퀀트 투자
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자동매매 봇에게 ‘정답’을 가르치는 법, 트리플 배리어 라벨링 개념
자동매매 봇의 예측 모델을 학습시키려면 과거 신호마다 ‘정답 라벨’을 붙여야 합니다. 단순 기간 기준 라벨링의 한계와, 익절·손절·시간 세 개의 경계로 정답을 정하는 트리플 배리어 라벨링의 개념을 20년 현장 관점에서 초보 눈높이로 정리했습니다.
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자동매매 점수를 ‘확률’로 바꿔야 하는 이유
자동매매 봇이 매긴 점수를 그대로 믿으면 안 되는 이유와, 점수를 확률로 변환(캘리브레이션)해야 하는 근거를 설명합니다. 순위와 확률의 차이, 변환의 사고 순서, 초보가 반복하는 실수를 실전 관점에서 정리했습니다.
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자동매매 백테스트 검증법: ‘있음·없음’ 2×2 대조 실험으로 진짜 효과만 남기는 방법
백테스트가 좋아 보인다는 착각부터 걷어냅니다 키움헌터v2를 만들며 가장 뼈아팠던 착각은, 새 필터 하나를 추가했더니 백테스트 누적 수익률 곡선이 예쁘게 올라가는 것을 보고 “이 필터가 효과가 있구나”라고 결론지었던 일입니다. 며칠 뒤 그 필터를 아예 빼고 다시 돌려 보니 성과가 거의 같았고, 오르막의 진짜 원인은 그 기간에…
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백테스트가 거짓말을 하는 순간 — 미래 정보 누수와 순환논리
백테스트 성적이 비현실적으로 좋다면 실력이 아니라 미래 정보 누수를 의심해야 합니다. 자동매매 봇을 검증하며 부딪힌 “원인과 결과가 뒤바뀐 것 아닌가”라는 의문을 통해, 코딩을 몰라도 누수를 잡아내는 사고법을 정리했습니다.
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종목 거르는 피처·필터·알고리즘 쉽게 이해하기
자동매매의 세 부품인 필터·피처·알고리즘을 채용 과정에 빗대어 쉽게 정리했습니다. 각 단계에서 초보가 흔히 하는 실수까지, 넉 달간 계좌를 녹이며 배운 내용을 담았습니다.