OptionsDX에서 온 NVDA 옵션 체인 선별 코퍼스 — 2019–2021년 753거래일, OTM·만기·호가·IV 품질 선별을 통과한 계약 기록 432,529건(일평균 약 574건). 내재변동성 곡면 하나 — 행사가 거리 4구간 × 만기 3구간, 총 12개 셀 — 를 편성하는 데 전량이 필요하지는 않다. 절반, 심지어 4분의 3을 덜어내도 곡면은 편성된다. 문제는 무엇을 덜어내느냐다. 먼저 분명히 해 두자: 여기서 말하는 “곡면”은 이 12개 셀의 IV 평균으로 이루어진 격자이지, SVI 같은 연속 모수화 적합이 아니다. 이 글이 평가하는 것은 셀 평균의 표본 재구성 정확도다.

Bastola와 Prushansky의 논문(arXiv:2610.33438)은 이 문제를 조사 표본추출의 틀로 옮겼다: 옵션 체인은 유한 모집단이고, 곡면 편성은 셀 평균의 추정이며, 표본 설계는 먼저 “목표가 무엇인가”에 답해야 한다. 그들의 답은 단호하다: 동등 가중 곡면이 목표면 전날 각 셀의 분산으로 층화 배분하고, 유동성 가중 곡면이 목표면 유동성 PPS(규모 비례 확률 추출)를 쓴다. 틀리면 오차는 배가 된다.

나는 이 프로토콜 전체를 참값을 아는 합성 옵션 체인 위에서 그대로 다시 돌렸다: 동등 가중 쪽의 핵심 주장은 재현됐고, 불일치 벌칙의 방향도 재현됐다. 그러나 논문에서 가장 아름다운 한 문장인 “구성상 필승”은 원문 그대로 재현되지 않았다 — 내 모집단에서 유동성 PPS는 자기와 맞는 목표 위에서 여전히 무작위 추출을 이기지만(비율 0.50–0.81), 모든 유지 비율에서 가장 소박한 등셀 층화에 졌다. 진 것은 “필승”이라는 단어이지 PPS 자체가 아니다. 이 글은 세 가지를 말한다: 정렬이 왜 값어치를 하는가, 잘못 쓰면 왜 배가 되는가, 그리고 “구성적 필연”이 목표와 예산이 같은 층위에 있을 때만 성립하는 이유.

먼저 경계부터: 논문의 모든 숫자는 단일 기초자산 NVDA에서 왔고 전부 저자 보고이며, 세 모듈의 데이터 구간이 서로 다르다(종단 2018–2025, 횡단 코퍼스 2019–2021, 일중 2022–2025). 내 재검증은 합성 모집단을 쓰며 NVDA의 양급이 아니라 기제와 순서를 검증한다. 논문의 종단 훈련 등가성과 IV 예측 두 부분은 검증하지 않았다. 아래에 등장할 때는 저자 보고라고 표시한다.

논문의 프로토콜: 목표를 한 문장으로 먼저 말하고, 그다음 추출한다

논문의 횡단 연구(§3)에는 설계가 네 개뿐이다. 단순 무작위 추출(SRS)이 기준이다. 유동성 PPS는 각 계약에 규모 (w=(\text{거래량}+1)/(\text{상대 스프레드}+10^{-4})) 를 부여하고, 포함 확률은 (w) 에 비례하며 1을 넘는 것은 확정 포함으로 절단하고, Madow 계통 추출(누적 확률 위에 등간격으로 점을 찍음)로 뽑는다.

나머지 둘은 층화 설계다: 먼저 4×3 격자로 셀을 나누고, 전 거래일의 셀 내 IV 표준편차(1일 시차, 선행 편향 방지)로 배분한다 — Neyman 배분 (n_h \propto N_h S_{h,t-1}) 은 모집단 가중 목표에, 등셀 배분 (n_h \propto S_{h,t-1}) 은 12셀 동등 가중 목표에 대응한다(셀 내 시차 분산에 따른 배분이며 셀마다 같은 개수는 아니다). 추정량은 목표에 따라 바뀐다: 동등 가중은 Hájek, 유동성 가중은 Horvitz–Thompson 비율 추정량. 둘 다 가중으로 정규화한 가중평균이며, 차이는 가중이 포함 확률의 역수인지, 거기에 유동성 점수를 곱한 것인지뿐이다. 셀이 하나도 뽑히지 않으면 전체의 설계 가중평균으로 채운다.

