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スプレッドシートでのQAをやめて、AIで社内QAツールを作った話

Zennの「AI」のフィード

はじめに 株式会社スタジアムでモバイルアプリの開発をしている二村です。 チームではQAをGoogleスプレッドシートで管理していましたが、運用の負担が大きくなってきました。そこで、QAの実施に必要な操作に絞ったツール「qarows(カローズ)」を作り、社内で使い始めました。ソースコードはGitHubで公開しています。 qarowsには、ブラウザだけで動くLocal版と、Cloudflareに自分でデプロイして複数人で使うTeam版があります。社内で使っているのはTeam版です。Local版はデモでそのまま触れます。 実装が速くなっても、QAは減らない AIを使い始めてから、実装...

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ローカルWhisperが「最初の30秒しか」文字起こししていなかった話 — 無音で失敗するAIパイプラインの検知

Zennの「AI」のフィード

面接や会議の録音をローカルWhisperで文字起こしして、AIに議事録を書かせるパイプラインを運用しています。ある日ふと気づきました。20分の録音の議事録が、冒頭の話題しか含んでいない。 エラーは一切出ていません。処理は「成功」していました。この記事は、その原因と切り分け、そして「エラーを出さずに壊れるAIパイプライン」への一般的な対策の話です。 現象: 全部処理したフリをする 構成はこうです。録音ファイル(wav)を、ローカルで動くWhisperサーバー(MCPツール経由)に投げ、返ってきたテキストをエージェントが議事録に整形します。音声を外部クラウドに出したくないので、文字起こし...

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緑の試験 58 本を、見知らぬ一人が一問で破った話(A2A の応答にあった偽りの欄)

Zennの「AI」のフィード

私たちは、AI エージェント同士の通信規格 A2A のための小さな公開拡張 conduct-v1 と、エージェントが測定されたときの振る舞いを記録する公開の登録簿を運営しています。エージェントのカードに「誰がこのエージェントに払っているか」と「測定記録の置き場」を書き、誰でもそのエージェントを「歩いて」観測を提出でき、誰でもハッシュで再計算できる、という仕組みです。点数も、買えるバッジもありません。 この記事は、その仕組みが初めて本来の形で一周した話であり、それが私たち自身のコードに見つけたものの話です。 募集 証人が 1 人しかいない登録簿は、自分の出力にそう書きます。そこで「私たちで...

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一个注解不用写,给你的 Spring Boot 接口加上限流、日志、指标和钉钉告警

掘金

还在每个项目里复制粘贴接口日志切面?我把它做成了零配置的 Spring Boot Starter 一、从一个大家都写过的类说起 先看一段你大概率写过的代码: 每个项目都有一份,长得还不太一样:有的统计

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GPU负责算,CPU负责干活:英特尔开始重新出牌

InfoQ - 促进软件开发领域知识与创新的传播

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夢見兩隻老虎是什麼預兆女性?周公解夢附吉兇寓意解讀

velog

每個人都會 做夢 ,夢境就像是另一個世界的窗口。當 女性 在夢中遇見兩隻老虎時,內心難免會產生好奇和疑惑。老虎作為百獸之王,在夢中出現有著獨特的象徵意義。了解夢境背後的預兆,或許能讓我們對生命有新的體悟與感悟。接下來,讓我們一起深入探究。 夢境與現實有連結嗎? 科學角度:從科學的角度來看,夢境是大腦在睡眠狀態下的一種活動。它可能是白天經歷的事情、思考的問題或潛意識中的情緒在大腦中的反映。例如女性白天看了關於老虎的紀錄片,晚上就有可能夢見老虎。但這並不一定意味著夢境和現實有必然的預兆關係。 文化角度:在許多文化中,夢境被認為是一種超自然的現象,能夠預示未來或傳達某種訊息。周公解夢是中國傳統文化中對夢境進行解讀的經典著作,它認為夢境中的各種元素都有著特定的寓意,老虎在其中也不例外。 夢見兩隻老虎有哪些常見寓意? 象徵權威與挑戰:老虎是百獸之王,代表權威與力量。女性夢見兩隻老虎,可能意味著在現實生活中會面臨一些具有挑戰性的情況,需要去應對權威或強大的對手。也許是工作上遇到了強勁的競爭對手 女性私處高潮液 、 女性高潮潤滑劑 、 女用催淫凝膠 、 強效催情凝膠 、 ,或是生活中面臨重大的抉擇。 感情的暗示:在感情領域,兩隻老虎可能像徵著複雜的情感關係。有可能是女性在一段感情中面臨兩個不同類型的追求者,需要做出選擇;也可能是和伴侶之間的關係出現了一些緊張和矛盾,就像兩隻老虎之間的對峙。 財富與機會:有時候,夢見兩隻老虎也可能預示著財富和機會的到來。老虎的威嚴和力量象徵著能夠掌控資源和獲得成功的能力。女性可能會在工作上得到升遷的機會,或是在投資等方面獲得意外之財。 夢境中老虎的狀態不同有什麼寓意? 溫順的老虎:如果夢中的兩隻老虎表現得很溫順,沒有攻擊性,這通常是比較好的預兆。意味著女性在現實生活中能夠順利地應對各種困難,和權威或強大的力量能夠和諧相處。可能會得到長輩的支持,工作上也能得到領導的讚賞。 兇猛攻擊的老虎:當夢中的兩隻老虎兇猛攻擊時,這可能暗示著女性在現實生活中會遇到一些危險和挑戰。可能是身體上會出現一些小 疾病 ,或是在人際關係中遭遇他人的惡意攻擊。需要特別注意自己的言行舉止,避免陷入不必要的麻煩。 逃跑的老虎:如果夢見兩隻老虎在逃跑,這或許表示女性在現實生活中成功克服了困難和挑戰。那些曾經讓她感到壓力的事情正在逐漸遠去,生活將會迎來新的轉機。 不同情境下夢見兩隻老虎有什麼不同? 在叢林中夢見:如果夢到兩隻老虎在叢林中,叢林是一個充滿未知和危險的地方,這可能意味著女性在生活中面臨一些複雜的環境和未知的挑戰。需要保持警惕,運用自己的智慧去應對。 在家裡夢見:在家中夢見兩隻老虎,家是一個代表安全和舒適的地方 超強淫蕩媚藥 、 女性外用春藥 、 刺激陰蒂快感 、 女性催情高潮液 ,老虎出現在家中可能暗示著家庭內部會出現一些問題。可能是和家人之間的溝通出現了障礙,或是家庭經濟方面面臨一些壓力。 如何正確看待夢見兩隻老虎的預兆 不要過度迷信:雖然夢境的解讀有一定的文化和傳統依據,但我們不能過度迷信。夢境只是一種大腦的活動,不能完全決定我們的現實生活。我們應該以理性的態度看待夢境的預兆,不要因為一個夢而過度焦慮或興奮。 結合現實分析:可以將夢境與現實生活結合分析。思考最近自己在生活、工作、感情等方面遇到的情況,看看夢境是否能給我們一些啟示。例如,如果最近工作壓力大,夢到老虎可能就是壓力的一種體現。 如果頻繁夢見兩隻老虎怎麼辦? 調整生活狀態:頻繁夢見兩隻老虎可能意味著內心有一定的壓力或焦慮。可以透過調整生活狀態來緩解,例如合理安排工作和休息時間,進行適當的運動和娛樂活動。 尋求專業協助:如果因為頻繁做夢而影響了正常的生活和睡眠質量,可以尋求心理諮商師的幫助。他們能夠透過專業的方法幫助我們了解內心的想法和情緒,找到問題的根源。 女性夢見兩隻老虎可能有多種預兆和寓意,從象徵權威與挑戰到感情暗示、財富機會等,不同狀態和情境下的老虎也有不同意義。我們要以理性態度看待夢境預兆,結合現實分析。若頻繁夢見可調整生活狀態或尋求專業協助。

