quant-lab

파생상품 프라이싱을 수학적 모델링으로 추정하는 것을 공부하고 실습하는 개인 연구 레포입니다. 기존 모델(Black-Scholes, Heston, SABR, LSM 등)을 구현·재현하는 것과, 직접 설계한 모델을 유도·검증하는 것 두 가지를 모두 다룹니다.

작업 루프

모든 모델은 같은 사이클을 따릅니다:

이론 노트 작성 → 구현 → 검증 → 캘리브레이션/실험
(notes/theory/)   (src/)   (tests/, /validate-model)   (experiments/)

이론 노트 없이 구현하지 않고, 검증 체크리스트를 통과하기 전에는 모델을 완성으로 치지 않습니다. 세부 컨벤션은 CLAUDE.md 참고.

디렉터리 구조

quant-lab/
├── src/quantlab/          # 라이브러리 코드
│   └── models/            # 프라이싱 모델 (모델당 모듈 1개)
├── notes/theory/          # 모델별 유도 노트 (_template.md 사용)
├── experiments/           # 캘리브레이션·수렴·비교 실험 스크립트
├── tests/                 # pytest — 모델마다 벤치마크 테스트 필수
├── data/                  # 시장 데이터 스냅샷 (gitignore, 소형 샘플만 커밋)
└── .claude/               # Claude Code 하네스 (아래 참고)

Claude Code 하네스

.claude/에 이 레포의 작업 방식을 인코딩한 스킬과 에이전트가 있습니다.

스킬 (슬래시 커맨드)

스킬	용도
/new-model	새 프라이싱 모델 스캐폴딩 — 이론 노트 → 구현 → 테스트 → 검증까지 단계별 진행
/derive	수학적 유도/검증 — 측도 변환, Itô 계산을 엄밀하게, 불확실한 스텝은 ⚠ VERIFY: 태깅
/validate-model	모델 검증 체크리스트 — 벤치마크, 패리티, 극한 거동, Greeks, 수렴 차수, 안정성
/calibrate	시장 데이터 캘리브레이션 — 목적함수 설계, 최적화, 식별성·안정성 진단
/replicate-paper	논문 재현 — 논문 테이블/그림을 재현 타깃으로 삼는 구현 워크플로

에이전트

에이전트	용도
quant-reviewer	프라이싱 코드 전용 리뷰 — 단위/부호 컨벤션, 측도·드리프트, RNG 규율, 수치 안정성
math-verifier	이론 노트의 수학을 독립적으로 재유도해서 대조하는 심판 — 자작 모델 검증용

시작하기

uv sync              # 의존성 설치
uv run pytest        # 테스트
uv run ruff check .  # 린트

모델 로드맵

• Black-Scholes-Merton (analytic + Greeks)
• Binomial / trinomial trees (American exercise)
• Monte Carlo engine (Euler/Milstein, antithetic, CRN)
• Implied vol surface (SVI fit)
• Heston (characteristic function, COS method)
• SABR (Hagan approximation vs MC)
• Local volatility (Dupire)
• American options via Longstaff-Schwartz
• Exotics (barrier, Asian, autocallable)
• 자작 모델 실험