Workspace IndexKnowledge Notes › Markets have a shared vocabulary — learn it before you look for an edge

#1513Lecture2026-09-19chat

Markets have a shared vocabulary — learn it before you look for an edge

Jake Xia — per the course's lecturer bio, an MIT EECS PhD who traded and ran quant desks at Salomon Brothers and Morgan Stanley, and later served as CRO of Harvard Management Company — opens MIT OpenCourseWare's 18.S096, "Topics in Mathematics with Applications in Finance" (Fall 2013), with a plain claim: before you look for a quantitative edge, you need the market's own vocabulary. Lecture 1, Part II, "Introduction of Financial Markets, Financial Terms and Concepts" (YouTube, about 35 minutes), walks through the instruments that trade, who trades them, the three seats a trader can occupy, and the three jobs math actually does in a market. It closes with a two-month trading-game assignment: pick one stock or ETF, track daily P&L in a spreadsheet, and score the result with a single ratio.

For Jayverse this is the vocabulary layer under the ten TradingView chart items (Invest 800–809): those items teach how to read a chart, this lecture names what is actually being charted, who is on the other side of every fill, and why "edge" is a specific, definable thing rather than a feeling.

Why

A beginner who has only looked at price charts tends to conflate "the market" with "the chart," and "trading" with "guessing direction." This lecture's value is definitional: it separates the object (instrument), the venue (exchange vs. OTC vs. ECN), the counterparty (which of three trader types is on the other side), and the tool (which of three uses of math applies). Without those distinctions, a position-sizing decision, a resolution-source decision and a market-making decision all look like the same generic "trading," and it becomes impossible to say precisely what edge a strategy claims to have, or against whom.

How it works

Instruments and where they trade

Markets split into venues — an exchange with a central order book, versus OTC (bilateral, negotiated) and an ECN (electronic matching outside a formal exchange) (08:44, 09:15, 09:35) — and into asset classes: currency, spanning fiat, gold and bitcoin (09:55, 10:05); equities and indices, meaning ownership in a single company or a basket like the S&P 500, wrapped as an ETF (10:40, 11:11, 11:42), issued once in an IPO and then traded repeatedly in the secondary market (12:02, 12:31); bonds, which securitize a loan and carry credit risk — principal at maturity, coupons in between, and default risk from the issuer, the same credit risk that turned the 2008 crisis into a mortgage-bond crisis (12:41, 13:31, 13:52); the interest-rate curve, the term structure of rates across maturities, moved at the short end by the Fed's policy rate, with an inverted curve meaning short rates exceed long rates (14:22, 14:59, 15:07); and commodities and derivatives — oil, copper and lithium as the physical assets, options, futures/forwards and swaps as the contracts built on top of them (15:33, 16:03, 16:25, 16:57).

Participants

Commercial banks take deposits and make loans; investment banks trade, run an investment-banking (M&A/underwriting) desk, and manage assets (17:28, 18:24, 19:21). Hedge funds, retail investors, central banks managing system liquidity, and ordinary corporates hedging currency exposure fill out the rest of the participant list (19:54, 20:17, 20:34).

Three seats at the table

Every trader occupies one of three roles: a hedger reduces exposure that comes from a core business, not from a market view (22:17); a market maker profits from the bid-ask spread and is structurally supposed to avoid carrying position risk, closing out inventory quickly rather than holding a directional bet (22:23); a risk seeker / prop trader puts firm capital at risk on a directional view (22:47). Naming which of the three you, or your counterparty, are is the first step in describing any trade.

What the math is for

The lecture names three distinct jobs for mathematics in finance: pricing models, which value a derivative fairly using differential equations and stochastic calculus, with Black-Scholes-Merton as the canonical example (23:22, 24:15); risk management, which turns position sizing, diversification and stop-loss/take-profit decisions into quantitative rules instead of greed and fear (24:35, 25:15, 25:23); and trading strategy / alpha, the search for statistically repeatable, sustainable sources of return (25:32). The efficient-market hypothesis says obvious excess-return opportunities get arbitraged away, but the lecture's counterpoint is that behavioral economics creates the distortions that keep reappearing — that is where an edge has to come from (26:57, 27:20).