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Importance of Venus in Astrology for Personalized Vedic Chart Guidance

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Astrology can be used as a reflective tool for understanding personal tendencies, choices, and important life themes. At Ved-Arth, clients can explore the importance of venus in astrology to better understand themes traditionally associated with Venus, including relationships, aesthetics, comforts, creativity, values, and social expression. For professional questions, a career prediction by date of birth can consider the birth chart, planetary periods, and relevant houses before offering personalized observations. People seeking wellness-oriented astrological perspectives can also consult a best astrologer for health problems, while medical concerns should always be addressed by licensed healthcare professionals. A personalized kaal sarp report can explain whether the traditional Kaal Sarp configuration appears in a birth chart and outline relevant Vedic interpretations and practices. Entrepreneurs may choose a business astrology consultation to discuss business direction, partnership considerations, timing, and professional goals. For spiritual practices, a rudraksha consultation astrologer can provide chart-based guidance about Rudraksha selection and traditional uses. Clients interested in energy-focused routines can also learn ways to cleanse your aura with salt in a simple, mindful practice. Contact Ved-Arth at +91-6351085153 or info@ved-arth.com to discuss your consultation needs and receive personalized guidance. Every session is shaped around your questions, chart details, and personal goals

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NC AI 커스텀 AI 서비스 개발자 양성과정 31일차

