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암호화폐 상관관계는 상수가 아닙니다 — 모든 급락장에서 1을 향해 치솟습니다. DCC-GARCH는 시간에 따라 변화하는 상관행렬을 모델링하여, 페어 트레이딩을 위한 동적 헤지 비율과 정직한 시변 포트폴리오 리스크를 제공합니다.

일반적인 GARCH(1,1)는 좋은 뉴스와 나쁜 뉴스를 동일하게 취급하고 정규분포 충격을 가정한다. EGARCH, GJR-GARCH, Student-t/skew-t 혁신항은 두 문제를 모두 해결하며, 암호화폐에 대한 정직한 VaR와 기대손실(Expected Shortfall)을 제공한다.

GARCH(1,1) 모델이 크립토에서 변동성 군집화를 어떻게 포착하는지, arch 라이브러리로 최대우도법을 이용해 어떻게 적합시키는지, 조건부 분산 예측을 포지션 사이징과 동적 손절로 어떻게 전환하는지 다룹니다.

서치와 과적합 아크의 정점이며, 부정적 결과로 끝납니다 — 그것이 올바른 결과입니다. ETHUSDT에 대한 단일 심볼 듀얼 타임프레임 서치는 아웃오브샘플 테스트 +16.35%, 손대지 않은 홀드아웃 +2.62%짜리 구성을 찾아냈습니다; ~37,000번의 시행을 반영한 디플레이티드 샤프 비율은 이를 0.00으로 디플레이트했습니다. 아웃오브샘플 중앙값으로 선택하는 메이저 다섯 개(ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, 각 ~1.18M개의 1분봉)에 대한 종목 간 패스가 이를 완전히 끝장냅니다: 듀얼 DSR 0.24 / PBO 0.264, 트리플 DSR 0.14 / PBO 0.327 — 둘 다 게이트에서 탈락합니다. 챔피언은 5개 심볼 중 1개에서만 수익을 내고 나머지에서는 손실입니다. 이것이 반과적합 장치의 존재 이유입니다: 노이즈의 최선을 알파로 배포하는 것을 막기 위해서입니다.

멀티 타임프레임 백테스트는 아직 최종 종가가 존재하지 않는, 형성 중인 상위 타임프레임 봉을 통해 미래를 누출한다. 코드 리뷰만으로는 확신을 얻을 수 없다 — 직접 테스트해야 한다. 우리는 라이브 봇의 마감 봉(closed-bar) 규칙을 정확히 재현한 뒤, 미래 이동(shifted-future) 프로브로 누출이 없음을 증명한다: 미래의 모든 봉을 교란시키고 과거의 모든 시그널과 트레이드가 비트 단위로 변하지 않음을 확인한다. 25개 항목 중 25개 정합성 검사를 통과했으며, 이 프로브는 실질적인 검증력을 갖추고 있다.

GPU가 CPU에 대해 갖는 우위는 배치 크기와 함께 커집니다 — 우리의 멀티 타임프레임 지표 사전 계산에서 호출당 콤보 하나일 때 54.5배부터 예순한 개일 때 359.6배까지 — 작은 스윕은 커널 실행과 전송 오버헤드를 상각할 수 없기 때문입니다. 헤드라인 167배를 CPU에도 도움이 되는 27배의 알고리즘 승리와 6.2배의 하드웨어 승리로 분해하고, 진짜 GPU 대 최선의 CPU 우위는 단일 타임프레임에서 겨우 3.2배, 멀티에서 6.2배임을 보이며, GPU를 사들일 값어치가 생기려면 스윕이 얼마나 넓어야 하는지에 대한 결정 가이드를 제시합니다.

Apple의 Metal GPU에는 float64가 없습니다. 벡터화된 백테스트를 순진하게 이식하면, 유혹적인 접두사 합(prefix-sum) WMA가 fp32에서 오버플로를 일으킵니다 — 최대 상대 오차 211배 — 그런데도 코드는 멈추지 않고 그럴듯한 숫자를 계속 반환합니다. 해법은 더 높은 정밀도가 아니라 다른 방식의 합산입니다: 직접 윈도우 컨볼루션은 fp32에서 8×10⁻⁷까지 안전하며 단일 스레드 numba보다 55.9배 빠릅니다. 이 함정의 정체, 그 산술적 원인, 그리고 여러분이 거기 빠지지 않았음을 증명하는 방법을 다룹니다.