AI 기술, 퀀트 전략, 자산 관리, 시스템 트레이딩에 대한 실전 인사이트를 공유합니다.
🤖 AI 연구2020년 11월 arXiv에 공개된 금융 AI 연구를 5개 테마로 정리했습니다. 딥 ERM의 overlearning 이론, TailCoR의 위기 감지, Factor Graphical Lasso의 고차원 포트폴리오, LSTM 기반 경로의존 파생상품 가격결정, 모델 프리 트레이딩 분석 — 딥러닝의 가능성과 위험을 동시에 보여준 달이었습니다.
🤖 AI 연구2020년 10월 arXiv에 공개된 AI 금융 연구를 다섯 가지 주제로 정리합니다. 알고리즘 트레이딩의 보안 취약성, 꼬리 위험 추정의 숨은 편향, 옵션 리스크 계산의 ML 혁신, 실전 데이터 검증 예측 모델, 그리고 포트폴리오 이론과 강화학습의 만남까지—실전 단계에 진입한 ML 트레이딩의 가능성과 그림자를 함께 살펴봅니다.
🤖 AI 연구2020년 9월에 발표된 금융 AI·퀀트 핵심 논문 10편을 다섯 가지 테마로 분석합니다. Qlib 플랫폼, 변동성 모델링, 포트폴리오 이론, 통계 차익거래, 리스크 측정까지.
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