정량적 투자 분야에서 인공지능(AI)은 눈에 띄는 발전을 이루었지만, 산업 실무에 부합하는 표준화된 벤치마크가 부족합니다. 이 격차는 연구 진전을 저해하고 학문적 혁신의 실질적 적용을 제한합니다. 이에 우리는 이 중요한 요구를 충족하기 위해 산업용 벤치마크 플랫폼 QuantBench를 출시했습니다. QuantBench는 세 가지 핵심 장점이 있습니다: (1) 정량적 투자 산업 실무에 부합하는 표준화 규격; (2) 다양한 AI 알고리즘과의 호환성 유연성; (3) 정량적 투자 전체 수명주기 전 과정을 포괄. QuantBench 기반의 실증 연구는 분포 변화에 대한 지속 학습 필요성, 관계형 금융 데이터의 향상된 모델링 방법, 그리고 저신호대잡음 환경에서 과적합 완화를 위한 더 견고한 접근법 등 여러 핵심 연구 방향을 밝혀냈습니다. 통합된 평가 기준을 제공하고 학계와 산업계의 협력을 촉진함으로써 QuantBench는 AI 기반 정량적 투자의 전반적인 진전을 가속화하는 것을 목표로 하며, 그 영향력은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 벤치마크 플랫폼과 비견될 수 있습니다. 관련 코드는 GitHub(https://github.com/SaizhuoWang/quantbench)에서 오픈소스로 공개되어 있습니다.

벤치마크; 정량적 투자; 딥러닝; 베이스모델