The axes that define a strategy, and the homework that forces you to pick one

Every strategy sits on a handful of axes: manage it yourself or delegate it through a fund of funds (27:53); public markets or private/VC (28:02); passive or active (28:26); systematic (rule-driven) or discretionary (28:55); momentum/trend-following or mean-reversion (29:55); short-horizon liquidity provision or long-horizon value and growth (30:11, 30:43). The lecture's conclusion is that before picking a position on any of these axes, you state your purpose — what the money is for, how much loss you can tolerate, and your time horizon — and only then define your mathematical or analytical edge relative to the other participants in the market (31:34, 32:10, 32:23). The assignment that follows is concrete: $10,000 of paper capital in one stock or ETF (33:04, 33:14), daily P&L in a spreadsheet for two months, mid-September to mid-November (33:36, 34:01), scored by summing daily gains (G) and losses (L) into a single ratio, (G − L) / (G + L) (34:16, 34:32).

Where it lands in Jayverse

  • Number: the trading game is a Number reading. One ETF, one spreadsheet, two months of daily P&L, scored by (G − L)/(G + L) — that is a concrete, reproducible experiment jay can run and log as a reading, not a paper exercise.
  • Verex: the trader typology is Verex's own user map. A prediction market is a venue with hedgers, market makers and speculators trading against each other; Verex's own market maker earns the spread by the same logic (22:23), and "does this market resolve on an index or a single print" is the equity-vs-single-stock distinction (10:40, 11:11) applied to resolution sources.
  • Theory: Black-Scholes, EMH and momentum-vs-mean-reversion are statistics, not opinions. They belong next to the queueing and scheduling entries as concrete statistical models worth working through by hand once.
  • The Auditor: "which of the three roles is the counterparty" is a rule to state. A trade log or market-making check that doesn't record whether the counterparty was a hedger, a market maker or a risk seeker is missing a fact that changes how the fill should be interpreted.
  • Eng: bid-ask spread and market making, in two sentences. A market maker quotes both sides of a market and earns the spread between them while trying not to carry directional risk — a two-sentence answer worth having ready for an interview.

Verified and unverified

Verified on 2026-09-19: MIT OpenCourseWare 18.S096 (Fall 2013), "Topics in Mathematics with Applications in Finance," exists and includes this lecture; Black-Scholes-Merton's authors, Myron Scholes and Robert Merton, shared the 1997 Nobel Memorial Prize in Economic Sciences; the three-way trader typology (hedger / market maker / speculator) and the efficient-market hypothesis are standard finance-textbook material. Taken from the summary and not independently checked: the lecturer's biography as given (MIT EECS PhD, Salomon Brothers and Morgan Stanley trader/quant, later CRO of Harvard Management Company) — per the summary, this is Jake Xia; the specific figures and timestamps above; the exact wording of the trading-game assignment.

Sources: YouTube — MIT OCW 18.S096, Lecture 1 Part II: Introduction of Financial Markets, Financial Terms and Concepts · MIT OpenCourseWare 18.S096, Fall 2013 · related items: Invest 800–809 (chart basics, especially tv-risk-on-the-chart for position sizing), which-etf-window-not-the-size, max-pain-describes-not-pulls, Tech #58 (S&P Global / OpenZeppelin), kaiko-reference-rate-is-a-price-with-governance.

Key expressions

Words and phrases from this page worth keeping, with the Korean meaning and the sentence they come from.

