실시간 시장에서도 견디는 트레이딩 시스템에 대한 리서치.https://marketmaker.cc/kohttps://marketmaker.cc/ko/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/수익률 방향 분류는 불균형 문제이며 0.5는 잘못된 의사결정 임계값이다. 암호화폐 데이터에서 scale_pos_weight, 초점 손실, 정밀도 제약 임계값 최적화를 비교하고 XGBoost, LightGBM, CatBoost의 엔지니어링 차이도 살펴본다.Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningxgboostgradient-boostingquantpredictionhttps://marketmaker.cc/ko/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/https://marketmaker.cc/ko/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/DCC-GARCH는 암호화폐 의존성이 언제 강화되는지 알려줍니다. 전이 엔트로피는 그 방향을 알려줍니다. 방향성 정보 흐름의 측정법과 귀무 보정, 평균 쌍별 상관관계에 비해 무엇을 더하고 더하지 못하는지에 대한 정직한 설명입니다.Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencetransfer-entropyinformation-theorycryptonetworkhttps://marketmaker.cc/ko/blog/trade-classification-algorithms/https://marketmaker.cc/ko/blog/trade-classification-algorithms/OHLCV, 바 기록 또는 공격자 플래그가 없는 거래소에서 거래 방향을 재구성하는 방법 - 고전적 규칙, 오래된 호가 문제, 대량 거래량 분류, 그리고 암호화폐가 무료로 제공하는 실제 정답과 비교해 측정하는 방법을 다룬다.Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructuretrade-classificationLee-Readyorder-flowdeep-learninghttps://marketmaker.cc/ko/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/https://marketmaker.cc/ko/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/Sequence models fed tick data still assume regular spacing. Three ways to tell a Transformer when a tick actually happened - learnable-timescale continuous encoding, ODE-RNN latent state, and delta_t as a plain feature - and the ablation that decides between them.Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMTHFTtick-datadeep-learninghigh-frequencypredictionhttps://marketmaker.cc/ko/blog/synthetic-control-trading-evaluation/https://marketmaker.cc/ko/blog/synthetic-control-trading-evaluation/This series has priced the selection route to a false edge - DSR prices the winner, PBO prices the search. Neither touches confounding: the strategy that made money because volatility doubled the week you deployed it. The Synthetic Control Method builds a weighted counterfactual from a donor pool of untouched instruments and gives you a falsification criterion and a placebo p-value.Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencesynthetic-controlcounterfactualevaluationeconometricshttps://marketmaker.cc/ko/blog/probabilistic-forecasting-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/probabilistic-forecasting-trading/How to evaluate a predictive distribution honestly - CRPS as a proper scoring rule, the PIT histogram as a calibration diagnostic, and DeepAR sampling in GluonTS.Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMTforecastingprobabilisticquantile-regressionDeepARuncertaintyhttps://marketmaker.cc/ko/blog/pinn-options-pricing/https://marketmaker.cc/ko/blog/pinn-options-pricing/Putting the Heston, free-boundary, and jump-diffusion pricing PDEs into a neural network loss - the log-price residual, the mixed-partial autograd trick, and what still needs measuring.Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningPINNoptionsBlack-ScholesPDEhttps://marketmaker.cc/ko/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/https://marketmaker.cc/ko/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/How PCMCI's two-stage MCI test recovers directed causal links between crypto assets where correlation and bivariate Granger cannot - the construction, the tigramite pipeline, and the real-data study it still needs.Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencePCMCIcausal-discoverytime-seriescryptohttps://marketmaker.cc/ko/blog/order-flow-imbalance-prediction/https://marketmaker.cc/ko/blog/order-flow-imbalance-prediction/Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification - plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureorder-flowimbalancepredictionHFThttps://marketmaker.cc/ko/blog/neural-ode-continuous-finance/https://marketmaker.cc/ko/blog/neural-ode-continuous-finance/Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data - and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningneural-ODEcontinuous-timeSDEdynamicshttps://marketmaker.cc/ko/blog/multi-task-learning-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/multi-task-learning-trading/Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity - with a classical baseline and purged walk-forward folds.Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningmulti-taskshared-representationpredictionauxiliaryhttps://marketmaker.cc/ko/blog/model-pruning-low-latency-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/model-pruning-low-latency-trading/Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity - the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressionpruninglottery-ticketlatencydeploymenthttps://marketmaker.cc/ko/blog/liquidity-prediction-execution/https://marketmaker.cc/ko/blog/liquidity-prediction-execution/Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureliquidityexecutionpredictionorder-bookhttps://marketmaker.cc/ko/blog/koopman-operator-market-dynamics/https://marketmaker.cc/ko/blog/koopman-operator-market-dynamics/Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMTmathematicsKoopmandynamical-systemsspectralpredictionhttps://marketmaker.cc/ko/blog/knowledge-distillation-trading-models/https://marketmaker.cc/ko/blog/knowledge-distillation-trading-models/The blog's standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline - plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressiondistillationlatencyHFTdeploymenthttps://marketmaker.cc/ko/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/https://marketmaker.cc/ko/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceinstrumental-variables2SLSeconometricsendogeneityhttps://marketmaker.cc/ko/blog/hawkes-process-order-arrival/https://marketmaker.cc/ko/blog/hawkes-process-order-arrival/Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureHawkes-processpoint-processorder-arrivalcryptoHFThttps://marketmaker.cc/ko/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/https://marketmaker.cc/ko/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/Hamiltonian Neural Networks are provably stable - but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningHamiltonianphysics-informeddynamicsconservationhttps://marketmaker.cc/ko/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/https://marketmaker.cc/ko/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/Granger causality on crypto prices done two ways - differenced returns and Toda-Yamamoto on levels - with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceGranger-causalitylead-lagcryptoVARhttps://marketmaker.cc/ko/blog/gaussian-processes-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/gaussian-processes-trading/금융 시계열을 위한 커널 설계(모계 거칠기, 국지적 주기 구성, 스펙트럼 혼합) 및 검증 세트가 필요 없는 정규화 도구로서의 한계 가능성. 게다가 거래 가능하기 전에 측정해야 할 사항에 대한 정직한 목록도 있습니다.Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMTbayesiangaussian-processkerneluncertaintynon-parametrichttps://marketmaker.cc/ko/blog/fourier-neural-operator-finance/https://marketmaker.cc/ko/blog/fourier-neural-operator-finance/연산자 학습은 포인트가 아닌 전체 기능 공간을 매핑합니다. 