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2026년 9월 23일 오늘은 앞으로 프로젝트를 진행하면서 계속 사용할 예정인 클로드를 제대로 사용하는 법에 대해 정리해보려 한다. 사용 원칙 일단 AI로 개발하는 과정에서 하지 말아야하는 것과 해야하는 것에 대해 정리해보겠다. 하지 말아야하는 것 처음부터 풀세팅하기 스킬, 라이브러리, 하네스를 처음부터 잔뜩 사용하지 않을 것. 클로드 코드는 기본만으로도 충분히 쓸만하다. 기본 클로드 코드로 시작 >> 같은 실수나 플로우가 반복 >> 불편한 패턴이 보임 >> 불편을 해결할 스킬을 적용 세팅은 필요할때마다 하나씩 추가 FOMO 남이 쓰는 도구가 나에게도 필요한 도구가 되는것은 아니다. AI에게 핸들을 넘기지 않기 "~만들어줘", "알아서 해결해줘"는 좋지 않은 요청 AI가 알아서 하게 두지 말고, 사람이 이미 검증한 방식을 알려줘야한다. 해야하는 것. 컨텍스트 관리 클로드에는 대화, 파일, 명령어, 결과, 로그가 계속 쌓임. 가득 차면 성능이 떨어짐 정보를 많이 주는 게 능사가 아님. 정말 필요한 정보만 남기고 나머지는 삭제 Claude.md도 100% 따르는것은 아니다. 80% 정도만 따른다고 생각 명확한 계획 세우기 무엇을 하고 싶은지, 무엇을 만들어야 하는지, 필요한 요구 사항과 완료 기준이 뭔지 명확하게 해야한다. "내가 너무 많이 지시해야 하는 거 아닌가?"이게 AI활용의 핵심 검증하기 클로드가 낸 결론을 스스로 검증하게 만들되, 검증 방법은 내가 준다. 검증 장치가 없으면 피드백 루프가 너무 제한적임. 클로드가 돌린 테스트도 내가 확인 해야한다. 추가 팁 세션 관리 : AI에게 명령을 내렸는데 실패했다면 그 실패 기록은 지워야한다. 남아 있다면 이후 결론에 영향을 줌. 스킬/플러그인 : 처음엔 직접 만들지 않고 남이 만든 걸 서보며 연습. 사고하기 : 생각을 멈추면 굳음. 남의 워크플로우를 복붙하더라도 "이게 왜 생겼는지, 내 상황엔 어떻게 적용할지" 고민해야함. 남의 상황과 내 상황이 같을 수는 없음. 비판적 사고 같은 아이디어도 어떻게 묻느냐에 따라 결과가 달라짐. "유튜브 링크 하나 주면 일주일치 인스타 피드/쓰레드 글을 생성하는 서비스를 만들자. 월 9900원에"라고 해버리면 클로드는 어떤 결함도 생각하지 않고, 말대로 수행함 위 제안에 "네가 투자한다고 했을 때 손해 보지 않는 상황이어야 해. 내 제안에 결함이 없는지 체크하고 분석해."를 덧붙이면 제안의 결함을 분석함. 제안에 대한 비판을 요청할 것. claude.md claude.md 는 마크다운으로 쓰는 맞춤 지시서이다. 클로드가 대화를 시작할 때 자동으로 읽기 때문에, 한 번만 써두면 매번 같은 설명을 반복하지 않아도 됨. 새 직원에게 업무 메뉴얼을 주는 것과 같음. 저장 위치 홈 디렉토리 : 모든 프로젝트에 공통 적용되는 개인 기본 설정 프로젝트 루트 폴더 : 해당 프로젝트에만 추가되는 규칙 두 가지 설정은 함께 적용됨. 기본 지시서와, 기본지시서에 얹는 추가 규칙. 담으면 좋은 내용 기본정보 : 이름, 직업, 사용언어 말투/톤 : 존댓말/반말, 간결하게/자세하게 작업 규칙 : 코드 주석 필수, 한국어 우선 반복 요청 : 결과 요약 포함, 파일명 규칙 등 금지 사항 : 하면 안 되는 것들 언제든지 수정할 수 있기 때문에, 완벽하게 만들고 시작하기보단, 사용하면서 다듬어 가는 게 현실적. 유용한 명령어 /init : 현재 폴더의 파일과 구조를 분석해서 프로젝트에 맞는 claude.md를 자동 생성해줌. 기존 프로젝트를 클로드와 함께 시작할 때, 복잡한 폴더 구조를 빠르게 파악시킬 때 좋음. /memory : 현재 메모리 상태를 확인함. 메모리는 세 종류. 프로젝트 메모리 : 현재 프로젝트의 claude.md 유저 메모리 : 홈 디렉토리의 claude.md 자동 메모리 : 클로드가 대화 중 중요하다고 판단해 스스로 기록한 내용 자동 메모리 덕분에 사용자에 대한 정보나 프로젝트에 대한 정보가 다음 대화에 자동 반영되고, 클로드가 점점 나에게 맞춰줌. 핵심 툴 Read : 파일/이미지/PDF 읽기와 분석. txt, md, csv 같은 텍스트, .py , .js , .html 같은 코드, jpg/png 이미지, PDF(텍스트 추출과 요약)를 읽음. 파일 경로만 말하면 되고, 업로드할 필요가 없음 Write : 새 파일 생성. 텍스트, 코드, 마크다운 등 모든 형식을 파일명과 경로를 지정해 생성함. 템플릿을 만들어 학습시키면 매우 효율적. Edit : 기존 파일 수정. 기존 파일의 특정 부분만 수정. 원본을 직접 바꾸므로 중요한 파일은 미리 백업해야함. Bash : 터미널 명령어 실행 (시스템 제어). 폴더/파일 관리, 프로그램 실행, npm/pip 패키지 설치, 반복 작업 자동화, 시스템 정보 조회를 함. 단순 챗봇과 진짜 에이전트를 가르는 핵심 기능. 클로드는 위의 툴을 알아서 조합해서 사용함. Bash 는 실제 시스템에 영향을 줌. 삭제 명령은 복구가 안 될 수 있으니, 실행 전 확인하고 백업은 필수. 고급 설정 Bash 가 강력한 만큼 위험함. "오래된 파일 정리해줘"라고 했을 때 클로드는 중요한 파일을 구별하지 못할 수 있다. 회사 컴퓨터에서 민감한 대화가 AI 학습에 쓰이는 게 걱정된다면 Claude 설정의 개인 정보 보호 탭에서 확인. claude.md VS settings.json CLAUDE.md settings.json 비유 클로드의 뇌(지식, 맥락) 클로드의 울타리(권한, 제한) 형식 마크다운(자연어) JSON 내용 프로젝트 구조, 코드 컨벤션, 응답 스타일 허용/차단 명령어, 모델, 도구 강제력 권장사항(무시될 수도 있음) 강제 규칙(deny 목록은 절대 실행 안 됨) 언제? 클로드가 프로젝트를 이해해야 할 때 클로드의 행동을 통제해야 할 때 규칙의 강제력이 필요하면 settings.json , 맥락 전달이 목적이면 claude.md . settings.json 위치 모든 프로젝트 : C:\Users\사용자.claude\settings.json (Windows) ~/claude/settings.json (Mac) 프로젝트 전용 : 프로젝트폴더/.claude/settings.json 기본 구조 { "model": "claude-sonnet-4-5", "permissions": { "allow": [], "deny": [] }, "language": "ko", "verbosity": "normal" } 툴 허용/차단 설정 Bash 툴이 좋지만 위험함. 위험 한 툴을 명시적으로 차단 가능. { "permissions": { "allow": ["read_file", "write_file", "edit_file"], "deny": ["bash_tool"] } } 팀 공유용(프로젝트 폴더) Bash 차단 + 가벼운 모델 지정 { "permissions": { "deny": ["bash_tool"] }, "model": "claude-haiku-4-5" } 보안 규칙 claude.md에 보안 규칙을 추가 할 수 있다. ## 절대 금지 규칙 -rm, del, rmdir 등 삭제 명령어 절대 사용 금지 -파일 삭제가 필요할 경우 반드시 'archive' 폴더로 이동할 것 -시스템 설정 파일 수정 금지 -외부 네트워크 요청 전 반드시 확인 요청 ## 삭제 대신 아카이브 규칙 파일을 없애야 할 때는: 1.프로젝트 루트에 'archive' 폴더 생성 2.해당 파일을 archive 폴더로 이동 3.날짜를 파일명에 추가 (예: 파일명_20240614.txt) model 모델 특징 추천 용도 비유 빠름, 저비용 단순 반복 작업, 빠른 답변 형식 속도/성능 균형 일반 업무, 코딩, 문서 작성 내용 최고 성능, 느림 복잡한 분석, 중요한 판단 config 현재 설정 상태를 GUI로 확인 가능 웹 브라우징 단순 명령만으로도 인터넷 자료 조사가 가능함. Claude for Chrome 을 연동하면 브라우저를 직접 제어할 수 있음 특정 URL 열기, 스크린샷 분석, 웹페이지 읽고 정리 폼입력, 버튼 클릭 등 브라우저 조작 활용 예 : 경쟁사 웹사이트 정기 모니터링, 특정 페이지 정보 자동 수집, 온라인 폼 자동 입력 todo list 단순 작업은 한 줄이면 충분하지만, 여러 단계가 필요한 작업은 순서를 풀어서 요청하면 좋음 "지난달 판매 데이터를 분석해. 상위 10개 상품 뽑고, 각 상품 트렌드 조사하고, 보고서 작성하고 파일로 저장해줘" >> 멀티 스텝 작업 마무리 클로드를 사용하는 것에 대한 여러 팁들이나 설정에 대해 알아봤다. 결국 클로드를 사용한다고 한들 코드를 구현하는 계획, 검증은 스스로 해야하고 비판적인 사고가 필요하다. 도구를 사용하는 것은 좋지만 뭐가 됐든 적당한게 중요. 자유도와 안전장치를 적절하게 사용.

