Quant for Life
시장·뉴스·일상을 보다 보면 전문가가 아니어도 "이건 왜 이럴까?", "이렇게 되면 어떻게 될까?" 하는 의문이 떠오릅니다. 그 궁금증을 AI에게 조사·추론하게 하고, 정량화할 수 있는 것(과거 데이터·유사 사례)과 그럴 수 없는 추론을 구분해 기록합니다. 주장이 아니라, 트레이더의 매매일지처럼 그때그때 생각을 남겨 두고 시간이 지나 되돌아보려는 기록입니다.
궁금증 → 조사 → 기록
떠오른 의문을 AI로 팩트체크하고 추론한 뒤, 그 결과를 정리합니다.
정량 vs 추론 분리
데이터로 뒷받침되는 부분과 검증 불가한 추론을 섞지 않습니다.
되돌아보기
지표를 적어 두고, 시간이 지나 실제로 어떻게 됐는지 대조합니다.
끄는 규칙은 손실 전에 쓴다 — 통계적 이탈과 구조적 이탈 구분하기
돌리고 있는 시스템을 언제, 어떤 근거로, 얼마나 줄이고 멈출 것인가. 낙폭 엔벨로프에 묶인 3단계 끄는 규칙과 통계적 이탈 vs 구조적 이탈의 구분. 성과 숫자는 없다.
기록 읽기 →멘탈 리허설 — 유효 진입, 역풍, 무효화, 무거래
버전을 붙인 계획에 대해 유효 진입·정상 역풍·무효화·무거래와 운영 실패의 단서→행동을 미리 짝짓고, 끝난 뒤 계획과 기록을 대조한다. 실행 프로토콜·규칙 준수 점수와 시간이 다르다. 성과 숫자는 없다.
기록 읽기 →실행 프로토콜 — 노출 전 확인하는 일곱 게이트
노출 전 체크리스트: 셋업·주문·리스크·페이오프·타이밍·이벤트/계좌 규칙·준비 상태 — 각 게이트에 증거와 실패 액션. 거래 후 규칙 준수 점수와는 별개. 계좌 수치 없음.
기록 읽기 →규칙 준수 점수 — 손익이 아니라 프로세스를 채점한다
돈이 났는지가 아니라 문서 규칙과 맞았는지로 결정을 채점한다. 이진·가중 스코어카드, 온플랜 vs 오프플랜, 기회 포착 — 계좌 수치를 지어내지 않음.
기록 읽기 →추세와 레짐은 같은 말일까 — 단어만 정리해 둔 메모
차트와 커뮤니티에서 섞여 쓰이는 trend와 regime을 나눠 본다. ADX·Hurst 같은 판별 로직은 “있다 / 과신하기 쉽다” 수준만 짚고, 구체 실험은 Analysis로 넘긴다.
기록 읽기 →1로 시작하는 숫자가 30%인 이유, 그리고 그것이 복리·트레이딩과 만나는 지점
벤포드의 법칙(첫자리가 1일 확률 30.1%)에서 출발해, 자산 증식의 덧셈 vs 곱셈, 직장인과 사업가의 차이, 그리고 퀀트 트레이더의 리스크 가드(켈리·변동성 타게팅·드로다운 브레이크)까지 한 줄기로 따라가 봤다.
기록 읽기 →빅테크의 천문학적 AI 투자, 그 비용은 결국 누가 치를까?
빚까지 내며 쏟아붓는 AI 자본, 결국 서비스 가격 인상으로 디플레 이점이 사라질까? 치킨게임? M&A? AI에게 조사시켰더니 내 전제의 약한 고리와, 정작 못 짚은 진짜 인플레 채널(메모리·전력)이 드러났다.
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