푸리에 신경 연산자가 주파수 공간에서 PDE 솔루션 연산자를 매개변수화하는 방법, 옵션 가격 책정을 위해 무엇을 구매하는지, 실제 하드웨어에서 여전히 측정이 필요한 주장은 무엇인지를 매핑합니다.Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningFNOPDEoperator-learningoptionshttps://marketmaker.cc/ko/blog/flash-attention-trading-models/https://marketmaker.cc/ko/blog/flash-attention-trading-models/Flash Attention은 타일링, 온라인 소프트맥스 및 N^2 d^2 / M의 IO 경계 등 23,400단계 거래 컨텍스트를 계산적으로 자유롭게 만듭니다. 긴 컨텍스트가 모델을 더 좋게 만드는지 여부는 별도의 질문이며 주장할 것이 아니라 측정해야 합니다.Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningattentionFlash-AttentionGPUoptimizationhttps://marketmaker.cc/ko/blog/ensemble-methods-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/ensemble-methods-trading/이 블로그에서 다루지 않은 앙상블 거래에 대한 세 가지 사항: 모델 개수가 아닌 공분산 항이 앙상블 오류를 지배하는 이유, 스택이 아웃 오브 폴드 메타 기능을 갖춘 신호 결합 레이어로 작동하는 방식, 여러 신호에 걸친 회전율 상쇄가 실제로 실행 비용을 줄이는지 여부입니다.Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningensemblebaggingstackingalphahttps://marketmaker.cc/ko/blog/double-ml-causal-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/double-ml-causal-trading/이 블로그의 모든 모델은 지금까지 '무엇이 무엇을 예측하는가?'라는 질문에 답했습니다. 더블 ML은 '무엇이 무엇을 원인하는가?'에 답합니다 - 방어할 수 있는 표준 오차와 함께. 부분 선형 모델, Neyman 직교성, 오더북 데이터에서의 제거된 교차 검증, 그리고 유효한 DML 신뢰 구간이 미리 지정된 하나의 질문에만 적용된다는 솔직한 설명.Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencedouble-MLtreatment-effecteconometricsquanthttps://marketmaker.cc/ko/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/이 블로그의 모든 백테스트는 조건부 평균을 추정합니다. 인과관계 포레스트는 대신 조건부 치료 효과를 추정합니다 - tau(x)가 mu(x) 대신 - honest splitting, 적응형 커널 가중치 표현, 그리고 당신이 발견한 이질성이 실제인지 말해주는 보정 테스트와 함께.Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencecausal-forestheterogeneous-effectseconometricstreatmenthttps://marketmaker.cc/ko/blog/bayesian-neural-networks-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/bayesian-neural-networks-trading/이 블로그의 모든 사이징 규칙은 불확실성을 단일 스칼라로 축소해왔다. MC 드롭아웃과 딥 앙상블은 이를 모델 무지와 시장 노이즈로 분할한다 - - 그리고 그 둘은 서로 다른 포지션 크기를 필요로 한다.Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMTbayesianuncertaintyneural-networkriskposition-sizinghttps://marketmaker.cc/ko/blog/automl-systematic-trading/https://marketmaker.cc/ko/blog/automl-systematic-trading/자동 특성 생성(tsfresh, Featuretools), 예산을 고려한 모델 탐색(FLAML의 비용 절약 최적화기), WorldQuant 수식 알파 팩토리 - 이 블로그의 탐색 및 과적합 연재에서 다루지 않았던 연구 파이프라인의 구성 요소와 연재의 결과가 말해 주는 내용.Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMTAutoMLNASfeature-engineeringautomationquanthttps://marketmaker.cc/ko/blog/liquidation-cascades-trading-signal/https://marketmaker.cc/ko/blog/liquidation-cascades-trading-signal/모든 레버리지 포지션은 반드시 매도되어야 하는 가격을 드러낸다. 온체인 청산 깊이 차트와 CEX 청산 히트맵을 구축하고, 연쇄 동역학을 재생산수로 모델링하며, 강제 흐름을 단순히 위험으로 두려워하는 대신 신호로 거래하는 방법을 살펴본다.Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMT청산연쇄트레이딩 신호디파이무기한 선물호가창시장 미시구조암호화폐https://marketmaker.cc/ko/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/https://marketmaker.cc/ko/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/Перевод статьи на koTue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefimarket makingdelta hedginglvrjit liquidityquantethereumhttps://marketmaker.cc/ko/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/https://marketmaker.cc/ko/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/Перевод статьи на koMon, 27 Jul 2026 00:00:00 GMTmevpbsmev-boostflashbotsjitoorder flow auctiondefiethereumhttps://marketmaker.cc/ko/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/https://marketmaker.cc/ko/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/온체인 아비트라지 사이클을 찾는 것은 쉬운 절반입니다. 