시계열 분석 알고리즘 트레이딩 — AR·ARMA·ARIMA·VAR·VECM과 칼만 필터 정리
AI·ML·Quant 스터디의 머신 트레이딩 3장 발표 정리. 정상성과 공적분에서 시작해 AR·ARMA·ARIMA·VAR·VECM, 상태공간 모델과 칼만 필터까지 각 모델이 무엇을 보는지, 백테스트 수익률을 왜 그대로 믿으면 안 되는지 짚었다.
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시계열 분석 최신 뉴스와 핵심 해설
시계열 분석 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
율-워커 방정식으로 AR 모형 계수 추정하기: 정상성 가정과 계산 복잡도가 갈리는 지점
시계열 AR 모형의 계수는 최소제곱법으로도 구할 수 있지만 관측치와 시차가 늘면 비용이 급증한다. 율-워커 방정식이 자기공분산 행렬의 퇴플리츠 구조를 이용해 복잡도를 어떻게 낮추는지, 그 대가로 무엇을 가정해야 하는지 정리했다.
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마이크로소프트 패브릭 실시간 이상 탐지, 임계값 설정 없이 봇 트래픽을 잡아내는 방법
애저 SQL의 변경 이벤트 스트리밍을 패브릭으로 흘려보내 시계열 이상 탐지로 봇의 비정상 티켓 구매를 잡아내는 시연을 정리했다. 임계값 대신 최근 구간만 지정하는 방식과 액티베이터 자동 대응 연결까지 다룬다.
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