시스템 트레이딩

규칙 기반 트레이딩 — 기술적 분석, 알고리즘·고빈도 매매, 시장 미시구조 · 글 22편

강화학습 주문집행이 실전에서 실패하는 이유: 2023년 일반화 거래집행 RL

백테스트에서는 완벽했던 강화학습 주문집행 알고리즘이 실전에서 무너지는 이유를 이론과 실험으로 규명한 2023년 연구를 쉽게 풀어 설명합니다. 과적합의 구조적 원인, 컨텍스트 압축 해법, 그리고 실전 적용 시사점을 다룹니다.

2026년 10월 13일19분

강화학습 트레이딩주문집행+6

알고리즘 트레이딩S

최적 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.

2026년 10월 13일15분

최적 집행optimal execution+6

포트폴리오 최적화S

2021년 세금·주식 수량까지 반영한 포트폴리오 최적화: 수백 밀리초에 풀고 '좋은 답인지'까지 증명하는 법

이론의 포트폴리오 최적화는 매끈한데, 현실은 세금·정수 주식·최소 거래 단위로 뒤범벅입니다. 스탠퍼드 연구진은 이 지저분한 문제를 '쪼개서' 수백 밀리초에 풀고, 그 답이 최적에 얼마나 가까운지 하한까지 계산해 보증하는 프레임워크를 제시했습니다. 소규모 계좌 운용과 세금 인식 리밸런싱에 바로 쓸 수 있는 실용 최적화의 교과서를 쉽게 풀어 설명합니다.

2026년 10월 13일21분

포트폴리오 최적화ADMM+7

알고리즘 트레이딩A

백테스트 전략 채택 게이트는 정말 소용 있을까? 주입 진실 실험의 답

전략 후보를 걸러내는 통계 게이트가 진짜 정보를 줄까, 그냥 까다로울 뿐일까? 정답을 주입해 검증한 실험에서 약한 신호에만 유효하고, 절대수익 기준이면 진짜 신호까지 전부 기각한다. 백테스트 오버피팅과 전략 채택 검증의 실무 교훈.

2026년 10월 7일23분

백테스트 오버피팅전략 채택 게이트+5

알고리즘 트레이딩A

LLM 트레이딩 전략 자동 최적화 — '나쁜 시기'를 견디는 전략이 살아남는 이유

LLM에게 전략 코드를 고쳐 가게 맡기면 백테스트 성적은 잘 나오는데 실제 시장에서 무너지는 일이 흔합니다. 텍스트 그래디언트로 전략을 개선하고 '가장 약한 시기'만 보고 학습한 TradeGrad 연구를 일반인 눈높이로 풀어 설명합니다.

2026년 10월 6일19분

LLM 트레이딩 전략텍스트 그래디언트+5

고빈도 트레이딩(HFT)A

HFT 시스템 설계, 단일 스레드 법칙을 뒤집은 CME 1년 측정 연구

CME 나스닥 선물 시장 데이터 1년치를 패킷 단위로 추적한 측정 연구를 쉽게 풀어봅니다. 고빈도 트레이딩 시스템의 단일 스레드 설계 법칙은 언제 뒤집히는가, 마이크로초 지연 꼬리의 진짜 원인은 무엇인가 — 초 단위가 아닌 마이크로초의 세계에서 벌어지는 일들입니다.

2026년 9월 30일21분

고빈도 트레이딩HFT 시스템 설계+5

시계열 계량경제학A

전기 요금을 예측하는 것만으로는 부족하다 — 스프레드를 직접 노려라

개별 전력 가격이 아니라 시간대 간 가격 차이(스프레드)를 직접 예측하면 배터리 차익거래 수익이3% 이상 개선된다는 놀라운 실증 결과를 소개합니다. 통계적으로 가장 정확한 모델과 실제 가장 수익이 높은 모델이 다른 '정확도-수익 역설'도 확인했습니다.

2026년 9월 22일13분

전력시장스프레드예측+5

LLM 트레이딩 에이전트A

AI 트레이딩 에이전트 15종 보안 진단 — 80%는 위기 대응, 100%는 보안에서 실패

자금을 직접 굴리는 LLM 트레이딩 에이전트 15개를 견고성과 보안 9개 지표로 진단한 FARSIGHT 연구를 쉽게 풀어 설명합니다. 플래시 크래시 대응 부재, 프롬프트 주입, 에이전트 탈취 위험과 실무 방어 설계까지 AI 트레이딩 보안이 왜 필요한지 알려드립니다.

