주가 데이터를 그대로 분석하기에는 여러 가지 제약이 있다. 단일 주가를 분석할 때에는 그 자체로 정상성이 확보되어 있지 않다는 점, 여러 주가를 비교분석할 때에는 각 종목마다 분포(스케일)가 다르다는 점이 대표적이다. 따라서 일반적으로 금융 시장 매크로를 분석하거나 머신러닝 모델을 구축할 때 price가 아닌 return을 활용하는 경우가 많다. 더 나아가 논문 수식이나 자료를 찾다 보면 단순히 net return(이하 return)을 쓰기보다 로그를 취한 ln(1+return)이 빈번하게 등장한다. 직관적으로 ln(1+return)은 return과 (거의) 같다. 정확히 말하면 로그 수익률 ln(1+return)은 연속복리 개념을 가정하므로 실제로는 수익률 단위가 분, 초, 밀리세컨드 이하로 내려가야만..
