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2022년 4월의 AI 금융 연구: 통계적 함정을 피하고, 실행을 최적화하고, 암호자산의 비밀을 풀다
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2022년 4월의 AI 금융 연구: 통계적 함정을 피하고, 실행을 최적화하고, 암호자산의 비밀을 풀다

2022년 4월 arXiv에 공개된 AI 금융 연구 중 가장 주목할 만한 논문들을 살펴봅니다. 팩터 투자의 통계적 함정, 딥러닝 기반 최적 실행, 암호화폐 펌프앤덤프 탐지, 웨이블릿을 이용한 변동성 분석, 그리고 NMF 기반 포트폴리오 최적화까지.

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팩터투자최적실행+7
시뮬레이션에서 현물 변동성은 매끄럽지만 실현변동성은 항상 거칠게 보인다 — rough volatility의 측정 잡음 가설
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측정이 보여주는 것과 실제 사이 — 2022년 3월 금융 AI 연구 종합

변동성의 거칠기가 사실은 측정 잡음이었다면? 인과 구조를 무시한 강건 최적화가 과도하게 보수적이었다면? 2022년 3월 금융 AI 연구가 묻는 핵심 질문을 쉽게 풀어쓴 월간 종합.

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rough volatility분포 강건 최적화+4
VaR 백테스팅 결과 — 2T-POT Hawkes 모델의 꼬리 위험 예측 정확도
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2022년 2월 AI 퀀트 리서치 요약 — 포트폴리오, 꼬리 위험, 옵션, 그리고 가상 시장

2022년 2월에 발표된 AI·퀀트 금융 논문들을 일반 독자 눈높이로 풀어쓴 월간 리서치 리뷰. 포트폴리오 최적화, 온라인 학습, 꼬리 위험, 옵션 가격결정, 시장 시뮬레이션 등 다섯 가지 주제를 다룬다.

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포트폴리오 최적화온라인 포트폴리오+8
중첩 시뮬레이션의 KRR 기반 가속 — 고차원 리스크 추정의 차원 저주 완화
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2022년 1월 AI 금융 연구 요약 — 고차원 리스크 추정, CVaR 집행, 선행-후행 네트워크

2022년 1월 arXiv에 공개된 AI 금융 연구를 5개 테마로 정리합니다. 고차원 포트폴리오의 VaR/CVaR 추정 가속, CVaR 기반 최적 집행 전략, 비동기 고빈도 데이터의 공분산 추정, 선행-후행 네트워크 클러스터링, 리스크 인식 강화학습 트레이딩까지 — 이론과 실전을 잇는 핵심 연구들을 쉽게 풀어 설명합니다.

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AI 금융포트폴리오 최적화+6
공분산을 믿지 마세요 — 2021년 12월 금융 AI 연구 하이라이트
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공분산을 믿지 마세요 — 2021년 12월 금융 AI 연구 하이라이트

2021년 12월 금융 AI 연구 동향. 포트폴리오 공분산 추정의 함정, Transformer 기반 모멘텀 트레이딩, CEX vs DEX 시장 품질 비교, 그리고 이모지로 주가를 예측하는 감정 분석 도구를 살펴봅니다.

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AVaR 추정 오차의 수렴 경로: 표본 수가 증가할수록 오차가 안정적으로 감소하는 모습
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공분산을 깨끗하게, 헤징을 안정적으로 — 2021년 11월 금융 AI 연구 탐구

2021년 11월 arXiv에 올라온 금융 AI 연구 중 주목할 만한 논문 다섯 편을 살펴봅니다. 공분산 행렬 정제, 리스크 측도 추정, 딥헤징의 안정성, end-to-end 포트폴리오 최적화, 팩터 간 인과구조 분석까지 — 이론과 실전 사이의 간극을 좁히는 연구들을 쉽게 풀어 설명합니다.

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공분산 행렬포트폴리오 최적화+6
ABIDES-Gym의 전체 구조: 시뮬레이션과 RL 학습 루프
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시장을 시뮬레이션하고, 그 안에서 최적의 답을 찾다 — 2021년 10월 AI 트레이딩 연구 리뷰

2021년 10월 AI 트레이딩 핵심 논문 5편을 테마별로 분석합니다. 시장 시뮬레이터, 포트폴리오 이론, 주문 실행 최적화, 그래프 기반 주식 예측, 강화학습 평가까지 — 시장을 어떻게 모델링하고 그 안에서 최적의 행동을 찾을 것인가에 대한 최신 연구를 쉽게 풀어 설명합니다.

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AI 트레이딩시장 시뮬레이션+5
WaveCorr 정책 네트워크 구조 — 상관관계 처리 레이어
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2021년 9월 금융 AI 연구 요약 — 포트폴리오 수축부터 비트코인 주기성까지

2021년 9월 arXiv에 올라온 금융 AI·시스템 트레이딩 논문 중 주목할 만한 11편을 5개 테마로 정리했습니다. 포트폴리오 공분산 추정, 강화학습, 금융 데이터 분석, 의존구조 모델링, 암호화폐 시장 분석까지.

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금융 AI포트폴리오 최적화+5
Policy Evaluation and TD Learning in Continuous Time
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Policy Evaluation and TD Learning in Continuous Time

2021년 8월에 발표된 AI 금융 연구 15편(A등급)을 5개 테마로 정리했습니다. 변동성 표면 생성, 뉴스 네트워크, 포트폴리오 손실함수, 암호자산 네트워크, 강화학습 이론까지 — '좋은 예측'을 넘어 '좋은 결정'으로 가는 연구 동향을 살펴봅니다.

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AI 투자변동성 표면+5
2021년 7월 금융 AI 연구 — 공분산 행렬 추정의 새로운 수학
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2021년 7월의 금융 AI 연구: 공분산 행렬의 비밀을 풀다

2021년 7월 arXiv에 공개된 금융 AI 연구를 4개 테마로 정리했습니다. 고차원 공분산 행렬의 표본 상관 문제, VaR 포트폴리오의 정수계획, 교차충격 커널의 수학적 특성화, SABR 근사의 발산 증명 — 실무 도구의 수학적 기반을 강화하는 연구가 쏟아진 달입니다.

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금융 AI공분산 행렬+6
2021년 6월 AI 금융 연구 종합: 포트폴리오 추정의 안정성과 실행의 정밀성
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2021년 6월 AI 금융 연구 종합: 포트폴리오 추정의 안정성과 실행의 정밀성

2021년 6월 arXiv에 공개된 AI 금융 연구를 4개 테마로 종합 분석. 고차원 포트폴리오 추정의 축소 기법, 딥러닝 통계 차익거래, 강건 헤징, 시장 미시구조의 최신 연구 동향을 쉽게 풀어 설명합니다.

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포트폴리오 최적화통계 차익거래+5
2021년 5월 AI 금융 연구 — 투자 전략의 유통기한과 변동성의 비밀
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2021년 5월 AI 금융 연구 종합: 투자 전략의 유통기한, 그리고 변동성의 비밀

2021년 5월 arXiv에 공개된 AI 금융 연구를 5개 테마로 종합 분석. 투자 전략의 유통기한 진단, 거친 변동성 헤지의 실증적 우수성, 차익거래 없는 neural SDE, DeFi 순환 차익거래 등 최신 연구 동향을 일반인도 이해할 수 쉽게 풀어 설명합니다.

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전략 쇠퇴rough volatility+8

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