두 수의 곱 구하기

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문제 설명 정수 num1, num2가 매개변수 주어집니다. num1과 num2를 곱한 값을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한 사항 • 0 ≤ num1 ≤ 100 • 0 ≤ num2 ≤ 100 입출력 예 입출력 예 설명 입출력 예 #1 • num1이 3, num2가 4이므로 3 * 4 = 12를 return합니다. 입출력 예 #2 • num1이 27, num2가 19이므로 27 * 19 = 513을 return합니다. 음? ᄏᄏ 아니 파이썬 오랜만에 다시 재개하려고 하는데 첫 문제부터 너무 당황했다 젤 쉬운 거 사람들이 젤 많이 푼 문제부터 풀어보려고 했는데 원래 print(hello world) 이런 거부터 하지 않나?..;; 매개변수..??.. 인지 뭔지 그거 설정해서 하는 거 다 까먹음.. 걍 쳐다보기만 해봤자 답 안 나와서 일단 답부터 봤다 근데 연산 공식이 있더라고요.. 검색해 보니까 옛날에 이걸로 계산기 만들었던 거 스멀스멀 기억남 아니 나 나름 백준 실버~골드까지 풀었었는데 거의 2년 동안 파이썬 아예 안 건들였더니 진짜 기억이 하나도 안 난다 파이썬 사칙연산 공식(?) 두 수의 차 # 1 def solution(num1, num2): return num1 - num2 # 2 def solution(num1, num2): answer = num1 - num2 return answer 두 수의 곱 # 1 def solution(num1, num2): return num1 * num2 # 2 def solution(num1, num2) answer = num1 * num2 return answer 두 수의 몫 # 1 def solution(num1, num2) return num1 // num2 # 2 def solution(num1, num2) answer = num1 // num2 return answer 와 이거 옛날에 헷갈려서 막 몫 구하는 거 따로 있고 나머지 구하는 거 따로 있고 그랬던 것 같은데 두 수의 합 # 1 def solution(num1, num2): return num1 + num2 # 2 def solution(num1, num2): answer = num1 + num2 return answer 감을 좀 익히려고 일부러 손으로 쭉 써봤다.. 이거 또 막 엄청 큰 수는 시간이 오래 걸려서 어쩌구 ,, 했던 것 같은데 와 진짜 하나도 기억이 안 난다 점프투 파이썬 한 번 1회독을 하고 시작하던지 해야겠다,,

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[프로그래머스] 12939 - 최댓값과 최솟값

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문제 소개 프로그래머스 Lv.2 · 최댓값과 최솟값 공백으로 구분된 정수들이 문자열 s 하나로 주어진다. 이 중 가장 작은 수와 가장 큰 수를 찾아 "(최솟값) (최댓값)" 형태의 문자열로 돌려주는 문제다. 정수는 두 개 이상 주어지며, "-1 -2 -3 -4" 처럼 음수가 섞일 수도 있다. 접근 방법 문자열을 숫자 배열로 바꾼 뒤 최솟값과 최댓값을 구했다. split(" ") 으로 공백 기준으로 잘라 문자열 배열을 만든다. 각 조각을 Integer.parseInt 로 변환해 int 배열에 담는다. parseInt 는 "-3" 같은 음수 표기도 그대로 처리한다. Arrays.stream(...).min() 과 max() 로 최솟값과 최댓값을 구한다. 정수가 최소 두 개라는 조건이 있어 getAsInt() 가 빈 값 때문에 예외를 던질 일은 없다. StringBuilder 로 최솟값 + " " + 최댓값 을 이어 붙여 반환한다. 문자열 그대로 비교하면 "-1" 과 "-10" , "9" 와 "10" 처럼 사전 순서와 크기 순서가 달라지므로, 반드시 정수로 바꾼 다음 비교해야 한다. min 과 max 를 스트림으로 따로 구해서 배열을 두 번 돈다. 반복문 하나로 최솟값과 최댓값을 함께 갱신하면 한 번만 돌아도 되지만, 두 방법 모두 O(n)이다. 풀이 코드 class Solution { public String solution(String s) { String answer = ""; String[] s1 = s.split(" "); int[] n1 = new int[s1.length]; for (int i = 0; i < s1.length; i++) { n1[i] = Integer.parseInt(s1[i]); } int min = Arrays.stream(n1).min().getAsInt(); int max = Arrays.stream(n1).max().getAsInt(); StringBuilder res = new StringBuilder(); res.append(min).append(" ").append(max); answer = res.toString(); return answer; } } 시간 복잡도 문자열 길이를 L이라 하면 O(L)이다. split 과 parseInt 가 문자열을 한 번씩 훑고, min / max 는 숫자 개수(L 이하)만큼 각각 한 번씩 돈다.