어려운 절반은 동일한 사이클을 찾은 다른 모든 서처들과의 봉인 입찰 우선순위 경매에서 이기는 것입니다. 아토믹성, 플래시 론, 백러닝, 그리고 (비아토믹 CEX-DEX를 포함하여) 아비트라지 이익이 실제로 살아남는 곳에 대한 기술적인 분석입니다.Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 GMTarbitrageflash loansmevdefibackrunningcex-dexethereumatomicityhttps://marketmaker.cc/ko/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/https://marketmaker.cc/ko/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/비영구적 손실, 집중화된 유동성 레버리지, 그리고 재조정 대비 손실(loss-versus-rebalancing)을 기본 원리부터 도출합니다. 폐쇄형 공식, σ²/8 결과, 블록당 마크아웃, 그리고 LP가 실제로 보유하는 것보다 나은 정확한 수수료 대 변동성 조건을 다룹니다.Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiammimpermanent losslvruniswapmarket makingvolatilityquanthttps://marketmaker.cc/ko/blog/child-order-execution-tactics/https://marketmaker.cc/ko/blog/child-order-execution-tactics/Almgren-Chriss와 VWAP은 슬라이스 예산만 정할 뿐, 실행의 승부는 전술 계층에서 갈린다. 에스컬레이션 타이머, 메이커-테이커 손익분기 수식, Binance/OKX/CME의 amend vs cancel-replace 큐 시맨틱, 아이스버그 안티시그널링, 그리고 슬라이스 단위 Python 상태 머신.Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutionchild ordersorder tacticsqueue positionmaker-takericeberg ordersmicrostructurepythonhttps://marketmaker.cc/ko/blog/slippage-cost-models-backtest/https://marketmaker.cc/ko/blog/slippage-cost-models-backtest/상수 bps 슬리피지를 주문 규모, 변동성, 유동성에 의존하는 비용 곡선으로 대체하기: 제곱근 법칙, TCA 체결이나 공개 데이터로 곡선 피팅하기, 레짐 스트레스 승수, 그리고 왜 전략 순위표가 재편되는가.Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMT슬리피지거래 비용시장 충격백테스트실행tca제곱근 법칙비용 모델https://marketmaker.cc/ko/blog/smart-order-routing-crypto/https://marketmaker.cc/ko/blog/smart-order-routing-crypto/왜 크립토 SOR이 주식 라우팅보다 어려운가: 통합 테이프 부재, 팬텀 유동성, 사전 예치 자본. 수학과 파이썬으로 푸는 컨벡스 라우팅 최적화, 메이커 인지형 전술, 그리고 자체 TCA에서 뽑은 거래소별 마크아웃 순위표.Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMTexecution스마트 오더 라우팅시장 미시구조유동성 분절cryptoquantpythontcahttps://marketmaker.cc/ko/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/https://marketmaker.cc/ko/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/메이커 대 테이커는 수수료 스케줄로 위장한 역선택 거래다. Glosten-Milgrom을 통한 손익분기 수학, 실제 크립토 수수료 티어와 토큰 할인, 리베이트 마이닝의 역사, 큐 위치에 좌우되는 리베이트 가치, 그리고 백테스트에서 티어 수수료를 모델링하는 법.Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMT메이커 테이커거래 수수료리베이트역선택마켓 메이킹실행시장 미시구조백테스트https://marketmaker.cc/ko/blog/implementation-shortfall-tca-execution/https://marketmaker.cc/ko/blog/implementation-shortfall-tca-execution/Perold의 구현 부족을 크립토 봇을 위한 실전 TCA 파이프라인으로 구현: 도착가 분해, t+1s/10s/60s 마크아웃 곡선, 자신의 체결 로그를 대상으로 한 약 200줄의 Python, 그리고 그 결과를 백테스트 비용 모델에 피드백하기.Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutiontcaimplementation-shortfall마크아웃거래-비용알고트레이딩backtest시장-미시구조https://marketmaker.cc/ko/blog/onchain-liquidations-aave-compound/https://marketmaker.cc/ko/blog/onchain-liquidations-aave-compound/Aave v3와 Compound의 청산이 실제로 어떻게 작동하는지 - 헬스팩터 수식, 클로즈 팩터, 청산 보너스, Chainlink 오라클 트리거, 그리고 2026년에 플래시론 청산 봇을 운영하는 데 필요한 것들.Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMTdefi청산aavecompoundmevchainlink플래시론cryptohttps://marketmaker.cc/ko/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/https://marketmaker.cc/ko/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/Uniswap v3가 내부에서 실제로 작동하는 방식: 가상 준비금, 유동성 L, sqrtPriceX96, 틱 수학, feeGrowthInside, 그리고 LP 포지션이 왜 숏 변동성 페이오프인지. 정확한 공식과 구체적인 수치 예제와 함께.Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefiamm집중 유동성마켓 메이킹lvr퀀트ethereumhttps://marketmaker.cc/ko/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/https://marketmaker.cc/ko/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/공개 RPC로 보낸 모든 스왑은 누구도 지킬 의무가 없는 눈에 보이는 지정가 주문이다. 