저자 보고 결과(위 OptionsDX 선별 코퍼스): 동등 가중 목표에서 등셀과 Neyman은 네 가지 유지 비율(α = 0.25 / 0.40 / 0.60 / 0.80) 모두에서 SRS를 이겼고, α=0.25에서 격자 RMSE가 124.0 bps에서 84.8(비율 0.68)과 94.9(0.77)로 내렸으며, α=0.80에서는 비율이 0.47과 0.69에 이르고 층화 커버리지는 100%였다. 유동성 PPS는 유동성 가중 목표에서 비율을 0.46 / 0.28 / 0.14 / 0.05까지 끌어내린다 — 저자 스스로 주석하듯 포함 확률이 곧 목표 가중이기 때문에 “구성상” 성립한다. 그러나 같은 PPS를 동등 가중 목표에 쓰면 RMSE는 오히려 SRS의 2.47–3.90배로 부푼다.

나의 재검증: 참값을 아는 합성 체인, 모수는 먼저 동결

실제 NVDA 코퍼스는 구할 수 없다(데이터는 벤더 라이선스 뒤에 있고 스크립트는 저자에게 요청해야 한다). 설령 구해도 “참값”은 전량 표본의 근사일 뿐이다. 합성 모집단의 이점은 참값이 정확히 알려졌다는 것: 나는 모수화된 곡면(일별로 변하는 수준·왜도·곡률·기간 구조)으로 200거래일의 옵션 체인을 생성했다. 총 111,573개 계약(일 중앙값 534개, 논문 코퍼스와 같은 밀도 등급), 각 계약은 거래량과 상대 스프레드를 지니고, 관측 IV = 참값 + 스프레드에 비례하는 호가 잡음. 모집단 모수와 난수 시드는 어떤 설계 비교를 돌리기 전에 문서로 동결했고, 중간에 논문의 비율을 좇아 조정한 적은 없다.

표본 프로토콜은 논문 §3.1–3.2 원문대로 구현했다: 같은 격자 경계, 같은 시차 분산, 같은 비례 배분과 최대 나머지 반올림, 같은 Madow 계통 PPS와 확정 포함 절단, 같은 두 추정량과 빈 셀 채움 규칙. 거래일·α·설계마다 25회 추출한다(논문은 3회. 내가 더 많이 뽑는 것은 몬테카를로 잡음을 낮추기 위해서만이, 모든 설계에 동일하게 적용한다). 비율의 불확실성은 거래일 클러스터 부트스트랩(1,000회)으로 구간을 낸다. 시계 부분은 별도로 GARCH 변동성 클러스터링을 가진 일중 과정에서 재검증하며, 자세한 내용은 아래에 있다.

결과 1: 정렬은 재현된다 — 등셀 0.45, Neyman 0.72

동등 가중 목표에서 이 재검증의 비율(SRS 대비, 낮을수록 좋음). 표 1: 동등 가중 IV 곡면 목표에서 각 표본 설계의 SRS 대비 격자 RMSE 비율:

설계	α=0.25	α=0.40	α=0.60	α=0.80
등셀 배분	0.73	0.68	0.59	0.45
Neyman 배분	0.82	0.83	0.78	0.72
유동성 PPS	1.66	1.84	1.96	2.03

네 α 모두에서 등셀과 Neyman이 SRS를 이기고, 모든 비율의 95% 구간은 1을 포함하지 않는다. 두 층화 설계의 셀 커버리지는 모든 α에서 100%(SRS는 α=0.25에서 99.7%, PPS는 98.9%). 순서는 논문과 완전히 일치하고(등셀 < Neyman < SRS), α가 커질수록 우위가 벌어지는 기울기도 일치한다 — 논문은 0.68 → 0.47, 이 재검증은 0.73 → 0.45. 절대 양급은 다르다(이 재검증의 SRS RMSE는 288.5 bps에서 시작하고 논문은 124.0 bps에서 시작한다. 합성 모집단의 잡음 구조가 더 거칠다). 그러나 이는 사전 등록한 그대로다: 주장하는 것은 순서이지 양급이 아니다. 또 하나: 제목의 두 극값(0.45와 2.03)은 모두 동등 가중 목표, α=0.80 구간에서 나온다. α=0.25에서는 0.73과 1.66으로, 예산이 조일수록 양방향의 격차가 모두 좁혀진다.