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[🏦퀀트 제대로 입문하기 1] 퀀트는 크게 맞히지 않는다

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TL;DR 퀀트는 크게 맞히지 않는다. 조금 유리한 내기를, 파산하지 않을 크기로, 비용보다 크게, 아주 많이 반복한다. 그리고 그 유리함이 진짜인지는 수익률이 아니라 검증 과정으로 판단한다. 좋은 기회로 퀀트 전략 강의를 수강했다. 원래 퀀트 트레이딩이 꿈이었는데, 정작 전략 하나를 처음부터 끝까지 만들어 본 적은 없었다. 이 강의는 실제 전략 하나(미국 ETF 국면 전략)를 규칙부터 검증까지 직접 만들게 했고, 그 과정에서 백테스트가 어떻게 틀리는지를 배웠다. 이 시리즈는 그 강의를 내 말로 다시 정리한 것이다. 이 글은 첫 편으로, 코드 전에 알아야 할 기본 개념만 다룬다. 시리즈 목차 퀀트는 크게 맞히지 않는다 ← 지금 글 전략 하나를 뜯어보기: Inflation Compass와 경제 원리 4개 백테스트는 처음 짜면 틀린다: 4억 원이 8,700만 원이 되기까지 기준을 먼저 적는다: 검증 셋 전부 실패한 전략이 왜 좋은 연구인가 같은 규칙을 한국 ETF로 옮기면? 1. 퀀트는 판단을 사람 대신 규칙에 맡긴다 주식을 사고파는 방법은 크게 둘이다. 재량 투자 : 뉴스, 실적, 감, 경험으로 그때그때 결정한다. 퀀트 투자 : 무엇을 보고 무엇을 살지를 미리 코드로 적어 두고, 규칙이 결정하게 한다. 재량 퀀트 판단 근거 뉴스, 실적, 감 미리 적어 둔 조건 같은 상황이 오면 같은 결정이 나온다는 보장 없음 같은 데이터면 같은 결정 폭락장에서 겁이 나서 바닥 근처에서 팔기 쉬움 조건이 아니면 안 팔고, 조건이 되면 아까워도 판다 틀렸을 때 왜 틀렸는지 재현하기 어려움 어느 줄이 틀렸는지 찾을 수 있음 개발자 입장에서 퀀트의 매력은 마지막 줄이다. 규칙이 코드로 적혀 있으면 과거 데이터로 돌려 볼 수 있고(백테스트), 틀렸을 때 디버깅할 수 있다. 감으로 한 투자는 디버깅이 안 된다. ⚠️ 대신 잃는 것도 있다. 규칙에 없는 일(전쟁, 정책 변화)은 보지 못하고, 틀린 백테스트는 에러 없이 결과만 좋아진다. 그래서 강의에서 계속 강조한 게 "검증이 전략의 일부"라는 말이었다. 2. 크게 맞히지 않는다. 조금 유리한 내기를 아주 많이 반복한다 강의에서 가장 먼저 나온 문장이고, 이 시리즈 전체를 관통하는 문장이다. 한 번 사고 나서 팔 때까지를 내기 한 번이라고 하자. 55% 확률로 1만 원을 벌고 45% 확률로 1만 원을 잃는 내기가 있다. 한 번에 평균 1천 원이 남는다. 대단해 보이지 않는다. 그런데 이걸 반복하면 이렇게 된다. 반복 횟수 55% 내기: 손해로 끝날 확률 50% 내기(유리함 없음) 1번 45.0% 50.0% 10번 26.2% 37.7% 100번 13.5% 46.0% 1,000번 0.1% 48.7% 직접 돌려 보면 몇 줄이다. import numpy as np def prob_of_loss(p_win, n_trials, n_sim=100_000): """n_trials번 반복했을 때 진 횟수가 이긴 횟수보다 많을 확률""" wins = np.random.binomial(n_trials, p_win, size=n_sim) return np.mean(wins < n_trials - wins) for n in [1, 10, 100, 1000]: print(n, f"{prob_of_loss(0.55, n):.1%}", f"{prob_of_loss(0.50, n):.1%}") 표의 숫자는 이항분포다. 1,000번 중 이긴 횟수가 500번 미만일 확률이고, scipy.stats.binom.cdf(499, 1000, 0.55) 로 바로 나온다. 무승부(이긴 횟수 = 진 횟수)는 손해로 치지 않아서, 50% 내기가 10번에 50%가 아니라 37.7%다. 1,000번을 반복하면 손해로 끝날 확률이 0.1%다. 큰 수의 법칙이다. 카지노가 손님 한 명에게는 질 수 있어도 전체적으로는 항상 이기는 것과 같은 구조다. 퀀트 회사가 같은 규칙을 종목 수천 개에 매일 거는 이유가 이거다. 르네상스 테크놀로지의 메달리온 펀드도 거래의 약 50.75%만 맞힌다는 이야기가 유명하다(그레고리 주커먼, 《시장을 풀어낸 수학자》에 나오는 로버트 머서의 말). 이 표에서 세 가지를 읽을 수 있다. 1 유리함이 없으면 횟수는 소용없다. 