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논문 pre-OOS Sharpe
2010-2018에서 파라미터를 선정하고 2019-2025를 평가한 석사논문 결과입니다.
신우섭 · Woosub ShinQuantitative Researcher
반증을 견디는정량 연구를 만듭니다.
금융계량경제학, systematic trading research, research engineering을 연결해 futures와 digital asset 아이디어를 검증 가능한 evidence로 바꿉니다.
Causal timing, OOS validation, regime-dependent risk, reproducible experiment, 그리고 historical evidence와 execution authority의 분리를 중요하게 봅니다.
FuturesDigital assets금융계량경제학Python / SQLOOS / Walk-forwardAI-assisted development
Selected research evidence
숫자에는 sample, risk, validation label을 같이 붙입니다.
논문 수치는 제출된 thesis를 기준으로 했고, BTC 수치는 retained retrospective research system입니다. 실거래 track record 주장이 아닙니다.
p = 0.004
EGARCH ablation
EGARCH filter 유무 비교에 대한 circular block bootstrap 결과입니다.
+165.92%
Retained BTC 과거 수익률
Daily EMA 50/200 long/flat 연구 시스템의 retrospective FULL 결과입니다.
-29.37%
Retained BTC MaxDD
수익률 숫자와 함께 drawdown을 같은 화면에 표시합니다.
BTC retained system: frozen deep-validation 13/13 통과10bp retrospective cost stress: +165.12%Live track record 아님
Selected work
결과와 그 결과를 만든 연구 시스템을 같이 보여줍니다.
Digital asset, futures, validation, financial econometrics, reproducible research에 집중합니다.
Digital asset systematic research
01BTC Research Program
BTC market state, 저회전 systematic candidate, cost stress, frozen validation, prospective observation, research-to-execution boundary를 함께 다루는 연구 프로그램입니다.
BTC 연구 시스템 보기MSc financial econometrics
02Volatility Regime Filtering
NQ, ES, WTI Crude Oil 5분봉을 대상으로 EGARCH conditioning, ablation, alternative volatility filter, walk-forward, placebo, bootstrap inference를 수행한 석사논문입니다.
석사논문 프로젝트 보기Research engineering
03Multi-Asset Research Lab
Data contract, causal timing, deterministic replay, provenance, frozen evidence, reproducible experiment를 자산 중립적으로 묶은 연구 인프라입니다.
연구 플랫폼 보기Time-series diagnostics
04Bitcoin Bubble Detection
GSADF 기반 explosive-root test로 Bitcoin의 통계적 폭발 구간을 진단하고 통계적 증거와 매매 주장을 분리합니다.
GSADF 프로젝트 보기Research profile
Evidence first. Engineering underneath.
정보가 실제로 그 시점에 존재했는지, 실험이 다시 실행되는지, 결과가 반증 시도를 견디는지까지 봅니다.
01
Quantitative research
금융계량경제학, volatility modeling, time-series diagnostics, hypothesis testing, transaction-cost modeling, systematic strategy research를 다룹니다.
EGARCHGARCH/GJRGSADFBootstrapPlacebo
02
Validation and falsification
OOS, walk-forward, ablation, cost stress, subperiod, causal timing, look-ahead bias와 data leakage 통제를 연구 설계에 포함합니다.
OOSWalk-forwardAblationLeakage controlCost stress
03
Research engineering
Python·SQL 기반 data pipeline, deterministic replay, frozen snapshot, content hashing, experiment provenance, CI, Linux/AWS를 사용합니다.
PythonSQLGitLinuxAWS
04
AI-augmented development
Codex와 Claude를 구현·검토 도구로 사용하되 contract, test, source-control boundary, independent verification을 통해 AI 출력 자체가 연구 판단 권한이 되지 않도록 합니다.
CodexClaudeTest-driven reviewAudit trail
Quant research · Systematic trading · Research engineering
연구 품질이 실제 시장과 부딪혀도 버텨야 하는 팀을 찾고 있습니다.
Quant research, systematic trading, digital-asset research, research engineering 역할에 관심이 있습니다.
Live system telemetry
실시간 관측과 연구 evidence를 분리해서 보여드립니다.
인증된 read-only Binance USD-M 공개 텔레메트리를 30초마다 갱신합니다. 모든 non-zero 오픈 포지션과 2026년 8월 1일 이후의 입출금 조정 트레이딩 성과를 공개하며, 정확한 수량·가격·잔고·인증정보·주문 권한은 공개하지 않습니다.
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