Expression뜻 · 쓰이는 자리
OTCOver-The-Counter(장외 거래, 거래소를 거치지 않는 양자 간 협상 거래) · 거래소와 대비되는 장소 구분. "OTC (bilateral, negotiated)"
ECNElectronic Communication Network(전자 통신 네트워크, 공식 거래소 밖의 전자 매칭 시스템) · 거래소·OTC와 나란히 놓이는 셋째 장소. "an ECN (electronic matching outside a formal exchange)"
IPOInitial Public Offering(기업 공개, 발행시장에서 주식을 처음 파는 것) · 유통시장과 짝을 이루는 개념. "issued once in an IPO and then traded repeatedly in the secondary market"
ETFExchange-Traded Fund(상장지수펀드, 바스켓을 하나의 종목처럼 거래) · 지수 투자의 표준 래퍼. "wrapped as an ETF"
EMHEfficient-Market Hypothesis(효율적 시장 가설, 초과 수익 기회가 빠르게 사라진다는 가설) · 알파를 논할 때의 기본 반론. "The efficient-market hypothesis says obvious excess-return opportunities get arbitraged away"
CROChief Risk Officer(최고 리스크 책임자) · 강사 이력에 등장하는 직함. "later served as CRO of Harvard Management Company"
FedFederal Reserve(미국 연방준비제도, 단기 정책금리를 결정) · 금리 곡선의 단기 쪽을 움직이는 주체. "moved at the short end by the Fed's policy rate"
VCVenture Capital(벤처 캐피털, 비상장 초기 기업 투자) · 전략의 한 축(공개 vs 사모/VC). "public markets or private/VC"
bid-ask spread매수-매도 호가 차이 · 마켓 메이커 수익의 원천. "profits from the bid-ask spread"
market maker마켓 메이커(양쪽 호가를 제시하고 스프레드로 수익을 내는 참여자) · 세 트레이더 유형 중 하나. "structurally supposed to avoid carrying position risk"
hedger헤저(본업 익스포저를 줄이는 참여자) · 방향성 베팅이 아닌 리스크 축소가 목적. "reduces exposure that comes from a core business, not from a market view"
prop traderProprietary Trader(자기자본 트레이더, 회사 자본으로 방향성 베팅) · 리스크 시커의 다른 이름. "puts firm capital at risk on a directional view"
credit risk신용 리스크(채권 발행자의 디폴트 위험) · 채권 상품의 핵심 리스크. "the same credit risk that turned the 2008 crisis into a mortgage-bond crisis"
yield curve inversion수익률 곡선 역전(단기 금리가 장기 금리보다 높아지는 현상) · 금리 곡선의 이상 신호. "an inverted curve meaning short rates exceed long rates"
secondary market유통시장(발행 이후 반복 거래되는 시장) · 발행시장(IPO)과 짝을 이루는 개념. "traded repeatedly in the secondary market"
alpha알파(시장 평균을 넘는 초과 수익, 또는 그것을 만드는 전략) · 트레이딩 전략의 목표. "the search for statistically repeatable, sustainable sources of return"
systematic vs discretionary규칙 기반 vs 재량 기반(전략을 규칙으로 자동화할지, 사람이 판단할지) · 전략을 나누는 축 중 하나. "systematic (rule-driven) or discretionary"
momentum / trend-following모멘텀/추세추종(가격이 움직이던 방향으로 계속 간다고 보는 전략) · 평균회귀와 대비되는 전략 축. "momentum/trend-following or mean-reversion"
mean reversion평균회귀(가격이 평균으로 되돌아간다고 보는 전략) · 모멘텀과 대비되는 전략 축. "momentum/trend-following or mean-reversion"
edge엣지(다른 참여자 대비 자신이 가진 통계적·분석적 우위) · 이 강의 전체의 결론 개념. "define your mathematical or analytical edge relative to the other participants"
P&LProfit and Loss(손익, 일일 이익과 손실) · 트레이딩 게임 과제의 기록 단위. "daily P&L in a spreadsheet"

← All Knowledge Notes · Workspace Index · Top ↑

마켓에는 공통 용어가 있다 — 엣지를 찾기 전에 그 용어부터 배워라

제이크 시아(Jake Xia) — 강의 소개에 따르면(per the summary) MIT EECS 박사 출신으로 살로먼 브라더스와 모건 스탠리에서 트레이더·퀀트로 일했고, 이후 하버드 매니지먼트 컴퍼니(Harvard Management Company)의 CRO를 지낸 인물 — 가 MIT OpenCourseWare 18.S096, "Topics in Mathematics with Applications in Finance"(2013년 가을)를 여는 주장은 단순하다. 정량적 엣지를 찾기 전에 먼저 마켓 고유의 용어를 알아야 한다는 것이다. 강의 1의 파트 II, "Introduction of Financial Markets, Financial Terms and Concepts"(YouTube, 약 35분)는 실제로 거래되는 상품, 그것을 거래하는 참여자, 트레이더가 앉을 수 있는 세 자리, 그리고 수학이 마켓에서 실제로 하는 세 가지 일을 차례로 훑는다. 마지막은 두 달짜리 트레이딩 게임 과제로 끝난다. 주식이나 ETF 하나를 골라 스프레드시트로 일일 손익을 기록하고, 하나의 비율로 결과를 채점하는 과제다.

Jayverse에서 이것은 TradingView 차트 아이템 열 개(Invest 800–809) 아래에 깔린 용어 층이다. 그 아이템들이 차트를 읽는 법을 가르친다면, 이 강의는 실제로 차트에 그려지는 것이 무엇인지, 모든 체결의 반대편에 누가 있는지, 그리고 "엣지"가 느낌이 아니라 구체적으로 정의 가능한 무언가인 이유를 이름 붙여 준다.

