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초록·키워드
금융 시계열의 잡음 제거 연구는 대부분 평활화 자체에 머물러 학습 난이도 개념과 결합되지 않았고, 신호처리를 적용한 기존 백테스트에서는 웨이블릿의 비인과성에 따른 선견 편향이 명시적으로 통제된 사례를 찾기 어렵다. 본 연구는 커리큘럼의 난이도 개념을 잡음 제거 강도의 보정 기준으로 삼고, 신호를 과거 구간에서만 생성하는 인과적 절차를 도입한다. 미국 ETF 17종(2015–2024)의 3개월 모멘텀 전략에서 기준 전략의 음(−)의 샤프지수(−0.081)는 웨이블릿 적용 후 +0.041로 전환되었다(t = 3.41, p = 0.004, Cohen's d = 0.83). 커리큘럼을 문자 그대로 구현한 점진 스케줄은 오히려 성과가 낮아, 개선의 본질이 진행 순서가 아니라 강도 보정임을 확인하였다. 다만 손익분기 거래비용이 약 1.2bp에 불과하여 본 연구는 신호 처리 방식 간 비교에 국한된다.
본문·목차
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