프로젝트 소개

Kalshi Quant Research는 CFTC 규제 이벤트 계약 거래소인 Kalshi를 위한 체계적 거래 연구 프레임워크입니다. 소규모 트레이딩 회사처럼 세 계층으로 구성되어 있습니다. 40개 이상의 비동기 실행 엔진(수렴, 차익, 스나이퍼, 메이커 호가 제출), 정산된 체결 내역을 감사하고 자본을 재배분하는 증거 기반 리스크 거버너, 섀도우 북을 운영하는 머신러닝 연구 계층이 그것입니다. 핵심 규칙은 실제 정산된 결과에서 거래당 기대값에 대한 부트스트랩 신뢰구간이 0을 상회하기 전까지는 어떤 전략도 실제 자금에 접근하지 못한다는 것입니다. 이 프로젝트에는 550만 개 이상의 시장을 포괄하는 3.7GB 규모의 정산 결과 데이터 레이크, 시장의 표본 외 Brier 점수를 능가해야 통과되는 워크포워드 학습, ML 모델과 LLM 애널리스트 모두의 정산 점수 기반 예측이 포함됩니다. 엔지니어링 측면의 주요 특징으로는 RSA-PSS 서명 주문 제출, 범용 주문 병목 지점에서의 킬 스위치, 서브프로세스 격리, 약 58,000줄의 Python 코드에 걸친 1,400개 이상의 테스트가 있습니다. 이 저장소는 정직한 연구 기록으로 제시됩니다. 공식적으로 테스트된 10개의 엣지 가설 중 9개는 측정된 이유와 함께 기각되었고, 하나(후기 수명 이벤트 수렴)만이 실거래까지 살아남았습니다. 이 시스템은 아직 수익을 내지 못했습니다. 정산된 117개 시장에서 수수료 차감 후 순손실 -$20.72이며, 현재 가동 중인 엔진은 +$4.66, 중단된 실험은 -$25.38입니다. ML 계층은 아직 실거래 자격을 얻지 못했습니다. 실거래 엣지 전략 코드와 프로덕션 엔진 fleet은 비공개입니다.