한국 주식시장 뉴스·공시를 데이터로 다루는 퀀트 리서치 기록입니다. 가설을 세우고, 데이터를 보기 전에 판정 기준을 등록하고, 결과를 그대로 적습니다.기각된 가설과 번복한 판단을 지우지 않는 것이 이 기록의 목적입니다.
ps는 0.31GB라고 했다. 실제로는 20GB였다 — MLX 로컬 LLM의 보이지 않는 메모리
64GB 맥미니에서 로컬 LLM이 메모리를 고갈시켰는데, ps로 재면 0.31GB로 보였습니다. 잘못된 도구로 두 번 오진하고, KV 캐시를 범인으로 찾고, 마지막엔 "느린 게 정상"이라는 결론까지 간 기록입니다.
같은 신호를 금요일에 받으면 사라졌다 — 달력 하루와 거래일 하루의 차이
"어제"를 달력 기준으로 계산한 코드 한 줄이 넉 달 동안 신호의 22.8%를 조용히 삭제했습니다. 오류 로그는 한 줄도 남지 않았습니다. 그 버그를 찾고, 재고, 고친 기록입니다.
10만 건을 LLM으로 분류하고 $125를 썼다 — 가장 싼 호출은 하지 않은 호출이다
공시·뉴스 104,659건을 분류하는 데 든 실비용은 $125.66입니다. 전부 상용 API로 보냈다면 $786이었습니다. 규칙·로컬 모델·API 3단 라우팅을 어떻게 짰고, 빠진 규칙 하나를 어떻게 찾아냈는지에 대한 기록입니다.
코스닥 종목을 코스피 지수로 재고 있었다 — 벤치마크를 잘못 고르면 생기는 일
코스닥 종목의 초과수익을 코스피200 지수 기준으로 계산하고 있었습니다. 두 지수가 같은 기간 79.9%p 벌어지면서 측정값 전체가 왜곡됐고, 교정 과정에서 통제된 실험과 같은 증거가 나왔습니다.
볼린저 밴드 압축은 정말 신호일까 — 가설을 미리 적어두고 4주 뒤 기각한 기록
밴드폭이 좁아진 국면에서 이벤트 수익이 더 크다는 가설을 검증 전에 문서로 고정하고, 4주 뒤 데이터로 기각했습니다. 판정 기준을 미리 정하면 무엇이 달라지는지에 대한 기록입니다.
RSI에 대한 흔한 오해 3가지
RSI 70은 매도 신호라는 통념이 실제 데이터에서 어떻게 어긋나는지, 실제 종목의 수치로 확인합니다.