기제는 어렵지 않다: 동등 가중 목표는 모든 셀에 같은 가중을 준다. 계약이 적고 분산이 큰 깊은 외가격 셀까지도. 균일 추출은 계약 수에 비례해 떨어지므로 얇은 셀에는 몇 개 표본만 돌아가고, 그 평균 잡음이 격자 오차를 지배한다. 시차 분산에 따른 배분은 표본 예산을 오차가 실제로 생기는 곳으로 옮기는 것과 같다. 옵션 체인을 추출하는 사람이라면 누구에게나 바로 쓸 수 있다: 목표가 등셀 곡면인지 모집단 평균인지 먼저 적고, 배분 공식을 목표에 따르게 하라.

결과 2: 설계를 틀리면 오차는 두 배

동등 가중 목표에서 유동성 PPS의 비율은 1.66 / 1.84 / 1.96 / 2.03 — 논문의 2.47–3.90배와 같은 방향, 양급은 한 단계 작다. 이는 PPS가 “나쁜” 것이 아니라, PPS가 최적화하는 목표가 자리에 없는 것이다: 포함 확률은 유동성 점수에 비례해 표본이 거의 전부 근월·등가격 근처에 떨어지는데, 동등 가중 목표는 깊은 외가격 장기 셀과 근월 등가격 셀을 똑같이 센다. 그 셀들은 뽑히지 않아(α=0.25에서 커버리지가 이미 98.9%로 하락) 전체 평균으로 채워지거나, 한두 개 표본으로 버티고, 오차는 그렇게 두 배가 된다.

이 결과의 실무 경고는 결과 1보다 날카롭다: 많은 파이프라인에서 “중요도 추출” “유동성 기준 추출”은 기본 동작인데, 그것은 목표를 유동성 가중의 세계로 소리 없이 바꿔 놓는 것과 같다. 그 한 걸음을 내딛는 사람 대부분은 자기가 목표를 바꿨다는 것을 의식하지 못한다.

결과 3: “구성상 필승”은 졌다

정말 쓸 가치가 있는 것은 세 번째 숫자 묶음이다. 목표를 유동성 가중 — 즉 PPS 자신의 홈그라운드 — 으로 바꾸면 비율은 이렇다:

설계(LW 목표)	α=0.25	α=0.40	α=0.60	α=0.80
등셀 배분	0.72	0.67	0.57	0.42
Neyman 배분	0.83	0.83	0.77	0.69
유동성 PPS	0.81	0.74	0.61	0.50

PPS는 확실히 SRS를 이긴다(0.50–0.81. α=0.80에서 SRS 대비 95% 구간은 [0.48, 0.52], 등셀은 [0.40, 0.44]). 그러나 모든 α에서 등셀 배분에 진다. 논문의 같은 자리 숫자는 0.46 / 0.28 / 0.14 / 0.05로, α=0.80에서 PPS의 오차는 SRS의 20분의 1에 불과하다. 내 모집단에서는 그 압승이 존재하지 않는다.

먼저 말을 정확히 하자: 이것은 논문의 NVDA 숫자에 대한 반증이 되지 않는다. 양급은 애초에 주장 범위 밖이다. 그리고 “구성상 필승”이라는 한마디로 압축된 두 성질을 나눠야 한다: π가 w에 비례할 때, 비확정 포함 계약의 w/π는 상수이고 확정 포함 계약은 표본 오차를 만들지 않는다 — 이것은 해석적 항등식으로, 내 모집단에서도 성립하며, 나는 그것을 뒤집지 않았다. 진 것은 항등식에서 미끄러져 나간 추론이다: 항등식이 말하는 것은 계약 층위의 정렬이고, 논문의 채점(그 Eq. 9)은 먼저 12개 셀의 LW 평균을 계산한 뒤 셀을 가로질러 동등 가중으로 평균하며, PPS의 예산은 전역 가중으로 단번에 배분된다 — 정렬은 계약 층위, 배분은 전역 층위, 채점은 셀 층위. 셋이 같은 층위에 있지 않을 때 항등식은 종합 점수를 보증할 수 없다. 내 모집단의 계약 밀도는 논문 코퍼스와 같은 등급이고(일 중앙값 534건 대 논문 약 574건/일), 셀 간 총가중의 가장 두꺼운/가장 얇은 비는 중앙값 21.8배다. 잡음 구조는 확실히 더 거칠다(이 재검증의 SRS RMSE는 288.5 bps에서 시작, 논문은 124.0 bps). 잡음과 가중 사이의 커플링 하나도 배제해야 한다: 내 관측 잡음은 스프레드에 비례해 생성되고, PPS의 가중은 정확히 상대 스프레드를 분모로 취하므로, 가중이 큰 계약은 낮은 잡음을 스스로 동반한다. 잡음을 스프레드와 무관한 상수항(원래 설정과 평균을 맞춤)으로 바꿔 전체를 다시 돌렸다: LW 목표에서 PPS의 비율은 0.51–0.86, 등셀은 0.35–0.52로, 등셀이 여전히 모든 구간에서 더 낮다. 커플링은 배제됐다. 남는 설명은 층위 불일치 자체다.

기제는 셀 층위에서 보인다. 내 모집단의 구조를 추가로 점검했다: 셀 내 유동성 가중은 분산돼 있지 않다 — 상위 5개 계약이 셀 내 가중에서 차지하는 몫의 중앙값은 0.56이고, α=0.60에서 PPS의 확정 포함 계약은 하루 중앙값 165개다. 즉 “PPS가 머리 계약을 움켜쥐어 가중평균을 고정한다”는 길은 내 쪽에서도 열려 있다. 그런데도 졌다. 총가중이 작은 셀은 뽑히는 수도 적어, 그 LW 평균은 몇 개 표본으로 버틸 수밖에 없다. 등셀 배분은 모든 셀에 하한을 주고 분산으로 가산하니, 커버리지 자체가 정확도가 된다. 셀별 분해는 이 읽기를 지지한다(α=0.60): PPS 아래에서 가장 얇은 셀은 평균 9.9개 표본만 받아 그 셀의 LW 오차는 152 bps, 가장 두꺼운 셀은 59개에 15 bps로, 표본 수가 셀 사이에 약 6배 차이 난다. 등셀 배분은 표본 수를 23.6–48.7 사이로 압축하고, 가장 얇은 셀의 오차는 37 bps다. 이 “패배”는 점추정의 착각도 아니다: 등셀과 PPS의 일별 RMSE를 직접 짝지어 거래일 클러스터 부트스트랩을 하면, 네 α에서 등셀/PPS 비율은 0.89 / 0.90 / 0.93 / 0.84, 95% 구간은 각각 [0.86, 0.92], [0.87, 0.94], [0.89, 0.97], [0.80, 0.88]로 모두 1을 포함하지 않는다. 구현도 먼저 자체 점검했다: LW 목표에서 네 설계 모두 같은 표본을 HT 비율 추정량으로 채점하며, 추출과 채점은 두 개의 독립된 선택이다 — 층화 설계가 두 목표에서 가까운 비율을 보이는(차이 0.00–0.03) 것은 그 배분이 목표에 의존하지 않아, 같은 표본을 다른 정규화 가중으로 채점할 뿐이기 때문이다. 포함 확률이 w에서 직접 생성되는 PPS만 목표와 함께 뒤집힌다. NVDA 코퍼스에서는 전역 PPS의 셀 내 정확도가 마침 충분히 높아 항등식의 우위가 종합 1위로 실현됐다. 그것은 코퍼스의 분포가 층위 격차를 고르게 메운 것이지, 항등식 자체의 내용이 아니다. 다시 말하면, 목표가 무엇으로 가중되든 예산은 점수가 사용하는 층위에서 배분해야 한다 — 채점이 셀 동등 가중이면 셀 층위의 배분이 목표와 같은 층위의 설계다. 이것은 특정 코퍼스에 의존하지 않는다. 프로토콜의 구조가 정한다. 분포 조건이 영향을 주는 것은 격차의 크기뿐이다.

이것은 동시에 이 논문에서 가장 배울 만한 방법론적 태도이기도 하다: 저자는 “by construction”을 대놓고 썼고, 이는 독자에게 반증 가능한 인터페이스를 남긴 것과 같다. 내 재검증은 그 인터페이스를 사용했을 뿐이다.

시계 부분: 꼬리는 얇아지고, 클러스터링은 남는다

논문의 두 번째 프로토콜은 활동 시계다: 고정된 분 수가 아니라 거래량이나 거래대금으로 바를 자르고, 임계값은 지난 60거래일의 롤링 평균으로 인과적으로 보정한다. 저자 보고: 18.9배의 고점-저점 가격 확장 아래에서 롤링 거래량/대금 시계는 하루 약 7.5–9.0바를 지키고(내부 수익 기준 7.49 / 7.99, 전 구간 기준 8.49 / 8.99), 내부 초과 첨도는 1.83 / 2.49로 눌리며(시간 바 5.00, 일중 계절성 표준화 5.09), 그러나 제곱수익의 1차 자기상관은 0.170 / 0.215에 남아 클러스터링은 움직이지 않고, 다음 바 방향 정확도는 48.6–51.0%로 알파도 허공에서 생기지 않는다.

나는 320거래일의 합성 일중 과정으로 재검증했다(U자형 일중 계절성, GARCH(1,1) 분 단위 분산, t5 충격, 점프, 8.6배 가격 확장. 처음 60일이 보정, 이후는 롤링 60일 프로토콜로 채점). 먼저 일화 하나를 밝혀 둔다: 첫 번째 모집단에서는 거래량 커플링을 너무 강하게 잡았다 — 극단적인 대량일이 롤링 임계값을 너무 밀어 올려 전형적인 날에는 약 4개 바밖에 잘리지 않았고, 과정에는 잴 만한 일중 클러스터링이 아예 없었다. 이 버전은 판독 전에 폐기됐다 — 폐기의 근거는 어떤 시계 판독보다 앞선 유효성 점검(거래량 분포가 합리적인가, 클러스터링이 존재하는가, 바 비율이 채점 가능한 양급인가)이고, 변경은 모집단 모수에만 닿았다(커플링 상한, GARCH 추가). 전 과정이 기록돼 있다. 개정 후 결과:

• 바 비율: 롤링 거래량 9.40 ± 3.20바/일, 구간 평균 10.1 / 9.1 / 9.7로 목표에 붙는다(8.75는 내가 이 합성 모집단에 미리 정한 목표 빈도. 논문이 자기 967일 패널로 보정한 상수는 8.273이며, 60일 롤링 인과 임계값 기제는 그대로 유지). 롤링 거래대금 11.28 ± 4.67, 구간 12.3 / 10.8 / 11.6으로 시간 추세는 없지만 목표보다 약 3할 높은 수위에 머문다(첫 번째 유보). 대조군에서 정적 거래대금 임계값은 같은 기간 약 15에서 약 53으로 올랐다(전 구간 30.41 ± 18.29) — 롤링 보정이 안정시키는 것은 추세이지 수위가 아니다.
• 첨도: 먼저 논문이 보고한 풀링 기준 — 롤링 거래량 0.69(거래일 클러스터 부트스트랩 구간 [0.15, 1.54]), 롤링 대금 0.55([0.27, 0.81]), 이에 대해 시간 바 8.73, 일중 표준화 6.83([3.02, 11.22]). 두 롤링 시계의 일중 표준화 대비 풀링 첨도 차는 −6.14와 −6.29로 구간이 모두 0을 포함하지 않아 풀링 압축은 성립한다. 유보한 뒤쪽 40% 거래일에서도 두 롤링 시계는 대조를 크게 밑돈다(0.41 / 0.56 대 12.64 / 8.18). 그러나 일별 기준은 갈라진다: 거래량의 일별 첨도 차 −0.13([−0.22, −0.04])은 같은 방향으로 지지하고, 대금의 일별 차 +0.13([+0.02, +0.23])은 반대 방향이다. 그래서 “꼬리가 얇아진다”는 거래량 시계에 대해서는 두 기준 모두 성립하는 결론이고, 거래대금 시계에 대해서는 풀링 기준에서만 성립한다(두 번째 유보).
• 클러스터링과 방향: 제곱수익의 풀링 1차 자기상관은 여섯 시계 모두에서 양수(0.05–0.18)이며 어떤 시계도 0으로 누르지 않는다. 다음 바 방향 정확도는 0.493–0.510으로 논문의 우연 띠와 겹친다. 이 항목의 무게를 먼저 밝혀 둔다: 내 과정은 조건부 평균이 구성상 항상 0이라 방향은 원리적으로 예측할 수 없다. 따라서 이 점검이 검증하는 것은 시계가 무에서 예측 가능성을 만들 수 있는지가 아니라, 시계 변환이 가짜 예측 가능성을 만들어내지 않는가이며 — 만들어내지 않는다.

결론은 저자 자신의 말과 일치한다: 활동 시계는 무조건 분포의 성형 도구이지 변동성 동역학의 해법이 아니며 신호의 원천도 아니다. 거래량 바의 낮은 첨도를 “위험이 사라졌다”고 읽는 사람은 성형을 제거로 잘못 읽은 것이다.

검증하지 않은 부분: 저자 보고의 정직함

논문에는 내가 건드리지 않은 두 부분이 있다. 독자가 그 무게를 알 수 있도록 여기에 적는다(전부 저자 보고):

종단 훈련 윈도우 추출에서 PPS와 Neyman은 α=0.60에서 꼬리 변동성 윈도우를 더 많이 유지하고(상위 데실 유지율 81.2% / 73.7%, SRS 59.9%), 세 설계 모두 사전 설정한 TOST 마진 안에서 전량 훈련과 등가이며 계산 시간을 21–22% 아낀다. 그러나 저자는 동시에, 정보적 설계의 SRS 대비 증분 예측 이득은 성립하지 않는다(쌍체 검정 p ≥ 0.608)고 보고한다 — 추출이 아끼는 것은 연산이지 정확도가 아니다.

예측 부분은 더 전형적이다: HAR-IV의 풀링 MSE 스킬은 +21.0%, Tier-2 LSTM은 +17.2%로 HAR-IV를 이기지 못한다(클러스터 DM 검정 p=0.61). 저자 스스로 집중도 기록을 내놓았다: 상위 5거래일이 순제곱오차 개선의 144–157%를 기여하고, 지속성 벤치마크에 대한 일별 클러스터 검정은 유의하지 않으며(p=0.34), 지속성은 57.3%의 날에 오히려 이긴다. +21%만 떼어 전하는 것은 이 논문을 잘못 읽는 것이다 — 저자는 숫자와 같은 페이지에 그 한계도 인쇄했다.

가져갈 네 가지 규칙

1. 목표를 먼저 쓰고, 그다음 설계를 고른다. 등셀 곡면, 모집단 평균, 유동성 가중 곡면은 세 가지 다른 estimand이며 각각 등셀, Neyman, PPS 배분에 대응한다. 설계를 틀리면 오차는 두 배가 될 수 있다(이 재검증 1.66–2.03배, 논문 2.47–3.90배).
2. 커버리지는 경직 지표다(셀 커버리지). 목표가 셀 단위 양이라면, 셀 커버리지를 보장하지 않는 설계는 먼저 커버리지 관문을 통과해야 한다. 전역 확률 추출이 얇은 셀을 굶기는 것은 “구성적 우위”가 가장 흔히 무효가 되는 방식이다.
3. 정렬은 채점의 층위에 맞춘다. 구성적 정렬은 계약 단위다(π ∝ w는 항등식). 채점이 셀 동등 가중이면 예산 배분은 셀 층위에서 정렬돼야 한다 — 전역을 가중으로 한 번에 나누는 것은 셀 가로 동등 가중 채점과 같은 층위가 아니며, “필승”은 발붙일 곳이 없다. 분포 조건이 좌우하는 것은 격차의 크기이지 이 구조 판단이 아니다.
4. 성형은 제거가 아니다(tail shaping, not elimination). 활동 시계는 첨도를 누르고 바 비율을 안정시키지만 변동성 클러스터링을 움직이지 않고 방향 신호도 만들지 않는다. “꼬리를 길들인다”는 방법을 평가할 때는 먼저, 그것이 무조건 분포에 작용하는지 조건부 동역학에 작용하는지 물어야 한다.

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증거와 재현에 관한 주석: 이 글의 일차 숫자는 동결된 프로토콜로 두 합성 모집단을 실행한 결과다(옵션 체인 모집단: 200일, 시드 20261103. 일중 과정: 320일, 시드 20261104). 프로토콜은 논문 §3.1–3.2와 §5의 인쇄 사양으로 재구현했고, 체인 쪽 모수는 비교 전에 동결했으며, 시계 쪽 최종 사양은 한 차례 파일럿 보정 뒤에 동결했다(v1 폐기는 기록됨). 최종 비교 전에 다시 바꾸지 않았다. 전체 영수증, 주장별 대조표, 코드는 github.com/vxime/iv-surface-sampling-replication에 공개돼 있다(SHA256SUMS로 검증 가능). OptionsDX 실제 코퍼스 쪽은 실행하지 않았다 — 그 코퍼스는 벤더 상점의 계정과 결제 절차를 거쳐 얻는 것으로, 이번 감사에서는 승인되지 않았다. 따라서 이 글은 실제 코퍼스 재현을 주장하지 않는다. 논문의 숫자(Bastola & Prushansky, arXiv:2610.33438v1)는 전부 저자 보고이며, 그 종단 등가성과 예측 부분은 이 재검증에서 다루지 않았다. 이 글은 표본추출과 평가 방법론만을 논하며 투자 조언이 아니다.