《The Playbook》의 트레이딩 철학을 AI 트레이딩 시스템에 녹여내다
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.
퀀트 트레이딩
AI 에이전트 vs 전통 트레이딩 봇 - 무엇이 다를까?
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 천국에서 실전 지옥으로 — 퀀트 시스템 첫 달의 5가지 뼈아픈 교훈
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.
보유 시간 효과: 왜 트레이드는 빠르게 청산해야 하는가
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. 왜 이런 현상이 발생할까요? 사실 논리적으로 생각해보면 꽤 직관적입니다: ...
퀀트 트레이딩 시스템 구축기: 첫 백테스팅 코드부터 페이퍼 트레이딩까지
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.