AI 트레이딩.
새로운 차원

금융 데이터 구조

비정형 금융 데이터셋을 정형화된 바(틱, 볼륨, 달러 바 등) 및 혁신적 정보 기반 구조로 변환하는 첨단 시스템.

라벨링 기법

Triple-Barrier, Meta-Labeling, Trend Scanning, Tail Sets, Matrix Flags 등 다양한 금융 데이터 라벨링 기법.

특징 엔지니어링

시장 미시구조 분석, 분수 미분 특징 등 도메인 지식을 활용해 원시 금융 데이터를 모델 특징으로 변환하는 고급 기술.

크리티컬 라인 알고리즘

자산 가중치 상하한을 정밀하게 설정할 수 있는 전통적 평균-분산 한계를 극복한 포트폴리오 최적화 기법.

평균-분산 최적화

역분산, 최소 변동성, 최대 샤프 등 고전적 포트폴리오 구축 방법론 모음. 목표와 제약 조건을 자유롭게 설정 가능.

엔트로피 풀링

비선형 시장 관점을 지정해 사후 분포를 생성하는 첨단 방법. 기존 수익률 모델을 뛰어넘음.

수축 기법

공분산 행렬의 노이즈를 줄이고 포트폴리오 최적화의 견고성을 높이는 전문 기법.

계층적 리스크 패리티

비지도 머신러닝 기반 계층적 트리 클러스터링으로 자산을 리스크 특성별로 그룹화.

블랙-리터만 모델

CAPM과 베이지안 통계를 결합한 효율적 자산 배분 프레임워크.

강건 베이지안 할당

시장 사전 파라미터 가정에 기반해 베이지안 효율 경계상에서 강건한 포트폴리오를 생성하는 첨단 알고리즘.

노이즈 제거 및 디토닝

공분산 구조의 노이즈를 정보 손실 없이 효율적으로 제거하는 첨단 행렬 최적화 기법.

거리 기반 접근법

단순성과 투명성으로 널리 쓰이는 페어 트레이딩 전략. 대규모 실증 연구에 적합.

공적분 접근법

계량경제학적으로 균형 관계가 있는 페어를 식별해 통계적 차익거래에 활용하는 방법.

시계열 접근법

전통적 공적분 방법을 넘어 평균회귀 과정의 시계열 모델링을 활용한 고도화된 거래 규칙.

확률적 제어 접근법

스프레드 예측이나 형성 기간 없이 확률적 과정을 통해 최적 거래 규칙을 찾는 첨단 방법.

머신러닝 접근법

여러 통계적 차익거래 기법과 머신러닝 알고리즘을 결합한 통합 프레임워크로 전략 생성 능력 강화.

타임머신 터미널

OHLCV, 호가창, 틱 데이터를 동시 재생할 수 있는 고급 스캘핑 터미널.

ProfitMaker.cc 프레임워크

컴포넌트 기반 아키텍처로 맞춤형 모듈 통합이 가능한 오픈소스 모듈형 트레이딩 터미널.

맞춤형 터미널 개발

특정 전략, 자산군, 기관 요구에 맞춘 엔드투엔드 개발 및 지원 서비스.

AI 전략 빌더

프로그래밍 없이 인공지능으로 전략을 구축, 최적화, 백테스트할 수 있는 혁신 플랫폼.

백테스팅 프레임워크

실거래 전 전략을 과거 데이터로 시뮬레이션하고 성과를 평가하는 강력한 시스템.

강화학습 모델 개발 및 구현.

DQN, Avellaneda-Stoikov 등 온체인 마켓메이킹을 위한 강화학습 모델 개발 및 구현.

수익 목표와 리스크 관리를 균형 있게 달성하는 맞춤형 보상 함수 설계.

수익 목표와 리스크 관리를 균형 있게 달성하는 맞춤형 보상 함수 설계.

고지연 온체인 환경에서 고빈도 전략을 효율적으로 실행할 수 있게 하는 전문 기술.

고지연 온체인 환경에서 고빈도 전략을 효율적으로 실행할 수 있게 하는 전문 기술.

퀀트, 강화학습, DeFi 등 최신 트렌드를 지속적으로 통합해 경쟁 우위 유지.

퀀트, 강화학습, DeFi 등 최신 트렌드를 지속적으로 통합해 경쟁 우위 유지.