기상

ㄹㅇ 쉽지않다. 일단 N_eff만 대충 적용해주고, 가능성까지만 메모해두고, 실전에 돌입하면서 생각해야한다 너무 상상속의괴물과 싸우고있는것은 안좋다는 것을 경험으로 알고있다 막상실전에서는 이런저런 날먹기술들이 중요할수도 있다 다만 이문제는 알고리즘의 본질을 흔들 수 있는 문제라 노트해둘 필요가 있따 투자에서 예측은 완벽한예측이 아니라 1% 10% 베팅엣지싸움이라 샘플사이즈가 적어도 보통 유의미한 경우가 많아 N_eff가 줄어드는 것은 그냥저냥 괜찮지만 아웃풋 가중평균 낼 떄 weight가 부적절하면 가중평균의 정당성/의미가 심히훼손되어 심히곤란하다

샘플사이즈가 굉장히 중요하다 특히 샘플사이즈가 작을때는 더 중요하다 그런데 이런 상황을 가정해보자 10분 전부터의 가격변화로 10분 후 가격변화를 예측해야 하는 과제: 그럼 11시 기준으로 할 때랑 11시 1분 기준으로 할 때랑 인풋아웃풋모두에 강한상관관계가 걸린다 그런데 여기서 통계적 도구를 적용하려고 보면(표준편차, 신뢰구간 등) 인풋에 상관관계가 걸려있으니 인풋간의 유사성이 클 확률이 높은데, 그럼 그 인풋들과 유사한 상황에서 그 데이터 두개를 예측에 사용하게 되면 (수학적으로 엄밀하지 않은 접근이지만 애초에 엄밀할 수가 없음) 아웃풋 두개가 독립적으로 결정되지 않았으므로 마치 그 인풋들과 유사한 상황에서 그 아웃풋을 ...

마음을 평화롭게 하고 작은 퍼즐들의 어려움과 가치를 인정해야 한다 작은 퍼즐들도 충분히 전문성이 필요하고 재능과 노력을 요구하는 특별한 작업들이다.

특정상품에대해 거래에 참여하고 있거나 참여하는 자본들의 특성을 파악하여 행동을 읽어내야하고 그러기 위해 생각의 '변화'을 읽어내야 하고 저평가된 가능성에 베팅하고 참여자본이 꺼리거나 힘들거나 복잡하거나 어려운 가능성에 베팅 재미없거나, 화젯거리가 되지 못하거나, 사람들이 원하는 것에 반하거나, 사람들이 옳다고 여기는 것에 반하거나 하는 가능성에 베팅 내가 잘하는건뭘까 참여자본이 일관적인 행태, 생각의 변화를 보일 상품을 찾아나서기 코스피/닥 선물, 테마주 먼저,

잠을 오랫동안 안잤는데 커피를 좀 마셔서 그런지 잠이 오지 않는다 다시 할일을 하기 전에 일을 쉬는동안 생각해봤던 것들을 생각나는 대로 끄집어내 보자 기술적분석은 추세와 거래량? 기술적분석을 그 단어가 주는 어감을 떠올리며 멋대로 정의해보자면 내재가치와 관계없이 인간의 심리적이유로 발생하는 가격변화패턴에 관한 분석인듯 하다. 그러나 내 관점에서 더 유의미한 정의는 데이터로부터의 귀납추론. 패턴서칭 이런 분석의 가장 큰 문제는 시도가 많아질수록 분석의 밸류가 떨어진다는 것, 데이터 수가 적을 때 효용이 감소한다는것. 그럼 연역추론은뭔가? 상대성이론이 한번도관측되지 않은 블랙홀을 예측하는 것처럼 광범위한 귀납적원리가 새로운조건에서 적용되었을 때? 뉴턴역학의 원리들을 귀납적으로 발견해내고 그것을 지금까지 한번도 시도해보지 않은 미지의 시작조건에서 적용했을때 어떻게 될지를 생각해보는게 연역적 추론? 귀납/연역 정의에 정확히 부합하지 않더라도 가격예측의 관점에서 내가 맘대로 분류해보자면 귀납: 그냥 데이터 가지고 통계분석(신뢰구간같은거). 포인트는 데이터 레이블 간의 관계성이 전혀 정의되지 않는다는거. 가격예측에 관하여, '추세관련변수'와 '오늘개똥이가먹은아침식사메뉴변수'를 동일하게 취급 연역: 똑같이 통계분석은 하는데, 데이터레이블간의 연결고리를 광범위한, 그리고 때로는 비 금융적인 물리적 원리를 통하여 연결된 정도와 그 방향을 어느 정도 미리 추론해내는것. 추세관련변수는 인간의 심리적 행동적 측면에서 자본이 이러이러한 생각을 하고 액션을 취하게 해서 추세의 연속성 혹은 때로 역추세를 유발할수 있을 것 같아보이니까 추세관련변수와 가격예측의 연결성을 개똥이의아침메뉴와 가격예측의 연결성보다 더 강하게 세팅해주는거 -> 단순통계적분석의 적은샘플많은모델 함정에서 빠져나오게 해줌. 결국 실질적으로 위와같이 내맘대로 생각해본 귀납연역은 ...