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algo-investor-skills를 깊이 들여다본다 — 알고트레이딩 전략을 측정된 원시 사실에서 감사를 거친 정직 우선 투자자 제안서로 끌어올리는 Claude Code 스킬 모음이다. 조합 가능한 여섯 개의 스킬, 금융 모델 엔진, 독립 검증 증빙 패키지, 그리고 어떤 숫자도 결코 조작하지 않는 필수 회의적 투자자 감사 게이트로 구성된다.

양의 기대값을 가진 전략이라도 베팅 크기를 잘못 잡으면 계좌를 날릴 수 있다. 공식 유도부터 전략 포트폴리오까지 켈리 기준을 파헤친다: 왜 full Kelly가 위험한지, 어떻게 분수 켈리가 절반의 변동성으로 75%의 성장을 주는지, 그리고 켈리 비율이 수익과 리스크를 어떻게 바꾸는지 보여주는 인터랙티브 계산기까지.

ZhuLinsen이 만든 daily_stock_analysis 심층 분석 — A주, 홍콩, 미국 등 여러 시장에서 데이터를 가져오고, LLM을 통해 기술적 분석과 뉴스 분석을 수행하며, 매 거래일마다 구조화된 '의사결정 대시보드'를 메신저로 전송하는 오픈소스 시스템. 아키텍처, 데이터 폴백, 에이전트 전략, 한계까지.

구글의 Temporal Fusion Transformer가 어텐션 기반 변수 선택, 분위수 출력, 그리고 실제로 동작하는 pytorch-forecasting 파이프라인을 통해 어떻게 해석 가능한 다중 기간 예측을 정량적 포트폴리오 관리에 적용하는지 살펴봅니다.

보장된 커버리지를 제공하는 분포 무관 예측 구간. split conformal, jackknife+, adaptive conformal inference를 사용해 모수적 가정 없이 트레이딩 리스크를 보정하고 포지션 크기를 산정한다.

Roll의 암묵 추정량부터 그래디언트 부스팅과 신경망까지, ML로 매수-매도 스프레드를 분해하고 예측한다. 실전에서 발목을 잡는 단위, 누수, 벤치마킹 함정까지 함께 다룬다.

DeepLOB가 CNN, 인셉션 모듈, LSTM을 결합해 원시 주문장 데이터로부터 중간 가격의 움직임을 예측하는 방법 — 아키텍처, 실제 FI-2010 수치, 그리고 동작하는 PyTorch 재구현.