가격 차트만 봐 온 초보자는 흔히 "마켓"을 "차트"와, "트레이딩"을 "방향 맞히기"와 혼동한다. 이 강의의 가치는 정의에 있다. 대상(상품), 장소(거래소 vs OTC vs ECN), 상대방(세 트레이더 유형 중 누가 반대편에 있는가), 도구(세 가지 수학 용도 중 무엇이 적용되는가)를 분리해서 보여 준다. 이 구분이 없으면 포지션 사이징 결정, 정산 소스 결정, 마켓 메이킹 결정이 전부 똑같이 막연한 "트레이딩"으로 보이고, 어떤 전략이 정확히 무엇에 대해, 누구를 상대로 엣지를 주장하는지 말할 수 없게 된다.

동작 방식

상품과 거래 장소

마켓은 장소로 나뉜다. 중앙 오더북이 있는 거래소, 그리고 양자 간 협상인 OTC와 공식 거래소 밖의 전자 매칭인 ECN(08:44, 09:15, 09:35). 자산군으로도 나뉜다. 법정화폐·금·비트코인을 아우르는 통화(09:55, 10:05); 단일 기업 소유권 또는 S&P 500 같은 바스켓을 ETF로 감싼 주식·지수(10:40, 11:11, 11:42) — IPO로 한 번 발행되고 이후 유통시장에서 반복 거래된다(12:02, 12:31); 대출을 증권화해 신용 리스크를 지닌 채권 — 만기의 원금, 그 사이의 주기적 이자, 발행자의 디폴트 위험이며, 2008년 위기도 결국 모기지 채권의 신용 위기였다(12:41, 13:31, 13:52); 만기별 금리 구조인 금리 곡선 — 단기 쪽은 연준의 정책금리가 움직이고, 단기 금리가 장기보다 높으면 역전이다(14:22, 14:59, 15:07); 그리고 원자재와 파생상품 — 원유·구리·리튬 같은 실물 자산과 그 위에 세운 옵션, 선물/선도, 스왑 계약(15:33, 16:03, 16:25, 16:57).

참여자

상업은행은 예금을 받고 대출을 내준다. 투자은행은 트레이딩, 투자은행 부서(M&A·인수 주선), 자산운용·관리를 맡는다(17:28, 18:24, 19:21). 헤지펀드, 리테일 투자자, 시스템 유동성을 조절하는 중앙은행, 환위험을 헤지하는 일반 기업이 나머지 참여자 목록을 채운다(19:54, 20:17, 20:34).

트레이더의 세 자리

모든 트레이더는 세 역할 중 하나를 맡는다. 헤저(hedger)는 마켓에 대한 견해가 아니라 본업에서 나오는 익스포저를 줄인다(22:17). 마켓 메이커(market maker)는 bid-ask 스프레드에서 수익을 내며, 구조적으로 포지션 리스크를 지지 않도록 방향성 베팅 대신 재고를 빠르게 청산한다(22:23). 리스크 시커/프랍 트레이더(risk seeker / prop trader)는 방향성 견해에 자기 회사 자본을 건다(22:47). 자신이나 상대방이 이 셋 중 어느 쪽인지 이름 붙이는 것이 어떤 거래든 설명하는 첫걸음이다.

수학은 무엇을 위한 것인가

강의는 금융 수학의 세 가지 다른 용도를 든다. 프라이싱 모델은 미분방정식과 확률미적분을 써서 파생상품의 공정 가치를 매기며, 블랙-숄즈-머튼이 대표 사례다(23:22, 24:15). 리스크 매니지먼트는 포지션 사이징, 분산, 손절·익절 결정을 탐욕과 공포 대신 정량 규칙으로 바꾼다(24:35, 25:15, 25:23). 트레이딩 전략/알파는 통계적으로 반복 가능하고 지속 가능한 수익원을 찾는 일이다(25:32). 효율적 시장 가설(EMH)은 뻔한 초과 수익 기회가 차익거래로 사라진다고 말하지만, 강의의 반론은 행동경제학이 계속 다시 나타나는 왜곡을 만든다는 것이다 — 엣지는 바로 거기서 나와야 한다(26:57, 27:20).

