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해결하는 문제

FinHack은 전체 투자 연구 워크플로를 간소화하기 위해 설계된 정량적 금융 프레임워크입니다. 데이터 수집, 팩터 계산, 전략 백테스팅을 통합된 시스템으로 제공하여, 사용자가 자체 정량적 거래 시스템을 처음부터 구축하는 복잡성을 줄여줍니다.

작동 방식

이 프레임워크는 정량적 파이프라인을 위한 여러 핵심 모듈을 통합합니다.

• 데이터 수집: Tushare와 같은 소스용 내장 수집기 포함.
• 팩터 엔진: Alpha101 및 Alpha191과 같은 팩터 세트의 수식 기반 계산을 지원하는 계산 엔진.
• 기계학습: 서버의 계산 능력을 최대한 활용하기 위한 다중 프로세스 학습 지원.
• 백테스팅: A주 시장 규칙(예: T+1 제약 및 가격 제한)을 처리하고, 가격 정확성과 속도를 유지하기 위한 동적 조정 메커니즘을 사용.
• 실행: 실시간 거래 통합을 위한 훅 제공.

대상 사용자

다양한 시장에서 새로운 알파 팩터를 개발하고 테스트할 필요가 있는 정량적 연구자(Quants) 및 금융 연구자.

주요 특징

• 확장 가능한 아키텍처: 사용자는 자신의 데이터 소스, AI 모델, 거래 전략을 쉽게 추가할 수 있습니다.
• 시장별 규칙 지원: A주 거래 제약 조건을 내장 지원.
• 고성능: 백테스팅과 기계학습 학습 모두에서 멀티프로세스 사용.
• 수식 기반 팩터: 수식을 통해 복잡한 알파 팩터를 직접 계산할 수 있는 네이티브 지원.