Field Intelligence Lab
도시를 걷고, 사람을 관찰하며, 브랜드의 공기를 기록합니다. 현장의 감정은 우리의 1차 데이터입니다.
- 라이프스타일, 소비, 이동 데이터 스케치
- 감정 키워드 → 임베딩 → 시그널화
- 격주 현장 리포트 & 포토 로그
Brand Manifesto
그수다 트레이딩 = (그)럴(수)있(다)
세상의 패턴을 읽고, 인간의 행동을 해석하며, 데이터로 시장을 증명하는 AI 퀀트 하우스입니다. 역학의 통찰과 인공지능, 그리고 현장 관찰이 만나 진짜 전략이 탄생합니다.
철학
易學 × AI
동양 철학의 순환을 데이터 언어로 번역합니다.
미션
행동 인사이트
현장에서 수집한 감정 신호를 퀀트 전략에 연결합니다.
비전
실전 검증
12년 백테스트와 실거래를 통해 전략을 증명합니다.
"자연을 관찰하고, 인간을 이해하며,
시장과 대화한다."
— Gsuda Field Note
- Field Sensing 도시 · 소비 · 감정 데이터를 일상에서 채집
- Ai Fabric 행동 임베딩 + 모멘텀 + 매크로 시그널 결합
- Risk Command 전략별 드로우다운·회복 주기 실시간 트래킹
Gsuda Flow
역학 (易學)
자연의 순환에서 시장의 패턴을 찾습니다. 달의 주기, 계절, 인간의 호흡까지 데이터를 확장합니다.
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인공지능
머신러닝과 딥러닝으로 비선형 관계를 모델링하고, 행동 데이터를 시그널로 전환합니다.
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인간 이해
시장 참여자의 심리와 편향, 언어의 뉘앙스를 분석해 감정 점수를 생성합니다.
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퀀트 투자
가설은 백테스트와 실거래로 검증됩니다. 데이터가 증명한 전략만 실행합니다.
투자 메서드 체계
패턴 연구
역사는 반복됩니다. 시장 사이클, 계절성, 기술적 패턴을 데이터로 분석합니다.
AI 모델링
머신러닝과 딥러닝으로 비선형 관계를 발견하고, 예측 모델을 구축합니다.
행동 분석
행동경제학과 시장 심리를 연구해 인간의 비이성적 선택을 이해합니다.
백테스트
모든 전략은 역사적 데이터로 엄격하게 검증합니다.
리스크 관리
포지션 사이징, 손절, 분산을 통해 자본을 보호합니다.
지속적 학습
시장은 진화합니다. 모델도 함께 진화해야 합니다.
Quant Engineering
모델은 감정과 가격의 간극을 좁히기 위해 존재합니다. 우리는 데이터 파이프라인과 전략 엔진을 자체 개발합니다.
- 실시간 ETL & Factor Fusion 엔진
- 전략별 리스크 커브 자동 추적
- 오류 복구 & 시그널 안정화 시스템
Impact Evaluation
투자는 결과로 말합니다. 전략은 실행 전·중·후의 데이터를 통해 상시 평가됩니다.
- 12년 백테스트 / 3년 실전 로그
- 감정 편향 감소율 47% (평균)
- 시나리오 기반 드로우다운 관리
Founder's Note
"오늘을 여행하며 관찰하고, 배운 것을 글로 남깁니다."
현장에서 관찰하고 기록합니다. 시장은 일상의 패턴에서 시작합니다.
책상 위의 차트만으로는 충분하지 않습니다. 거리를 걷고, 사람들을 관찰하고, 변화하는 세상을 직접 느껴야 합니다.
아침 커피숍의 줄, 백화점의 트래픽, 온라인 커뮤니티의 감정 — 이 모든 것이 데이터가 되고, 인사이트가 됩니다.
여행은 관점을 바꾸고, 글쓰기는 생각을 정리합니다. 그렇게 우리는 더 나은 투자자가 됩니다.
기술 스택
데이터 & AI
- Python (pandas, numpy, scikit-learn)
- PyTorch / TensorFlow
- TA-Lib (기술적 분석)
백테스팅 & 실행
- Backtrader / Zipline
- QuantConnect
- 실시간 데이터 파이프라인
인프라
- Flask (웹 애플리케이션)
- Nginx (리버스 프록시)
- PostgreSQL / DuckDB