머신러닝 트레이딩 기법 정리: 과적합과 교차검증부터 랜덤포레스트·부스팅·HMM까지
퀀트 스터디 발표에서 정리한 머신러닝 트레이딩의 핵심을 옮겼다. 표본 내 성능과 표본 밖 성능의 격차, 시계열 교차검증과 배깅·부스팅 앙상블, SVM과 은닉 마르코프 모델, 그리고 단순한 모델이 자주 이기는 이유까지 짚는다.
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퀀트투자 최신 뉴스와 핵심 해설
퀀트투자 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
TDA 포트폴리오 구성 리뷰: 케플러 매퍼와 UMAP, DBSCAN으로 상관 클러스터 나누기
위상수학 기반 클러스터링으로 S&P 500 상위 200종목을 묶어 분산투자하는 전략을 한 스터디에서 코드까지 직접 검증했습니다. 파이프라인 구조와 백테스트 결과, 원저자 코드의 허점까지 정리했습니다.
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