2026년 9월 20일26분

LLM 트레이딩 에이전트AI 트레이딩 보안+5

시장 미시구조B

연말이면 숨어 있는 2~3bp의 비용 — 옵션 내재금리에 감춰진 '연말 통행료

옵션 내재금리가 정말 '무위험'일까? SPX·RUT 옵션 13년 데이터로 밝혀진 연말 결산일 경계의 구조적 funding wedge 2~3bp의 비밀을 쉽게 풀어쓴다.

2026년 9월 10일9분

옵션 내재금리funding basis+4

포트폴리오 최적화A

거래비용의 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.

2026년 9월 8일12분

거래비용교차영향+5

시계열 계량경제학A

교차충격과 시장 안정성 경계: 투자 한도를 인증하는 새로운 통계학

큰 주문이 시장을 흔들 수 있는 경계선에서 포트폴리오 한도를 어떻게 정할까? 교차충격·조건부 리스크·위험부담능력을 함께 추정하고, 틀릴 수 있는 추정을 정직하게 반영해 투자 한도를 인증하는 통계 프레임워크를 쉽게 설명합니다.

2026년 9월 4일26분

교차 충격시장 안정성+6

LLM 트레이딩 에이전트A

LLM 트레이딩 전략 100개 자동 발굴, 정직한 평가를 통과한 것은?

AI가 트레이딩 전략을 대량으로 만들어 그중 최고 성적만 보고하는 시대. 데이터 누수 차단과 탐색 횟수 보정으로 100개 후보를 정직하게 시험한 연구가 무엇을 남겼는지, 백테스트 과대평가의 함정부터 쉽게 풀어 설명합니다.

2026년 9월 1일22분

LLM 트레이딩 전략백테스트 과대평가+5

알고리즘 트레이딩A

블록체인 차익거래, 프로토콜 상관없이 잡아낸다: 형식 검증된 구조적 동치 프레임워크

이더리움 트랜잭션의 자금흐름을 추문 구문 트리로 분석하고, 15개 규칙의 항 재작성 시스템으로 프로토콜에 독립적인 차익거래를 탐지하는 형식 검증된 프레임워크를 소개합니다. 22만 블록 대상 평가에서 Eigenphi 대비 6만 건 이상의 추가 탐지를 달성했습니다.

2026년 8월 25일8분

블록체인차익거래+6

NLP·센티먼트 분석A

금융 뉴스 NLP 시간 누수: 주가 예측 성능 6.5배 부풀리는 함정과 M&A 신호

금융 뉴스로 주가 방향을 예측할 때 무작위 데이터 분할이 성능을 최대 6.5배 부풀리는 '시간 누수'를 16개 모델로 감사한 연구. 시간 순 분할로 검증하면 대부분의 신호가 사라지고 M&A 뉴스만 살아남는 이유를 쉽게 풀어 설명합니다.

2026년 8월 20일17분

금융 뉴스 NLP시간 누수+5

NLP·센티먼트 분석A

뉴스는 이미 반영됐을까? 457만 건 기사로 검증한 시장 격언의 진실

457만 건 미국 금융 기사와 LLM 분류로 '뉴스는 이미 가격에 반영된다'는 시장 격언을 정량 검증한 연구를 살펴봅니다. 뉴스 유형별로 가격 반영 속도가 어떻게 다른지, 투자에 어떤 의미가 있는지 쉽게 풀어 설명합니다.

2026년 8월 18일16분

뉴스 트레이딩이벤트 스터디+5

시장 미시구조A

지갑 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.

2026년 8월 6일11분

시장 미시구조역선택+5

시장 미시구조A

예측시장에서 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.

2026년 8월 5일8분

예측시장Polymarket+5

시장 미시구조A

예측시장에서 돈을 벌 수 있을까? 7억 행 데이터로 확인한 놀라운 결론

2026년 8월 5일11분

예측시장Polymarket+5

LLM 트레이딩 에이전트A

LLM 트레이딩 에이전트는 자기 지능값을 벌까? TradeLens 손익 감사

AI 트레이딩 봇이 벌어들인 수익에서 추론 비용을 빼면 남는 건 무엇일까? 10개 LLM 백본의 손익을 시장·자산선택·타이밍으로 분해한 TradeLens 진단에서, 성패를 가른 것은 AI 사용 비용이 아니라 의사결정의 질이었다. LLM 트레이딩 에이전트 비용효율성 분석.

2026년 7월 15일21분

LLM 트레이딩 에이전트AI 트레이딩 비용+5