퀀트 트레이딩

IBKR MCP를 통해 Claude가 TWS API로 계좌 조회 및 주문을 직접 수행할 수 있지만, 기본 설정은 완전한 읽기+거래 권한입니다. 실계좌 사용 전 5가지 보안 방어선을 반드시 설정해야 하며, 본 글에서는 Read-Only API 모드 활성화 방법, 서브계좌 격리 전략, IP 화이트리스트 설정 등 핵심 보안 조치를 상세히 설명합니다.

Mike Bellafiore는 최고의 트레이더는 직관이 아닌 플레이북으로 거래한다고 말합니다. 책을 읽다가 문득 깨달았습니다. 우리 AI 시스템이 처음부터 그 일을 하고 있었다는 것을, 다만 노트가 아닌 코드로 써뒀을 뿐이라는 것을.

AI 에이전트와 전통 트레이딩 봇의 가장 큰 차이는 의사결정 방식입니다. 전통 봇은 사전 설정된 규칙을 실행하고, AI 에이전트는 독립적으로 시장 데이터를 분석하여 결정합니다. 경험 수준과 전략 복잡도에 따라 선택하세요.

백테스트 연간 수익률 87%? 축하합니다. 하지만 실전 트레이딩은 완전히 다른 세계입니다. 이 글은 저희 퀀트 시스템의 실전 첫 달을 기록하고, 백테스트가 절대 알려주지 않는 것들을 공유합니다.

이 글은 JudyAI Lab의 AI 엔지니어링 시리즈 중 하나입니다 — 100편 이상 발행된 가이드, 60개국 5,000명 이상의 주간 독자가 읽는 콘텐츠로, AI 에이전트·트레이딩 시스템·콘텐츠 파이프라인의 실전 운영에 초점을 둡니다. 예상치 못한 발견 우리 트레이딩 시스템의 30개 이상 실거래를 분석하던 중, 교과서에서는 거의 다루지 않는 현상을 발견했습니다: 보유 시간과 승률 사이에는 강한 역상관관계가 있다는 것입니다. 보유 시간 거래 수 승률 평균 PnL/거래 0-2시간 20 65% +$1.56 2-6시간 5 20% -$3.68 6-12시간 2 50% -$1.23 12-24시간 7 14.3% +$0.47 맞습니다: 2시간 이내에 청산된 거래는 65% 승률을 보이지만, 2시간을 초과하는 거래는 20%로 급락합니다. ...

장부상 승률 87.5%의 페이퍼 트레이딩 전략이 Z-score 통계 검증 결과 p값이 0.24에 달해 동전 던지기와 통계적 차이가 없었다. 베이지안 조정과 과적합 지수(OFI)를 통해 33건의 실거래 데이터로 전략 판정 로직을 구축하고, 소표본 고승률의 착각 함정을 피하는 방법을 소개한다.

수익성 있던 전략이 갑자기 작동하지 않나요? 전략의 문제가 아닐 수 있습니다 — 시장 레짐이 바뀐 것입니다. ADX, BB Width, ATR을 사용해 시장 상태를 감지하고 자동으로 전략을 전환하는 방법을 알아보세요.

대부분의 트레이더들은 시간의 90%를 신호 찾기에, 10%를 포지션 크기 고민에 투자합니다. 하지만 수학은 보여줍니다: 같은 전략이라도 포지션 사이징에 따라 결과가 10배나 달라질 수 있습니다.

평균 회귀 전략을 개발했습니다. 백테스팅에서 8개 조합 중 3개가 100% 승률을 기록했죠. 그런데 아웃오브샘플 검증을 돌렸더니, 100%가 25%로 폭락했습니다. 무슨 일이 벌어졌는지 들려드립니다.

2주 동안 퀀트 트레이딩 시스템을 처음부터 완성까지 구축했습니다 — 4개 전략, 8구간 워크포워드 검증, Z-점수 통계 검정, 페이퍼 트레이딩. 이 글은 그 전 과정과 가장 큰 함정들을 기록합니다.