회색 선을 보면 50% 내기는 1,000번을 해도 절반 가까이 손해로 끝난다. 횟수는 유리함을 실현시켜 줄 뿐, 유리함을 만들어 주지 않는다. 2 내기끼리 독립이어야 한다. 위 계산은 내기끼리 서로 영향을 주지 않는다고 가정한 것이다. 전부 같은 방향의 주식을 사는 건 1,000번의 내기가 아니라 큰 내기 한 번이다. 자산과 전략을 다양하게 가져가는 이유다. 3 한 번의 유리함이 한 번의 비용보다 커야 한다. 매매마다 수수료와 호가 차이를 떼면 55%짜리 내기도 기대값이 음수가 될 수 있다. 이건 백테스트 편에서 숫자로 확인한다. 💡 이번 강의에서 만든 전략은 한 달에 한 번 판단하는 전략이라 23년 동안 판단이 274번뿐이었다. 그래서 결과가 좋아도 운인지 실력인지 따로 검증해야 했다. 그 이야기는 4편에서. 3. 1원칙: 파산하지 않는다 "많이 반복한다"에는 전제가 하나 숨어 있다. 반복할 수 있을 만큼 살아남아 있어야 한다. 한 번 파산하면 그 뒤의 기대값은 전부 0이다. 그래서 트레이딩펌의 1원칙은 수익이 아니라 "파산하지 않는다"이고, 매 거래마다 묻는 질문은 이거다. 내 판단이 틀렸을 때 얼마를 잃는가? 왜 파산이 그렇게 치명적인지는 손실의 비대칭을 보면 된다. 수익률은 더하는 게 아니라 곱한다. +50% 다음에 −50%면 0이 아니라 −25%다. 그래서 잃는 폭이 커질수록 회복이 기하급수적으로 어려워진다. −50%를 되돌리려면 +100%가 필요하고, −90%면 +900%다. 1억이면 50만 원만 잃는다 강의에서 실제 프랍 트레이더 인터뷰 이야기가 나왔는데, 1억이 시드면 한 번에 많아야 50만 원만 잃는 식으로 생각한다고 한다. 거래당 리스크 0.5% 다. 중요한 건 "50만 원어치만 산다"가 아니라 "틀렸을 때 잃는 돈이 50만 원"이라는 점이다. 포지션 크기는 손절 폭에서 거꾸로 계산한다. 포지션 크기 = 허용 손실 ÷ 손절 폭 손절 2% → 50만 원 ÷ 0.02 = 2,500만 원어치 손절 5% → 50만 원 ÷ 0.05 = 1,000만 원어치 변동성이 큰 자산일수록 손절 폭이 넓어지니 자동으로 작게 들게 된다. 0.5%가 왜 그렇게 작은지는 연패를 생각하면 된다. 승률 55%짜리 전략도 거래를 많이 하면 10연패 구간은 온다. 한 번 질 확률이 45%니까 10연패 확률은 0.4510 ≈ 0.03%인데, 1만 번 거래하면 서너 번은 겪는 셈이다. 0.5%씩이면 10연패에 약 −5%, 5%씩이면 약 −40%(회복에 +67%)다. 💡 그런데 진짜 문제는 따로 있다. 백테스트에서 55%라고 나온 전략이 실전에서는 50%인 경우가 흔하다(왜 그런지는 4편에서). 승률이 50%면 10연패 확률은 0.03%에서 0.1%로 세 배가 되고, 그 사이 기대값은 0이라 연패를 만회할 수익도 없다. 그래서 리스크 한도는 백테스트가 말한 승률 이 아니라 내 판단이 틀렸을 때 를 기준으로 잡는다. 1원칙의 질문이 "얼마를 벌까"가 아니라 "틀렸을 때 얼마를 잃는가"인 이유다. 이걸 어긴 사람들 이 원칙을 어긴 대표 사례가 _LTCM_이다. 노벨상 수상자들이 참여한 헤지펀드였고 전략 자체는 합리적이었지만, 레버리지를 극단적으로 썼다가 1998년 러시아 디폴트 한 번에 무너졌다. 평소에 맞는 판단이라도 틀렸을 때의 손실이 감당 불가능하면 안 된다는 교훈이다. 영화 〈빅쇼트〉의 마이클 버리도 방향은 맞았지만 붕괴 전까지 몇 년을 버텨야 했다. 방향이 맞아도 버틸 수 없으면 소용없다. 4. 퀀트 전략은 네 종류다 무엇을 정하느냐로 나뉘고, 종류마다 거는 유리함이 다르다. 종류 정하는 것 주로 거는 유리함 종목 선택 수천 개 회사 중 무엇을 살지 싼 것: 버는 돈에 비해 싼 회사를 모은다 매매 타이밍 정해 둔 종목을 언제 사고 언제 팔지 되돌림: 벌어진 가격 차이가 좁혀지는 쪽에 건다 초단타 1초 안에 아주 작은 가격 차이 호가 차이: 사는 값과 파는 값의 차이 포트폴리오 어떤 종류의 자산을 몇 %씩 들지 국면과 추세: 상황에 맞는 자산, 오르는 중인 것 앞의 "많이 반복" 이야기와 붙여 보면 재미있다. 초단타는 하루에 수천 번 베팅하니 한 번의 유리함이 아주 작아도 된다. 반대로 포트폴리오 전략은 국면이 1년에 몇 번 안 바뀌어서 베팅 횟수가 적고, 그만큼 한 번 한 번의 판단이 정확해야 한다. 성과 ≈ 예측력 × √(독립적 베팅 수) 그리놀드(Grinold)의 액티브 운용의 기본 법칙 이다. 정식으로는 IR = IC × √BR로, IR은 시장 대비 초과수익을 그 변동성으로 나눈 것, IC는 예측과 실제의 상관계수, BR은 1년에 독립적으로 거는 횟수다. 