⚠ 본 사이트는 개인 연구 프로젝트입니다. 투자 권유·자문이 아니며, 모든 거래는 가상이고 실제 자본은 운용되지 않습니다. 표시된 성과는 가설적 시뮬레이션이며 실현 성과가 아닙니다.
← Bartkoh Investment EngineLimits
정직한 한계

이 시스템이 못 하는 것을
먼저 말합니다.

좋은 투자 시스템은 자신의 강점을 자랑하지 않고 한계를 정직하게 노출합니다. 이 페이지는 그 한계의 목록입니다.

A · Capability

능력의 한계

메달리온/르네상스의 절대 수익률은 따라잡을 수 없다

인프라(직접 데이터 라인, 24/7 인력), 자본(레버리지 12배), 인재(노벨상급 박사 50명) 측면에서 개인은 결코 동등할 수 없습니다. 이 시스템의 목표는 그들을 능가하는 것이 아니라, 그들이 진입할 수 없는 저용량 영역을 탐색하는 것입니다.

블랙스완은 어떤 시스템도 예측할 수 없다

2008 금융위기, 2020 COVID, 9/11 — 모든 리스크 모델은 과거 데이터 기반이고 새로운 레짐은 정의상 과거에 없었던 것입니다. 시스템의 목표는 예측이 아니라 회복력입니다.

AI-Native 알파는 백테스트가 불가능하다

LLM의 학습 데이터에는 미래 사건이 이미 포함되어 lookahead bias를 피할 수 없습니다. 포워드 페이퍼 트레이딩만이 정직한 검증이며, 따라서 현재 모든 AI-Native 엔진은 'forward test 진행 중' 상태입니다.

LLM은 가설 생성기이지 알파 보장기가 아니다

컨퍼런스콜 톤 변화, 인과 사슬 추론, 내러티브 분석 — 모두 그럴듯한 이야기를 만들 수 있습니다. 그러나 그것이 통계적으로 미래 수익률과 연결되는지는 별개의 검증 문제입니다. Narrative overfitting 위험을 항상 경계합니다.

개인 시스템은 밀리초 게임에서 이길 수 없다

공시·뉴스 속도 차익은 코로케이션·전문 데이터 벤더·자동 주문 시스템이 경쟁하는 영역입니다. 우리가 노리는 것은 '소화 속도'가 아니라 '해석 깊이'이며, horizon은 1일~4주입니다.

B · Statistics

통계적 한계

12개월 평가는 운과 실력을 구분할 수 없다

단일 레짐에서 운 좋게 작동한 모델을 과대평가할 위험이 큽니다. 따라서 토너먼트 평가는 거래 1,000건 이상 + 24개월 이상 + 최소 2개 레짐 경험을 모두 충족해야 신뢰할 수 있습니다.

Sharpe Ratio 단독은 부족하다

회전율, Tail Loss(CVaR), Calmar, Sortino, Hit Rate, Payoff Ratio가 함께 측정되지 않으면 잘못된 모델이 우승할 수 있습니다. 이 시스템은 7개 지표의 베이지안 신뢰구간 기반 점진 배분을 사용합니다.

Kelly Criterion은 추정 오차에 극도로 취약하다

Full Kelly 사용 시 입력값 오차가 누적돼 파산 위험이 커집니다. 25% Fractional Kelly + 버킷별 상한(15~35%)을 사용하지만, AI 신호의 기대수익을 과대추정하면 그 25%도 위험합니다. 입력값 추정 자체가 가장 큰 리스크입니다.

평시 분산은 위기에 무력하다

2008·2020 위기에서 SPY/QQQ/EEM/HYG/BTC가 모두 동시에 -30% 이상 하락했습니다. 이 시스템은 unconditional correlation 외에 '위기 모드 활성화 시 자산 간 conditional correlation = 1로 가정'합니다. 그래도 헤지 무력화는 가능합니다.

C · Operational

운영의 한계

Crypto Funding 차익은 '이론적 수렴'일 뿐이다

거래소 파산 (FTX 사례), 청산 가격 슬리피지, 펀딩 급변(음↔양 반복), 현·선물 가격 괴리, 출금 정지, API 장애, USDT 디페그 — 모두 실제로 발생한 운영 리스크입니다. 95%·90%·80% 같은 '수학적 적중률'은 표시하지 않습니다.

Tail Hedge는 현재 미구현이다

옵션 만기/델타/행사가/롤오버 규칙이 명세되지 않은 상태에서 'VIX < 15 시 OTM Put 보유'라고 약속하는 것은 부정직합니다. 현재는 위기 모드 발동 시 자동 70% 현금화로 대체하며, 옵션 헤지는 Phase 2 예정입니다.

단일 자산 5% 캡만으로는 부족하다

실제로는 테마(AI 관련주)·팩터(모멘텀)·통화(USD)·거래소(Binance)·유동성(소형주) 다층 노출 제한이 필요합니다. 평소엔 분산되어 보이는 자산들이 같은 위험 요인에 노출되어 있을 수 있습니다.

맥북 launchd는 항상 작동한다고 보장할 수 없다

에이전트는 사장님 맥북에서 실행됩니다. 슬립·재부팅·네트워크 단절·Ollama 다운 시 cycle이 건너뛸 수 있습니다. 신호 생성 누락은 다음 정상 cycle에서 만회됩니다.

D · Human

인간의 한계

대부분의 시스템 실패는 신호가 아닌 인간 때문이다

-30% 드로우다운 앞에서 인간이 규칙을 어기는 순간, 어떤 알파도 의미가 없습니다. 이 시스템의 진짜 가치는 알파를 찾는 것이 아니라 인간을 시스템에서 제거하는 것입니다. 페이퍼 단계에서도 사용자 개입은 모두 로깅됩니다.

Confirmation bias가 모든 분석을 오염시킨다

LLM이 만든 그럴듯한 인과 사슬을 사람이 보면 '맞는 것 같다'고 느낍니다. 그러나 그 사슬의 통계적 유효성은 검증 전까지 0입니다. 이 시스템은 narrative 자체를 신호로 쓰지 않고, 9단계 실행 사슬(진입가/손절/검증 이벤트 포함)을 강제합니다.

E · Legal

법적·규제 면책

본 사이트(invest.bartkoh.com)는 개인 연구 프로젝트입니다.

  • 투자권유, 투자자문업, 투자일임업, 유사투자자문업에 해당하지 않습니다.
  • 모든 거래는 가상 페이퍼 트레이딩이며, 실제 자본은 운용되지 않습니다.
  • 표시된 모든 성과는 가설적 시뮬레이션 결과(hypothetical performance)이며 실현 성과가 아닙니다.
  • 외부 투자자 모집·유료 구독·리딩방·자문 서비스로 확장할 의도가 없습니다.
  • 참고: 미국 SEC 규정(17 CFR 275.206(4)-1)에 따른 hypothetical performance 광고 기준을 인지하고 있으며, 본 사이트는 advertising 목적이 아닌 개인 학습 기록입니다.
  • 이 사이트의 어떤 정보도 특정 종목의 매수·매도 권유로 해석되어서는 안 됩니다.

본 면책 조항은 사이트의 모든 페이지에 적용됩니다. 구체적 투자 결정은 반드시 자격 있는 전문가와 상담 후 본인 책임 하에 진행하셔야 합니다.