를 고려한 볼록 최적화 거래비용 모델을 소개합니다. 기존 모델이 놓치고 있던 거래비용의 두 가지 그림자를 포착해 실행 전략을 개선하는 방법을 쉽게 설명합니다.
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거래비용교차영향+5
📊 2023-06 월간2023년 6월 양적 트레이딩 연구 동향: LLM이 금융에 들어오던 달
2023년 6월 arXiv에 공개된 양적 트레이딩·퀀트 투자 연구를 5개 테마로 정리합니다. 오픈소스 금융 LLM, 시너지 알파 자동 생성, 포트폴리오 모형 리스크, 메타학습 기반 주가 예측, RL 에이전트의 규범 학습까지 — 금융 AI가 빠르게 진화하던 시기의 핵심 연구를 살펴봅니다.
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양적 트레이딩퀀트 투자+8
📊 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