같은 퀀트라도 유리함을 얻는 방식이 다르다는 걸 잘 보여주고, 4편에서 "23년치 데이터인데 독립된 사건은 셋뿐"이라는 이야기가 나올 때 BR이 작다는 뜻으로 다시 등장한다. 강의에서 만든 전략은 네 번째, 포트폴리오 전략이었다. 🧠 오늘 해야 할 사고: 싼 데는 이유가 있다. 당연히 비싼 데도 이유가 있다. 싸 보이는 걸 샀는데 계속 싼 채로 있는 걸 가치 함정이라고 한다. 시장이 그 가격을 매긴 데는 이유가 있을 수 있다. 그래서 퀀트는 어떤 유리함을 발견했을 때 "이 가격 차이는 왜 존재하고, 왜 아직 안 사라졌나"를 설명할 수 있어야 한다. 설명 못 하는 유리함은 백테스트의 우연일 가능성이 크다. 같은 맥락에서 "매수는 기술, 매도는 예술"이라는 말도 나왔다. 사는 건 신호가 명확해서 연구가 되는데, 파는 건 선택지가 많아 제일 어렵다는 뜻이다. 퀀트는 이걸 진입할 때 청산 규칙(손절, 익절, 시간 청산, 신호 소멸)을 미리 정해 두는 걸로 해결한다. 5. 전략은 다섯 가지로 이루어진다 강의에서 "완성"의 정의가 명확했다. 아래 다섯이 다 있고, 이 전략이 언제 이기고 언제 지는지 말할 수 있으면 완성이다. 데이터 → 규칙 → 비중 → 백테스트 → 검증 ↑ | └── 실패하면 규칙으로 돌아간다 무엇을 내용 데이터 가격, 거래량, 재무제표, 물가·금리 같은 경제 지표. 전략의 재료 규칙 "싸면 산다"가 아니라 컴퓨터가 그대로 실행할 수 있는 문장. 매도 규칙까지 비중 어떤 자산에 얼마를 넣을지. 같은 종목을 골라도 비중에 따라 결과가 크게 다르다 백테스트 규칙을 과거에 돌려 "이렇게 했다면 어땠을까"를 계산. 처음 짜면 반드시 틀린다 검증 백테스트 결과가 운인지 실력인지 가리는 단계. 사실상 가장 중요하다 ML을 해본 사람이면 익숙한 구조다. 데이터 → 모델 → 학습 → 평가와 같다. 학습 데이터에만 잘 맞는 모델이 과적합이듯, 과거에만 잘 맞는 전략이 과최적화다. 다른 점은 금융 데이터가 시계열이라는 것. 무작위로 섞어서 나누면 미래 정보가 새어 들어가기 때문에 반드시 시간 순서를 지켜 나눠야 한다. 결과를 읽을 때 쓰는 용어 셋 전략 결과는 보통 세 숫자로 읽는다. 강의에서 만든 전략과 시장(S&P 500)의 실제 숫자를 같이 적어 둔다. 용어 뜻 시장 전략 복리 수익률 (CAGR) 몇 배가 됐는지를 연평균으로 11% 22% 최대낙폭 (MDD) 최고점에서 가장 많이 깎인 폭 −55% −24% Sharpe 번 돈 ÷ 출렁임 0.66 1.11 복리 수익률 은 "매년 몇 %씩 꾸준히 불었다고 치면 지금 금액이 되는가"다. 계산은 이렇다. 복리 수익률 = (끝 금액 ÷ 시작 금액) ^ (1 ÷ 년수) − 1 예: 100만 원 → 8,724만 원, 22.8년 (8724 ÷ 100) ^ (1 ÷ 22.8) − 1 = 0.217 → 연 21.7% 단순 평균과 다르다는 게 중요하다. 100만 원이 +50%로 150만 원이 됐다가 −50%로 75만 원이 되면, 수익률 평균은 0%지만 실제로는 2년 만에 −25%다. 복리 수익률로는 연 약 −13%. 수익률은 더하는 게 아니라 곱하기 때문이다. 최대낙폭 은 "이 전략을 하면 최악의 경우 얼마나 빠지는 걸 견뎌야 하나"다. 파산 원칙과 직접 연결된다. Sharpe 는 수익률을 변동성으로 나눈 것이다. 수익률이 같아도 덜 출렁이는 전략이 높다. 대략 1 이상이면 괜찮고 2 이상이면 매우 좋은 편이다. 원래 정의는 (수익률 − 무위험 이자) ÷ 변동성인데, 이 강의에서는 이자를 빼지 않고 계산했다. 정식으로 하면 시장·전략 모두 조금 내려간다. 셋은 항상 같이 봐야 한다. 복리 수익률만 높고 최대낙폭이 크면 버티기 어렵고, Sharpe가 높아도 레버리지를 과하게 쓰면 LTCM이 된다. 정리 퀀트는 조금 유리한 내기를 찾아서, 파산하지 않을 크기로, 비용보다 크게, 많이 반복한다. 그리고 그 유리함이 진짜인지는 성과가 아니라 검증 과정으로 판단한다. 다음 글에서는 강의에서 실제로 만든 전략(Inflation Compass)을 다룬다. "지금 오르는 장인가"와 "물가가 높고 다시 오르는 중인가"라는 두 질문으로 미국 ETF 넷 중 하나를 고르는 전략인데, 왜 그 네 개인지를 설명하는 경제 원리 네 가지가 핵심이다. 그 다음이 이 시리즈에서 가장 재미있는 부분인 "백테스트는 처음 짜면 틀린다" 로, 100만 원이 4억 원이 됐다가 8,700만 원으로 돌아오는 과정을 코드와 함께 본다.