멤풀 정렬, Uniswap v2에서의 샌드위치 수식, PGA, Flashbots, 그리고 트레이더의 방어 수단까지 MEV 추출의 작동 원리를 기술적으로 파헤친다.Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMTmev샌드위치 공격프론트러닝mempoolflashbotsdefiethereumhttps://marketmaker.cc/ko/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/https://marketmaker.cc/ko/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/체결 시뮬레이션 정밀도의 다섯 단계 - 종가 체결부터 확률적 큐 포지션 모델까지. 상태 기계로서의 부분 체결, PnL 구간으로서의 지정가 체결 확률 경계, 그리고 라이브 체결에 대한 캘리브레이션 루프.Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT체결 시뮬레이션backtest지정가 주문큐 포지션부분 체결market making체결(execution)시장 미시구조https://marketmaker.cc/ko/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/https://marketmaker.cc/ko/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/TWAP, VWAP, POV는 모두 거래량 예측에 대한 베팅이다. 각 스케줄러의 숨겨진 가정을 해부하고, 암호화폐 인트라데이 거래량 곡선을 구축하며, 리플레이된 L2 데이터로 세 가지를 정면 대결시킨다.Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMT실행twapvwappovimplementation-shortfall거래량곡선알고리즘트레이딩백테스트https://marketmaker.cc/ko/blog/almgren-chriss-optimal-execution/https://marketmaker.cc/ko/blog/almgren-chriss-optimal-execution/알름그렌-크리스 최적 집행 모델의 완전한 유도 과정 - 선형 임팩트, sinh/cosh 궤적, 효율적 프론티어, 그리고 바이낸스 L2 및 체결 데이터로 eta, gamma, sigma를 보정하는 실전 파이썬 코드까지.Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutionAlmgren-Chrissmarket impactoptimal executionTWAP퀀트python크립토https://marketmaker.cc/ko/blog/volatility-targeting-garch-strategy/https://marketmaker.cc/ko/blog/volatility-targeting-garch-strategy/GARCH 변동성 예측은 트레이딩 결정을 개선할 때에만 가치가 있습니다. 우리는 변동성 타겟팅 크립토 전략을 구축하고, 예측 품질을 정직하게 평가하며, 워크포워드 백테스트에서 GARCH를 실현 변동성 및 EWMA 기준선과 비교합니다.Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHvolatility-targetingbacktestingriskcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/ko/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/https://marketmaker.cc/ko/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/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.Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHDCCcorrelationportfoliopairs-tradingcryptohttps://marketmaker.cc/ko/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/https://marketmaker.cc/ko/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/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.Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHEGARCHriskVaRcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/ko/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/https://marketmaker.cc/ko/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/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.Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHriskforecastingcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/ko/blog/honest-negative-no-robust-edge/https://marketmaker.cc/ko/blog/honest-negative-no-robust-edge/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.Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestoverfittingdeflated-sharpepbonegative-resultvalidationhttps://marketmaker.cc/ko/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/https://marketmaker.cc/ko/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/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.Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMT알고트레이딩백테스트선행 참조 편향멀티 타임프레임데이터 누출검증https://marketmaker.cc/ko/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/https://marketmaker.cc/ko/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/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.Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestperformancegpurooflineoptimization