[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Financial Modeling & Math/Quantitative Finance.md

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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **핵심 방법론:** 직관에 의존하는 전통 금융 방식을 벗어나, 수학적으로 검증 가능한 모델(Model-Based Approach)을 사용한다. 확률 과정과 통계적 추정을 핵심으로 한다.
 - **주요 이론 및 적용:**
-    1. **확률 및 시계열 분석:** 주가 변동 같은 무작위 현상을 수학적 확률 분포로 가정하고, 이를 기반으로 예측 모델(예: GARCH)을 만든다. (Probability Theory).
-    2. **최적화와 의사결정:** 투자 포트폴리오의 위험 대비 수익률을 극대화하는 최적 배분을 계산한다 (Optimization Theory).
-    3. **위험 관리 (Risk Management):** VaR(Value at Risk)나 스트레스 테스트 등, 시스템이 감당할 수 있는 최대 손실 범위를 수학적으로 정의하고 관리한다.
+    1. **확률 및 시계열 분석:** 주가 변동 같은 무작위 현상을 수학적 확률 분포로 가정하고, 이를 기반으로 예측 모델(예: GARCH)을 만든다. ([[Probability Theory]]).
+    2. **최적화와 의사결정:** 투자 포트폴리오의 위험 대비 수익률을 극대화하는 최적 배분을 계산한다 ([[Optimization]] Theory).
+    3. **위험 관리 ([[Risk Management]]):** VaR(Value at Risk)나 스트레스 테스트 등, 시스템이 감당할 수 있는 최대 손실 범위를 수학적으로 정의하고 관리한다.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 시장은 본질적으로 예측 불가능한 '카오스'의 영역이다. 따라서 모델링 자체에 대한 겸손함(Humility)을 유지해야 하며, 모델이 실패할 경우를 대비하는 비상 계획이 필수적이다.