전략을 정의하는 축들, 그리고 하나를 고르게 만드는 과제

모든 전략은 몇 가지 축 위에 놓인다. 직접 운용할지 펀드오브펀즈에 위탁할지(27:53); 공개 시장인지 사모/VC인지(28:02); 패시브인지 액티브인지(28:26); 시스터매틱(규칙 기반)인지 디스크리셔너리(재량)인지(28:55); 모멘텀/추세추종인지 평균회귀인지(29:55); 초단기 유동성 공급인지 장기 가치·성장인지(30:11, 30:43). 강의의 결론은, 이 축들 중 어디에 설지 정하기 전에 먼저 목적 — 이 돈이 무엇을 위한 것인지, 얼마까지 손실을 감내할 수 있는지, 투자 지평이 얼마인지 — 을 밝히고, 그다음에야 마켓의 다른 참여자들에 대비해 자신의 수학적·분석적 엣지를 정의하라는 것이다(31:34, 32:10, 32:23). 이어지는 과제는 구체적이다. 가상 자본 $10,000으로 주식이나 ETF 한 종목을 고르고(33:04, 33:14), 9월 중순부터 11월 중순까지 두 달간 스프레드시트로 일일 손익을 기록하며(33:36, 34:01), 일일 이익의 합(G)과 손실의 합(L)을 하나의 비율 (G − L) / (G + L)로 채점한다(34:16, 34:32).

Jayverse에서의 위치

  • Number: 트레이딩 게임 자체가 Number 리딩이다. ETF 하나, 스프레드시트 하나, 두 달치 일일 손익, (G − L)/(G + L)로 채점 — 이것은 종이 위 연습이 아니라 jay가 직접 돌리고 리딩으로 기록할 수 있는 구체적이고 재현 가능한 실험이다.
  • Verex: 트레이더 유형론이 곧 Verex 자신의 사용자 지도다. 예측 마켓은 헤저, 마켓 메이커, 스펙큘레이터가 서로 맞붙어 거래하는 장소이고, Verex의 마켓 메이커도 같은 논리로 스프레드에서 수익을 낸다(22:23). "이 마켓이 지수로 정산되는가 단일 프린트로 정산되는가"는 주식-vs-단일종목 구분(10:40, 11:11)을 정산 소스에 적용한 것이다.
  • Theory: 블랙-숄즈, EMH, 모멘텀-vs-평균회귀는 의견이 아니라 통계다. 큐잉·스케줄링 항목들 옆에, 한 번은 손으로 직접 풀어볼 가치가 있는 구체적인 통계 모델로 놓을 수 있다.
  • Auditor: "상대방이 세 역할 중 무엇인가"는 명시해야 할 규칙이다. 거래 로그나 마켓 메이킹 점검이 상대방이 헤저였는지, 마켓 메이커였는지, 리스크 시커였는지 기록하지 않는다면, 체결을 어떻게 해석해야 하는지를 바꾸는 사실 하나를 빠뜨린 것이다.
  • Eng: bid-ask 스프레드와 마켓 메이킹을 두 문장으로. 마켓 메이커는 마켓의 양쪽 가격을 모두 제시하고 그 차이인 스프레드에서 수익을 내며, 방향성 리스크는 지지 않으려 한다 — 인터뷰에서 바로 쓸 수 있는 두 문장짜리 답이다.

확인된 것과 미확인

2026-09-19 확인: MIT OpenCourseWare 18.S096(2013년 가을) "Topics in Mathematics with Applications in Finance"는 실제로 존재하며 이 강의를 포함한다; 블랙-숄즈-머튼 모델의 저자인 마이런 숄즈와 로버트 머튼은 1997년 노벨 경제학상을 공동 수상했다; 트레이더 3유형론(헤저/마켓 메이커/스펙큘레이터)과 효율적 시장 가설은 금융 교과서의 표준 내용이다. 요약에서 가져왔고 독립적으로 확인하지 않은 것: 위에 소개된 강사의 이력(MIT EECS 박사, 살로먼 브라더스·모건 스탠리 트레이더/퀀트, 이후 하버드 매니지먼트 컴퍼니 CRO) — 요약에 따르면(per the summary) 이는 제이크 시아다; 위의 구체적 수치와 타임스탬프; 트레이딩 게임 과제의 정확한 문구.

출처: YouTube — MIT OCW 18.S096, Lecture 1 Part II: Introduction of Financial Markets, Financial Terms and Concepts · MIT OpenCourseWare 18.S096, Fall 2013 · 관련 항목: Invest 800–809(차트 기초, 특히 포지션 사이징을 다루는 tv-risk-on-the-chart), which-etf-window-not-the-size, max-pain-describes-not-pulls, Tech #58(S&P Global / OpenZeppelin), kaiko-reference-rate-is-a-price-with-governance.

