AI 자동매매 연구 일지(RESEARCH)는 국내 주식 단기 매매 아이디어를 실제 데이터로 검증하고, 결과를 있는 그대로 기록합니다. 이번 글에서는 ‘초단타 후보가 가장 나은 것도 비용을 넘지 못한 이유’을 살펴봤습니다.
한눈에 보는 오늘의 연구
- 핵심 요약 — 초단타 후보 67건을 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과 후보가 없었고, 중기 매매 운용 쪽 실전 구성 변경이 적용됐다.
- 연구 전체 진행 상태 — 미확정 (아직 결론을 내릴 만큼 검증되지 않았습니다)
- 이번 실험 판정 — 가격 움직임은 있었지만 거래비용을 넘지 못함
- 실전 반영 — 연구 기록에 실전 승격 정보가 없습니다(운영 원칙: 연구 결과는 새 거래일 검증을 통과해야 전략 후보가 됩니다).
초단타 후보 67건을 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과 후보가 없었고, 중기 매매 운용 쪽 실전 구성 변경이 적용됐다.
이번 연구 질문
- 2026-10-14 연구에서 그날까지 모인 호가·체결 자료로 초단타 후보 67건을 만들어 검증했고, 거래비용과 실제 체결 조건을 반영한 뒤에도 이익으로 남은 후보는 0건이었다.
- 이번 실험의 판정은 '가격 움직임은 있었지만 거래비용을 넘지 못함'이며, 연구 전체는 하루치 판정을 쌓아 가며 계속된다.
- 중기 매매 운용 쪽의 실전 구성 변경이 적용됐다는 제어 기록이 있어, 바뀐 구성은 기록된 적용 시점 이후의 신규 진입에 사용된다.
이번 가설
- 첫 단계에서 시험한 방향은 '호가 간격(스프레드)이 갑자기 벌어졌다가 다시 좁혀지는 순간을 노리는 방법', '큰 매수·매도 주문이 한꺼번에 소화된 직후 가격이 되돌아오는 움직임', '가격 움직임이 잠잠해진 뒤 한쪽으로 크게 움직이는 흐름', '매수·매도 대기 물량이 한쪽으로 쏠린 상황', '순간적인 적정 가격과 실제 거래 가격의 차이가 좁혀지는 움직임', '시장 전체 분위기와 종목의 힘을 함께 보는 추세 따라가기'의 여섯 가지다.
- 이 가운데 '호가 간격(스프레드)이 갑자기 벌어졌다가 다시 좁혀지는 순간을 노리는 방법'에 대해 시험 전에 세운 기대는 이렇다: 호가 간격이 평소보다 벌어진 순간에 유리한 가격으로 들어가면, 간격이 원래대로 좁혀질 때 그 차이만큼 이익이 남을 것이라고 기대한 아이디어다.
- 이 방향의 일반적으로 알려진 약점은 이렇다: 간격이 벌어져 있다는 것은 그만큼 사고파는 비용도 크다는 뜻이어서, 되돌아오는 폭이 비용보다 작으면 손실로 끝난다.
- 이 가운데 '큰 매수·매도 주문이 한꺼번에 소화된 직후 가격이 되돌아오는 움직임'에 대해 시험 전에 세운 기대는 이렇다: 큰 주문이 한꺼번에 체결되면서 가격이 순간적으로 밀리면, 그 물량이 소화된 뒤 가격이 제자리로 돌아올 것이라고 기대한 아이디어다.
- 이 방향의 일반적으로 알려진 약점은 이렇다: 밀린 폭이 작으면 되돌아와도 비용을 넘지 못하고, 그 밀림이 새 흐름의 시작이면 가격은 되돌아오지 않는다.
- 나머지 방향에도 시험하기 전에 세운 기대와 일반적으로 알려진 약점이 방향마다 따로 있지만, 내용이 서로 달라 이 글에서는 되풀이하지 않는다. 이것들은 모두 시험 전의 가설이며 이번 밤 검증의 결과가 아니다.
- 확장 검증에서 시험한 방향은 '호가에 쌓인 대기 물량이 밀려드는 주문을 받아낸 뒤의 가격 움직임'이다.
