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AI 퀀트 랩

AI 기술, 퀀트 전략, 자산 관리, 시스템 트레이딩에 대한 실전 인사이트를 공유합니다.

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확산과정 최적정지 RL 프레임워크 구조
🤖 AI 연구

모형 없이도 최적 결정을 내릴 수 있을까? — 확산과정의 최적정지와 강화학습

2024년 8월 arXiv 금융 AI 논문 분석. 확산과정 최적정지를 RL로 푸는 새 프레임워크, 수익률 분포 예측, 극단 손실 헤지, 금융 특화 기반모델 등 주목할 연구 5가지를 살펴봅니다.

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최적정지강화학습+7
Alpha² 알파 생성 파이프라인 구조도
🤖 AI 연구

2024년 6월 AI 퀀트 리서치 요약 — 알파 자동화부터 꼬리 리스크까지

2024년 6월 arXiv에 공개된 AI·퀀트 금융 논문 293편을 분석했습니다. 딥러닝으로 알파를 자동 발굴하는 방법, 시장 레짐에 맞춰 포트폴리오를 바꾸는 전략, 전통 상관이 숨기는 꼬리 리스크의 비밀 등 4가지 테마로 정리합니다.

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알파탐색강화학습+6
집중 유동성 AMM의 최적 틱별 유동성 배분 결과
🤖 AI 연구

숨겨진 5억 달러의 비밀: 펀드 성과의 이면을 분해하다

2024년 5월 arXiv에 공개된 펀드 수익률의 폰지형 메커니즘, 공개 데이터로 HFT를 추적하는 방법, 집중 유동성의 최적 배분 등 핵심 논문 5가지를 분석합니다.

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펀드평가폰지펀드+7
2024년 4월 arXiv 시스템 트레이딩 연구 테마 분석
🤖 AI 연구

AI가 주식을 '읽는' 법: 100년치 수익률로 배우는 생성형 모델, 그리고 DeFi 유동성의 숨겨진 비밀

2024년 4월 arXiv 시스템 트레이딩 연구를 테마별로 분석합니다. 주가 수익률을 토큰으로 학습하는 StockGPT, DeFi 유동성 공급자의 구조적 손실, 그리고 옵션 가격 경계를 구하는 딥러닝 방법론까지.

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StockGPT생성형AI+7
2024년 3월 arXiv AI 퀀트 연구 테마별 분석
🤖 AI 연구

주식 시장의 숨겨진 규칙을 찾다 — 2024년 3월 AI 퀀트 연구 하이라이트

2024년 3월에 나온 AI 퀀트 연구 중 가장 주목할 논문들을 살펴봅니다. 주문장 딥러닝 예측, 포트폴리오 교차 임팩트, 변동성의 이중적 성격, 위험민감 강화학습, LLM 주가 예측까지.

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LOB딥러닝+7
2024년 2월 AI 금융 연구 — 포트폴리오 분산, 딥러닝 팩터, 헤징, LLM 벤치마크, AMM 차익거래
🤖 AI 연구

포트폴리오 45종목이면 충분할까? 딥러닝이 발견한 주식 가격의 비밀 — 2024년 2월 AI 금융 연구 리뷰

2024년 2월에 나온 AI 금융 연구를 살펴봅니다. 주식을 몇 개 사야 충분히 분산되는지, 딥러닝이 주식 가격을 어떻게 결정하는지, 시장충격을 고려한 헤징은 어떻게 다른지, 그리고 AI가 주식을 잘 예측하는지까지 — 일반인도 이해할 수 쉽게 풀어썼습니다.

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AI 금융포트폴리오 최적화+5
SPX ATM skew 만기 구조를 여러 변동성 모델로 맞춘 결과 비교 그림
🤖 AI 연구

러프 변동성은 정말 최선일까? 2024년 1월 금융 AI 연구 하이라이트

2024년 1월 arXiv에 공개된 금융 AI 연구 중 주목할 만한 논문들을 살펴봅니다. rough volatility 모델의 실증 검증, FDR 통제 기반 포트폴리오 최적화, LLM 에이전트 감성분석 등 5개 테마를 친절하게 풀어냅니다.

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rough volatility포트폴리오 최적화+5
러프 변동성은 정말 최선일까? 2024년 1월 금융 AI 연구 하이라이트
🤖 AI 연구

러프 변동성은 정말 최선일까? 2024년 1월 금융 AI 연구 하이라이트

2024년 1월 arXiv에 공개된 금융 AI 연구 중 주목할 만한 논문들을 살펴봅니다. rough volatility 모델의 실증 검증, FDR 통제 기반 포트폴리오 최적화, LLM 에이전트 감성분석 등 5개 테마를 친절하게 풀어냅니다.

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rough volatility포트폴리오 최적화+5
AI가 금융 리스크를 읽고, 수학이 헤징을 혁신하다 — 2023년 10월 금융 AI·퀀트 연구 하이라이트
🤖 AI 연구

AI가 금융 리스크를 읽고, 수학이 헤징을 혁신하다 — 2023년 10월 금융 AI·퀀트 연구 하이라이트

2023년 10월 arXiv에 올라온 금융 AI·퀀트 연구 중 주목할 논문 6편을 테마별로 정리했습니다. GPT로 기업 리스크를 추출하고, 시그니처로 거친 변동성에 헤징하며, 주문 흐름의 최적 해법을 찾는 최신 연구를 쉽게 풀어 설명합니다.

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금융 AILLM+7
n=1,000개 자산 포트폴리오의 실현 수익률과 변동성 비교 — Average Oracle이 DCC+NLS 변종들보다 높은 누적 수익률
🤖 AI 연구

2023년 9월 퀀트 리서치 한눈에 보기: 단순함이 이기고, 데이터가 힘이다

2023년 9월에 발표된 퀀트·AI 금융 논문 중 주목할 만한 연구를 4가지 테마로 살펴봅니다. 포트폴리오 필터링의 단순함, 생성형 AI의 오더북 진출, 글로벌 데이터 스케일링, 계층적 RL과 DeFi 최적화까지.

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포트폴리오 최적화공분산 필터링+10
오더북(LOB)의 예시 — 매수·매도 호가가 각각 10단계씩 표시
🤖 AI 연구

2023년 8월 퀀트 리서치 한눈에 보기: 포트폴리오 이론에서 실행까지

2023년 8월에 발표된 퀀트·AI 금융 논문 중 주목할 만한 연구 5가지 테마를 살펴봅니다. 포트폴리오 리밸런싱 이론, GPU 가속 시뮬레이터, 네트워크 모멘텀, 딥러닝 벤치마크, RL 시장조성까지.

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포트폴리오 최적화강화학습+6
2023년 7월의 금융 AI: 누구나 금융 LLM을 만들 수 있게 되는 날이 올까?
🤖 AI 연구

2023년 7월의 금융 AI: 누구나 금융 LLM을 만들 수 있게 되는 날이 올까?

2023년 7월 금융 AI 연구 동향 — FinGPT로 촉발된 금융 LLM 민주화, 탈중앙 거래소 유동성의 비밀, 변동성의 거친 구조, 그리고 모델이 틀려도 버티는 헤징까지. 일반인도 이해할 수 있게 풀어쓴 월간 종합.

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금융 AIFinGPT+7

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