핵심 표현

이 페이지의 영어 본문에서 배울 만한 단어와 표현, 뜻과 나온 자리.

Expression뜻 · 쓰이는 자리
OTCOver-The-Counter(장외 거래, 거래소를 거치지 않는 양자 간 협상 거래) · 거래소와 대비되는 장소 구분. "OTC (bilateral, negotiated)"
ECNElectronic Communication Network(전자 통신 네트워크, 공식 거래소 밖의 전자 매칭 시스템) · 거래소·OTC와 나란히 놓이는 셋째 장소. "an ECN (electronic matching outside a formal exchange)"
IPOInitial Public Offering(기업 공개, 발행시장에서 주식을 처음 파는 것) · 유통시장과 짝을 이루는 개념. "issued once in an IPO and then traded repeatedly in the secondary market"
ETFExchange-Traded Fund(상장지수펀드, 바스켓을 하나의 종목처럼 거래) · 지수 투자의 표준 래퍼. "wrapped as an ETF"
EMHEfficient-Market Hypothesis(효율적 시장 가설, 초과 수익 기회가 빠르게 사라진다는 가설) · 알파를 논할 때의 기본 반론. "The efficient-market hypothesis says obvious excess-return opportunities get arbitraged away"
CROChief Risk Officer(최고 리스크 책임자) · 강사 이력에 등장하는 직함. "later served as CRO of Harvard Management Company"
FedFederal Reserve(미국 연방준비제도, 단기 정책금리를 결정) · 금리 곡선의 단기 쪽을 움직이는 주체. "moved at the short end by the Fed's policy rate"
VCVenture Capital(벤처 캐피털, 비상장 초기 기업 투자) · 전략의 한 축(공개 vs 사모/VC). "public markets or private/VC"
bid-ask spread매수-매도 호가 차이 · 마켓 메이커 수익의 원천. "profits from the bid-ask spread"
market maker마켓 메이커(양쪽 호가를 제시하고 스프레드로 수익을 내는 참여자) · 세 트레이더 유형 중 하나. "structurally supposed to avoid carrying position risk"
hedger헤저(본업 익스포저를 줄이는 참여자) · 방향성 베팅이 아닌 리스크 축소가 목적. "reduces exposure that comes from a core business, not from a market view"
prop traderProprietary Trader(자기자본 트레이더, 회사 자본으로 방향성 베팅) · 리스크 시커의 다른 이름. "puts firm capital at risk on a directional view"
credit risk신용 리스크(채권 발행자의 디폴트 위험) · 채권 상품의 핵심 리스크. "the same credit risk that turned the 2008 crisis into a mortgage-bond crisis"
yield curve inversion수익률 곡선 역전(단기 금리가 장기 금리보다 높아지는 현상) · 금리 곡선의 이상 신호. "an inverted curve meaning short rates exceed long rates"
secondary market유통시장(발행 이후 반복 거래되는 시장) · 발행시장(IPO)과 짝을 이루는 개념. "traded repeatedly in the secondary market"
alpha알파(시장 평균을 넘는 초과 수익, 또는 그것을 만드는 전략) · 트레이딩 전략의 목표. "the search for statistically repeatable, sustainable sources of return"
systematic vs discretionary규칙 기반 vs 재량 기반(전략을 규칙으로 자동화할지, 사람이 판단할지) · 전략을 나누는 축 중 하나. "systematic (rule-driven) or discretionary"
momentum / trend-following모멘텀/추세추종(가격이 움직이던 방향으로 계속 간다고 보는 전략) · 평균회귀와 대비되는 전략 축. "momentum/trend-following or mean-reversion"
mean reversion평균회귀(가격이 평균으로 되돌아간다고 보는 전략) · 모멘텀과 대비되는 전략 축. "momentum/trend-following or mean-reversion"
edge엣지(다른 참여자 대비 자신이 가진 통계적·분석적 우위) · 이 강의 전체의 결론 개념. "define your mathematical or analytical edge relative to the other participants"
P&LProfit and Loss(손익, 일일 이익과 손실) · 트레이딩 게임 과제의 기록 단위. "daily P&L in a spreadsheet"

← 전체 기술 노트 · 워크스페이스 인덱스 · 맨 위 ↑