[US Stocks] No U.S. Stock Close to Report on Sunday (9.27)

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No U.S. Stock Close to Report on Sunday (9.27) Table of contents Overview Details Overview September 27, 2026, was a Sunday, so there was no regular U.S. trading session or closing level for the S&P 500, Nasdaq Composite or Dow Jones Industrial Average that day. The supplied Nasdaq, CNBC and Reuters entries give no prices or percentage changes from the previous trading session, leaving a large-cap gainers and decliners list unsupported. The supplied SEC entry identifies no company-specific announcement that can be linked to a stock move. Details Sunday Brings No Closing Levels for Major U.S. Indexes September 27 fell on a Sunday. The S&P 500, Nasdaq Composite and Dow Jones Industrial Average therefore had no regular-session close for that date. A Sunday edition could report the previous trading session, but the supplied material gives no closing levels or point and percentage changes for it. Nasdaq is identified in the source material as a provider of market activity and index data. The entry supplied here, however, contains only a description of that coverage. It does not establish what any index did at its most recent close. Key takeaway: There is no September 27 regular-session index result; the supplied entries also lack the figures needed to describe the previous close. Market Entries Provide No Ranked Large-Cap Movers The supplied CNBC entry describes coverage of indices, stock movers and earnings. The Reuters entry describes U.S. equity and broader market coverage. Neither entry names a company that gained or lost value, gives a closing price, or states a percentage change. That leaves no basis for ranking roughly three leading gainers and three leading decliners among S&P 500 or Nasdaq-100 common stocks. The material also cannot establish whether any reported move occurred during a regular session or outside it. Key takeaway: No large-cap stock can be identified as a top mover from the supplied CNBC and Reuters entries. SEC Listing Identifies No Stock-Specific Catalyst The SEC entry points to press releases about securities regulation. It identifies no dated filing, enforcement action or issuer announcement involving a particular large-cap company. It consequently supplies no event that can be tied to a stock return. The other coverage-date stories concern technology policy, workplace titles, housing and U.K. aviation. None of the supplied descriptions connects those subjects to a measured move in a U.S. large-cap stock. Key takeaway: The supplied SEC and news entries do not support a company-specific explanation for any stock move. In depth Index closes — in depth The date matters because a closing figure belongs to a particular trading session. Attaching a Friday result to Sunday without identifying Friday as the session date would give readers the wrong time reference. The same applies to point changes and percentage changes: neither can be reconstructed from a general description of an index-data page. A useful large-cap recap would state each index's latest closing level alongside its point and percentage move. Those figures would establish the market backdrop for individual stocks. Without them, a claim that technology shares lifted the market, or that another sector held it back, would go beyond the evidence supplied. Large-cap movers — in depth A movers list needs more than company names. Its ranking depends on returns measured over the same session, while a useful account of each move needs a supported explanation. Combining a stock price from one date with a news item from another could create a causal story that the evidence does not support. The missing figures also prevent a narrower conclusion. There is no support here for naming even one top gainer or decliner, let alone saying why that stock moved. The CNBC and Reuters entries describe the kinds of markets they cover; they do not provide observations for this recap. Stock catalysts — in depth A company announcement and a price change can appear near each other without one proving the cause of the other. Attribution requires a dated event, a matching trading session and reporting that connects the two. This material supplies none of those elements for an individual stock. The distinction is especially relevant for a Sunday article. News published over a weekend may affect a later trading session, but it cannot explain a Sunday regular-session close that did not occur. Nor can a general SEC press-release listing establish that a specific company faced a regulatory development. Morning Breaking Updates feeds.bbci.co.uk: My hometown shows that high streets have to change or die - Aberdeen is launching an ambitious bid to revive its struggling centre. Could it offer lessons for other high streets? rss.nytimes.com: TV Networks to Resume Trump Coverage, Even as White House Excludes CNN - The White House TV pool went dark this past week amid a standoff between CNN and the president. Network leaders, however, believe an indefinite suspension may be untenable. rss.nytimes.com: Dee Brock, Who Created the Dallas Cowboys Cheerleaders, Dies at 96 - As the first director of the troupe, she helped transform it from a high school squad into a global phenomenon. rss.nytimes.com: Morris Ballen, Who Helped Spread Indie Artists’ Music, Dies at 88 - Countless independent acts in every genre — punk, hip-hop, church choir — relied on him to create small runs of high-quality records and CDs. At a glance Fact Publisher Source The supplied market-activity entry contains no dated index closing values. Nasdaq nasdaq.com The supplied entry names no stock mover or percentage change. CNBC cnbc.com The supplied entry gives no company-specific price move or market catalyst. Reuters reuters.com The supplied press-release entry identifies no company-specific announcement. SEC sec.gov The supplied SEC entry contains no dated filing or enforcement action tied to a stock move. SEC sec.gov FAQ Q1. How did the S&P 500 close on September 27? A. It had no regular-session close that Sunday. The supplied Nasdaq entry also provides no closing level or point change from the previous trading session. Q2. Why are no top gainers or decliners named? A. The supplied CNBC and Reuters entries name no qualifying stocks and give no closing prices or percentage changes. A ranking would require figures from the same trading session. Q3. Can the SEC material explain a large-cap stock move? A. No specific move can be attributed to it. The supplied SEC entry describes a press-release page but identifies no company-specific announcement or corresponding stock return. Q4. Could Friday's session be used for a Sunday recap? A. Yes, if it were clearly dated as Friday, September 25, 2026. The supplied market entries contain no figures for that session, so its index performance and stock movers cannot be reported here. Q5. What would make a follow-up market recap possible? A. Dated index closes, common-stock closing prices and percentage changes would establish what moved. Company filings or credible reporting would then be needed to support an explanation for each named mover. Sources As A.I. Accelerates, Governments Are Increasingly Being Left Behind - rss.nytimes.com Andy Burnham refuses to back third runway at Heathrow - feeds.bbci.co.uk Job Titles Are Out. Now We’re All ‘Members of the Technical Staff.’ - rss.nytimes.com Here’s Your New House. It Comes With Friends. - rss.nytimes.com Sunkist Fruit Gems, Staple Candy of Bar Mitzvah Tradition, Are Discontinued - rss.nytimes.com Faisal Islam: The two big decisions the chancellor must make - feeds.bbci.co.uk As A.I. Makes Law Firms More Efficient, Clients Ask: ‘Where’s My Discount?’ - rss.nytimes.com Heathrow Airport warns third runway could be delayed by four years - feeds.bbci.co.uk U.S. SEC Press Releases - SEC Nasdaq Market Activity - Nasdaq CNBC Markets - CNBC Reuters Markets - Reuters My hometown shows that high streets have to change or die - feeds.bbci.co.uk TV Networks to Resume Trump Coverage, Even as White House Excludes CNN - rss.nytimes.com Dee Brock, Who Created the Dallas Cowboys Cheerleaders, Dies at 96 - rss.nytimes.com Morris Ballen, Who Helped Spread Indie Artists’ Music, Dies at 88 - rss.nytimes.com Last updated: 2026-09-28T11:51:16.688Z