생존자 편향을 제거하는 방법: 사라진 기업까지 고려한 퀀트 데이터 구축
생존자 편향이 투자의 성과를 왜곡하는 이유 퀀트 투자를 공부하거나 직접 데이터를 다루기 시작할 때 가장 먼저 마주하게 되는 함정이 바로 생존자 편향입니다. 생존자 편향이란 성공한 …
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정량적 투자와 정성적 투자의 차이: 데이터가 투자판단에 미치는 영향
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3선택편향을 피하는 방법: 퀀트 투자에서 종목과 데이터를 공정하게 선정하기
4데이터 스누핑 바이어스란 무엇인가: 반복적인 전략 탐색이 만드는 통계적 오류
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퀀트 투자에서 선택편향을 극복하는 전략 퀀트 투자는 데이터에 기반하여 감정을 배제하고 원칙을 지키는 투자 방식입니다. 하지만 아무리 정교한 알고리즘을 사용하더라도 데이터 선정 과정…
데이터 스누핑 바이어스란 무엇인가: 반복적인 전략 탐색이 만드는 통계적 오류
데이터 스누핑 바이어스가 무엇인지 이해하기 우리는 일상에서 수많은 데이터를 마주합니다. 주식 차트를 보며 과거의 패턴을 분석하거나, 운동 앱에서 가장 효과적인 다이어트 식단을 찾으…
다중 가설검정 문제와 퀀트 투자: 수많은 전략 중 우연한 성공을 걸러내는 방법
퀀트 투자에서 마주하는 다중 가설검정 문제의 실체 퀀트 투자는 데이터에 기반하여 합리적인 의사결정을 내리는 매력적인 투자 방식입니다. 하지만 데이터의 바다에서 완벽한 전략을 찾는 …
Deflated Sharpe Ratio란 무엇인가: 과도한 전략 탐색으로 부풀려진 성과 검증하기
금융 시장의 함정 과최적화와 샤프 지수의 한계 투자 전략을 세울 때 우리는 흔히 과거의 데이터를 바탕으로 수익률을 계산합니다. 이때 가장 많이 사용하는 지표가 바로 샤프 지수(Sh…
Probability of Backtest Overfitting이란 무엇인가: 백테스트 과적합 확률 측정하기
백테스트 과적합 확률이란 무엇인가 금융 시장에서 투자 전략을 세울 때 가장 먼저 하는 일은 과거 데이터를 바탕으로 전략을 검증하는 백테스트입니다. 하지만 많은 투자자가 간과하는 사…
컴비네이셔널 퍼지드 교차검증의 원리와 퀀트 전략 검증 활용법
컴비네이셔널 퍼지드 교차검증의 개념과 퀀트 투자의 신뢰성 퀀트 투자 세계에서 가장 큰 적은 바로 과적합입니다. 과거 데이터에만 지나치게 최적화된 전략은 실전 시장에서 처참한 성적을…
퍼지드 교차검증이란 무엇인가: 금융 시계열의 정보 누수를 방지하는 방법
금융 시계열 분석의 함정 정보 누수와 퍼지드 교차검증의 필요성 금융 시장에서 데이터를 다루는 분석가들에게 가장 큰 적은 바로 과적합입니다. 특히 시계열 데이터는 일반적인 데이터셋과…
교차검증을 금융 데이터에 적용하는 방법: 일반적인 방법이 실패하는 이유
금융 데이터 분석에서 교차검증이 중요한 이유 금융 시장은 예측 불가능성으로 가득 차 있습니다. 주식, 환율, 가상화폐 등 모든 금융 데이터는 과거의 패턴이 미래에 반드시 반복되지 …