semtax의 개발 일지

1. 핵심 개념Fundamental factor model은 주식수익률을 기업의 관측 가능한 특성과 연결하는 모형이다.Factor exposure: 종목이 특정 위험에 얼마나 노출되어 있는지를 나타낸다.Factor premium: 해당 위험을 한 단위 부담한 투자자가 받는 보상이다.평균수익률: factor exposure와 factor premium의 결합으로 결정된다.$$\text{평균 주식수익률}=\text{Factor exposure}\times\text{Factor premium}$$여러 factor를 사용하는 경우 종목 $i$의 수익률은 다음과 같이 표현된다.$$r_i=\alpha+\boldsymbol{\beta}_i^\prime\mathbf f+\epsilon_i$$기호의미$r_i$종목 $i$..

1. 서론Factor는 주식수익률을 설명하거나 예측하기 위해 사용하는 변수다. 좋은 factor는 다음 두 조건을 충족해야 한다.주식수익률과의 관계가 지속적이고 안정적이어야 한다.그 관계를 금융·경제이론으로 설명할 수 있어야 한다.과거 자료에서 높은 상관관계가 나타났다는 이유만으로 factor를 선택하면 data mining에 빠질 수 있다. 따라서 통계적 유의성과 이론적 타당성을 함께 검토해야 한다.2. Factor의 주요 유형유형주요 하위 범주특징Fundamental가치평가, 규모, 운영효율성, 수익성, 지급능력, 재무위험, 기업활동재무제표와 기업의 재무상태에 기반Technical유동성, 가격, 거래량, 시장 전체 움직임가격·거래량 자료를 사용하며 갱신이 빠름EconomicGDP, 금리곡선, 실업률,..

QEPM 3장: 기본 QEPM 모형3-1. Introduction이번 장에서는 퀀트 모형이 기본적으로 어떻게 구성되는지 알아본다.QEPM은 주식의 움직임을 기업 재무정보나 거시경제 자료 같은 다른 시장자료와 연결하는 정량모형이다.그냥 기존 서비스를 사용하면 안 될까?💡 퀀터스나 Investing.com Pro 같은 상용 서비스를 사용할 수도 있다.다만 이런 서비스는 사용할 수 있는 팩터와 팩터 결합 방식이 제한적이다.예를 들어 여러 팩터를 직접 Z-score로 변환하고 원하는 방식으로 결합하는 기능을 지원하지 않을 수 있다.상용 서비스가 나쁘다는 의미는 아니다. 하지만 자신만의 알파를 만들고 싶다면 결국 모형을 직접 이해하고 구성할 필요가 있다. 퀀트 모형의 기본 구조퀀트 팩터 모형은 다음 식으로 요약..

공부할겸 개인적으로, ANTLR4 를 이용해서 DML, DDL 등을 파싱 및 해석해서 처리하는 초 간단 쿼리엔진을 만들어 본 내용을 발표한 자료 입니다.

그래프 데이터 를 RDB & NoSQL에 어떻게 모델링 해서 저장할지와 JanusGraph 라는 DB에 대한 소개입니다.

도형 내부에 포함된 점을 찾는 알고리즘에 대한 내용입니다.

스프링 AOP를 이용해서 반복되는 유저 인증 코드를 리팩토링 한 내용입니다.

웹소켓 프로토콜 에 대해 공부한 내용 + 웹소켓 Handshake 과정을 직접 구현 해본 내용을 공유해봅니다.