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令和5年5月3日気になるニュース

yahooニュース 産経新聞、首相「腹を割って意見交換」　７、８日に訪韓し尹大統領と会談  岸田文雄首相は１日（日本時間２日）、７～８日の日程で韓国を訪問し、尹錫悦（ユン・ソンニョル）大統領と会談する方向で調整（ちょうせい）していると明らかにした。訪問先（ほうもんさき）のガーナで記者団の取材に答えた。首相は尹氏が３月に来日（らいにち）した際（さい）、首脳同士が相互（そうご）に訪問する「シャトル外交」の再開（さいかい）で合意（ごうい）しており、その第１弾（いちだん）となる。 続いて、日本政府は４月２８日に韓国を輸出手続き簡略化などの優遇措置の対象国となる「グループＡ（旧ホワイト国）」に再指定（さいしてい）する方針を発表したが、首相の訪韓（ほうかん）で成果（せいか）を示（しめ）せるかが焦点（しょうてん）になると書いていました。 日韓関係が改善されているようでうれしい記事でした。
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Team Q Research

 Q research Naver blog

Qraft에 계신 선배님과 서강대학교 학부생이 함께 만든 퀀트 리서치 팀입니다. 주로 Machine Learning과 Quantitative Finance 분야를 다루며, 최근 연구 분야는 ML분류기에서 나온 Accuracy를 확률로써 해석하기 위해 Probability Calibration을 통해 보정하고, Bet size를 정하는 Secondary Model로써 활용하는 것을 연구중입니다.

이외에도 Machine Learning 분류기와 Neural Network를 사용하여 투자 집행에 도움이 되는 실전 전략 연구를 수행하고 있습니다.

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AFML Chapter 3. Bollinger Band, Rolling Volatility

  이벤트 기반의 표본 추출 포트폴리오 매니저는 시장 구조적 변화, 추출된 신호 혹은 미시 구조적 현상 등 어떤 사건이 발생한 후에 사후 판단하여 베팅을 한다. 이러한 이벤트들은 대개 변동성 확대, 스프레드의 이탈, 거시경제지표 등과 연계되어 있을 수 있다. 프라도 교수는 이벤트를 중대한 것으로 특징지을 수 있고, 머신러닝을 활용해 이벤트가 발생한 부분을 Labeling하여 학습시키면 충분히 예측할 수 있는 학습기를 만들수 있다고 한다. (후에 기술하겠지만, Meta Labeling 기법의 가장 중요한 아이디어라고 할 수 있다) Cumulative Sum filter는 품질 통제 기법으로서 측정값이 목표값의 평균으로부터 얼마나 벗어났는지 확인하는 필터이다. 즉, 시장흐름의 기대값을 벗어나면 이벤트가 발생되었다고 보는 것이다. 물론, 여기서 기대값을 정하는 것은 사용자의 영역이므로 Hyper Parameter라고 볼 수 있다. CUSUM Filter Locally stationary process에서 발생한 관측값을 생각해 보자. 누적 합계는 다음과 같이 정의한다. $$ S_t = \max \{0, S_{t-1} + y_t - E_{t-1}[y_t]\}$$ 여기서 경계 조건은 $ S_0 = 0 $이다. 이 절차는 특정 임계값에 대해 $ S_t \leq h $를 만족하는 첫 번째 시간 $t$에서의 행동을 추천할 것이다.$y_t \geq E_{t-1}[y_t] - S_{t-1}$일 때마다 $S_t=0$이다. 0 floor는 $S_t$가 음수가 되지 못하도록 하방 편차를 무시할 것을 의미한다. 그 이유는 필터가 모든 재설정 레벨 0으로부터 위로 발산하는 시퀀스를 식별하도록 설정됐기 때문이다. 특히 임계값은 다음의 경우에 활성화된다 $$ S_t \leq h \Leftrightarrow \exists \tau \in [1,t] \Big| \sum_{i=\tau} ^t (y_i - E_{I-1} [y_t]) \leq h$$ 이러한 개념은 upper bound와 lo...
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Monetary Demand and Supply, Leisure

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