읽을거리

5년 랭킹 1위 종목의 수익률 뒤에는 -30%가 넘는 하락이 각각 네 번씩 있었습니다.

상위10 vs 무작위10 vs 지수를 대조했습니다. 나스닥은 명확한 답을 줬고, 코스피는 주지 않았습니다.

KOSPI가 11개월 만에 2.7배 오르는 동안 무작위 10종목 포트폴리오는 26% 오르는 데 그쳤습니다. 지수는 시장이 아닙니다.

나스닥은 항상 최소 시총으로 쏠리고, 코스피는 시기에 따라 쏠림 방향이 뒤집힙니다. 12개월 평균은 그 반전을 숨겼습니다.

급락 상위10 역발상 매수를 검증했습니다. 나스닥은 9/10 무작위보다 나빴고, 보유 중 평균 -26.68%까지 더 빠졌습니다.

상승률 랭킹 상위10의 40%가 최소 거래 건수(3건)로 만들어진 순위입니다. 유니버스 전체의 5.4배 과대표집입니다.

1년 하락률 상위 종목을 일시매수 vs 분할매수로 백테스트했습니다. 분할매수는 손실을 20~50%p 줄였지만 없애지는 못했습니다.

pykrx의 수정주가는 배당을 빼고, yfinance의 수정주가는 넣습니다. 이름이 같아서 우리 방법론 문서가 틀렸고, 고쳤습니다.

주식은 연속 시세, 아파트는 이산 거래 기록. 이 차이가 부동산 랭킹 설계 전체를 바꿉니다.

평형이 섞인 단지에서 평균가는 출렁입니다. 상승률은 ㎡당가로, 금액은 84㎡ 기준으로 추산하는 이유.

상장폐지 종목을 복원하면 백테스트가 더 정확해집니다. 우리는 안 하기로 했습니다. 완벽히 복원해도 여전히 불완전하기 때문입니다.

오늘 아는 정보로 과거를 고르면 어떤 전략이든 좋아 보입니다. 미래 데이터 누수가 스며드는 방식과, 부동산 앵커 윈도우를 비대칭으로 설계한 이유.

LAG() 윈도우 함수가 결측일이 있는 시계열에서 70개 종목을 조용히 오분류하고 있었습니다.

금융 데이터에서 '어제'는 자명한 개념이 아닙니다. 거래일이 아닌 날짜를 거래일처럼 다뤄 생긴 세 가지 사고.

coalesce 인자 순서 하나로 수익률이 +367%로 찍혔습니다. 순서를 고치자 설계 결함이, 그걸 걷어내자 세 번째 문제가 나왔습니다.

'오래된 데이터 삭제'가 5년치 가격 기록을 지웠는데, 화면에는 에러 대신 90일·1년·5년 랭킹이 전부 똑같은 그럴듯한 숫자가 떠 있었습니다.