Forge Fate퀀트·데이터 연구
백테스트 전에 정할 것들: 미국 ETF 퀀트 리서치의 질문과 규칙
첫 미국 ETF 연구를 시작하기 전 질문, 매매 규칙, 기준선과 시간 분할을 고정하는 방법을 다룹니다. 결과를 보기 전에 남겨야 할 연구 계약과 기록을 정리합니다.
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AI는 퀀트 투자에 실제로 도움이 되는가: 조건부 결론과 검증의 기준
AI의 연구 보조 가치와 투자 수익성을 구분하고, 유용함을 판단할 조건을 정리합니다. 시간순 검증, 기준선 비교와 재현 가능한 기록이 필요한 이유를 살펴봅니다.
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가격을 맞히기보다 연구를 검증하기: 퀀트 리서치의 LLM 활용 경계
퀀트 리서치에서 LLM의 역할을 자료 변환, 검증 보조와 의사결정 경계로 나눕니다. 요약과 코드 초안을 원문·원자료와 대조하는 기준을 설명합니다.
- 퀀트·데이터 연구
규칙, 머신러닝, 딥러닝, LLM: 같은 투자 질문을 푸는 네 가지 방식
규칙 기반 전략, 머신러닝, 딥러닝과 LLM이 받는 입력과 만드는 출력을 비교합니다. 도구 선택보다 예측할 결과, 사용할 데이터와 평가 기준을 먼저 정하는 방법을 다룹니다.
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퀀트 투자에 AI가 정말 도움이 될까? 직접 검증을 시작합니다
퀀트 연구에서 AI가 맡을 수 있는 예측, 리서치와 자동화의 역할을 구분합니다. 생산성 개선과 투자 성과를 별도로 검증하기 위한 위험 요인과 비교 계획을 정리합니다.