살아온 날의 흔적, 살아갈 날의 기록
1. 기계학습과 투자를 주제로 하는 논문을 보다보면 예전과 다른 면이 보입니다. Goal Based Investing과 기계학습도 개인적인 관심과 맞물려 정리한 글입니다. 여기서 궁금점을 녋혀보았습니다. “VWAP과 기계학습이 만나면” “Pair Trading과 기계학습이 만나면?” 이런 질문을 한 이유는 기관투자자를 위한 알고리즘트레이딩시스템때문입니다. 지난 몇 년동안 증권회사가 기관투자자를 위한 VWAP를 기본으로 한 알고리즘트레이딩시스템을 너도나도 도입하였습니다. 단순한 수준의 Order Management System을 업그레이드한 결과입니다. 2010년 알고리즘트레이딩이 여의도에 회자한…
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1. 목적기반투자. 영어로 Goal Based Investing입니다. Goal-based investing에서는 아래와 같이 정의합니다. GBI implements dedicated investment solutions to generate the highest possible probability of achieving investors’ goals, with a reasonably low expected shortfall in case of adverse market conditions. 목적기반투자라는 단어가 눈에 들어온 것은 ‘두물머리와 관련한 기사’때문입니다. 물머리투자자문은 최근 개인별 목표기반투자(GBI) 솔루션에 대한 특허를 출원했다. 해당 솔루션을 활용하면 로보어드바이저 서비스가 실제…
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1. HFT가 유행할 때 제품을 만들면 High라는 단어를 넣어서 작명했습니다. Low Latency가 유행일 때는 Low 대신 Zero로 작명을 하였습니다. ZeroAOS도 이런 규칙에 따라 만든 서비스명칭입니다. 빅데이타, 기계시대에 맞는 작명은 무엇일까요? JP Morgan이 발표한 Deep Hedging이나 구글이 만든 DeepMind처럼 Deep이 들어가야 할 듯 합니다. 솔직히 ZeroAOS의 다음버전으로 DeepAOS를 만들고 싶지만 아직까지 손을 대지 못하고 있습니다. C로 만들어진 제품인 ZeroAOS와 Python의 환경을…
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1. 무척 흥미러운 작명.퀀트, 트레이더, 퀀트트레이더 그리고 아마추어퀀트까지. Quant라는 수식가 현대 트레이딩을 규정하는 핵심적인 용어로 발전하는 과정을 보여줍니다. 데이타와 기계의 시대를 맞아서 적절한 작명이라고 생각합니다. 대부분 기계학습과 자본시장을 결합할 때 사용하는 표현은 Machine Learning in Quant (Investing, Trading, Trader)입니다. Quant의 일부분이 아니라 Quant의 본질로 기계학습을 사용한 표현이기때문입니다. Machine Learning Quant 이 명칭을 쓰는 분들은 MLQ.ai입니다.이 때 MLQ는 Machine Learning Quant의…
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1. 기계학습과 금융공학을 결합한 Python기반의 소프트웨어들이 붐을 이룹니다. 물론 오픈소스입니다. 오늘 소개하는 Machine Learning Financial Laboratory (MlFinLab)을 개발한 회사는 Hudson and Thames Quantitative Research 입니다. 이 팀이 지향하는 바를 간단히 정리한 내용입니다. 다양한 논문을 기반으로 하여 기계학습을 집중적으로 연구하는 그룹이라고 소개합니다. Hudson and Thames Quantitative Research is a research group with a focus on financial machine learning, whose goal is…
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1. 호랑이가 담배먹던 시절, 자료는 돈이었습니다. 새로운 지식을 얻을 수 있는 소중한 기회이고 비지니스를 새롭게 만들 수 있는 토대이기도 하였습니다. 인터넷이 등장하기 이전입니다. 인터넷이 등장했지만 상황이 크게 바뀌지 않았습니다. 지금은 잊혀진 듯 하지만 요즘말로 집단지성이라고 할 수 있는 usenet을 통해 문제를 해겨라고 자료를 찾곤 했습니다. 시간이 흐르면서 인터넷을 통해 얻을 수 있는 자료의 폭과 깊이 달라집니다. 폭은 끝이 없고 깊이는…
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1. 아시는 분은 아시겠지만 트위터를 통해 거의 매일 ‘기계학습과 금융’을 주제로한 논문을 소개하는 분이 계십니다. Carl Carrie입니다. 예를 들면 아래와 같은 트윗입니다. AI-powered hedge funds have outpaced average hedge fund returns by 3xhttps://t.co/dXam1jZNMS — Carl Carrie (@🏠) (@carlcarrie) August 17, 2020 저는 Arxiv를 RSS로 연결해서 논문을 살피는데 트위이 솔직히 편합니다. 누군가 정리해서 올려준 덕분입니다. 몇 일전 제목이 흥미로왔던 논문입니다.논문의 글쓴이를…
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1. 핀테크 비즈니스가 전통적인 은행과 경쟁하는 시장은 중금리시장입니다. 카카오뱅크와 같은 인터넷은행, 저축은행, P2P금융 모두 중금리시장을 놓고 치열하게 경쟁하고 있습니다. 경쟁의 무기는 무엇일까요? 조달금리? 아닙니다. 저금리가 뉴노멀인 환경에서 조달금리는 중요하지 않습니다. 핵심은 부실채권비율을 낮추는 것입니다. 부실채권비율을 낮추는 가장 확실한 방법은 담보대출입니다. 그렇지만 담보대출시장은 이미 은행이 중심입니다. 저금리시장입니다. 후발주자가 시장에 진출하려면 담보대출이 아닌 신용대출을 늘려야 합니다. 신용평가들이 제공하고 금융회사들이 자체로 평가하는 신용평가모형으로는…
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1. SpringerLinkSpringerLink라고 아시나요? 수백만권의 과학저서를 온라인으로, 무료로 제공해주는 사이트입니다. 넓은 의미로 보면 Open Access입니다. 혹 Quantpedia를 아시나요?에서 소개하였고 많은 분들이 이용하고 계시는 arXiv, SSRN과 같은 서비스입니다. Springer가 정의하는 Open Access는 다음과 같습니다. What is open access? Open access publications are freely and permanently available online to anyone with an internet connection. Unrestricted use, distribution and reproduction in any medium is…
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