본 논문은 정량 투자 분야의 인공지능(AI) 연구 발전을 저해하는 표준화된 벤치마크의 부재 문제를 해결하기 위해, 산업 표준에 맞춰 설계된 산업급 벤치마크 플랫폼인 QuantBench를 제시합니다. QuantBench는 산업 관행과 일치하는 표준화, 다양한 AI 알고리즘 통합의 유연성, 정량 투자 프로세스 전체의 풀 파이프라인 적용이라는 세 가지 주요 강점을 제공합니다. 실증 연구를 통해 지속적인 학습, 관계형 금융 데이터 모델링 개선, 낮은 신호 대 잡음 환경에서 과적합 완화 방안 등의 중요한 연구 방향을 제시합니다. 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 벤치마크 플랫폼과 유사하게, 연구자와 실무자 간의 협업을 촉진하여 AI 기반 정량 투자 분야의 발전을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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정량 투자 분야 AI 연구를 위한 표준화된 벤치마크 플랫폼 제공
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다양한 AI 알고리즘의 비교 및 평가 가능
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산업 현장의 실제 문제 해결에 기여하는 연구 방향 제시 (지속적 학습, 관계형 데이터 모델링, 과적합 완화)