기준 날짜와 검증 기간
- 연구 기록 날짜 — 2026-10-14(수)
- 시장데이터 기준일 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
- 검증 기간 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
- 연구 수행(기록 생성) 시각 — 2026-10-15 01:22 KST
- 게시 기준 — 연구 기록 최종본 리비전 1
비교 방법과 비용 조건
- 단위 — bp(0.01%를 뜻하는 비율 단위). 괄호 안 %는 같은 값을 퍼센트로 옮겨 적은 것입니다
- 비교 기준 — 거래비용(수수료·세금·체결 차이)을 뺀 뒤에도 수익이 남는지
- 비용 조건 — 한 번 사고팔 때 뺀 세금·수수료(검증에 적용한 비용 기준): 23bp (0.23%)
- 수치의 출처 — 아래 값은 연구 기록에서 그대로 옮겼으며, 이 페이지에서 새로 계산하지 않습니다
주요 결과
- 후보는 앞선 연구 기록을 이어받아 고쳐 나가는 갈래와 그날까지의 자료만 보고 새로 만드는 갈래로 나누어 만들었고, 검증과 수정을 반복하는 동안 가장 나은 후보의 성과는 나아졌지만 거래비용을 넘지는 못했다.
- 개발 구간에서 성과가 계산된 후보는 하나도 빠짐없이 거래비용을 뺀 평균 성과가 마이너스였으며, 일부 후보는 조건에 맞는 거래가 나오지 않아 성과가 기록되지 않았다.
- 사후 검증에서는 개발 구간 조건을 고치지 않고 다른 날짜 자료에 적용했는데, 기록된 후보는 하나도 빠짐없이 거래비용을 뺀 평균 성과가 마이너스였다.
- 확장 검증에서도 기존 후보를 대신할 도전 후보는 나오지 않았으며, 가장 나았던 확장 후보는 거래비용을 뺀 기대 성과가 플러스가 아니고 번 돈이 잃은 돈보다 많지 않아서 도전 후보가 되지 못했다.
- 개발 구간과 사후 검증 구간 모두에서 비용을 뺀 평균 성과가 마이너스였던 것은, 개발 구간에서만 좋았다가 밖에서 무너진 것이 아니라 처음부터 비용을 넘지 못했음을 뜻한다.
- 이 밤의 가설과 후보 설계는 Qwen 계열 언어 모델이 맡았고, 후보의 검증과 판정은 그 모델의 의견이 아니라 정해진 검증 절차가 계산한 결과다.
- 같은 밤의 머신러닝 학습에서는 LightGBM·CatBoost·XGBoost 학습기로 매매 유형별 모델을 학습했고, 그 성적은 과거 자료 위의 검증 값이며 실전 손익이 아니다; 검증 기준을 통과해 도전 후보로 남은 모델이 있었으나 도전 후보는 연구 기록일 뿐 실전 전략이 아니다.
- 공개 표의 숫자는 모두 이번 밤 초단타 후보 검증의 값이며, 실전 전략의 성과는 표에 없습니다.
- 표의 '검토한 아이디어 수' 67건: 이번 밤에 만들어 검증한 초단타 후보(가설)의 수입니다.
- 표의 '제외한 아이디어 수' 64건: 그중 검증 기준을 넘지 못해 탈락한 후보의 수입니다.
- 표의 '후보로 남은 아이디어 수' 0건: 이번 검증을 통과한 후보가 없다는 뜻입니다. 모의 검증 대상으로 남긴 후보가 있어도 통과한 것은 아닙니다.
- 표의 '거래비용' 0.23%(23bp): 한 번 사고팔 때 빼는 세금과 수수료를 더한 값으로, 이번 검증의 성과는 모두 이 비용을 뺀 뒤의 값입니다. 호가 간격과 체결 지연으로 생기는 추가 비용은 이 숫자에 들어 있지 않습니다.
- 표의 '검증에 쓴 거래 수' 856건: 가장 나았던 후보 하나가 검증 기간에 만든 거래 수입니다. 후보 전체의 거래 수가 아닙니다.
- 표의 '거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성' -0.1398%(-13.98bp): 가장 나았던 후보 하나가 검증 기간에 낸 거래 한 건당 평균 성과로, 세금과 수수료를 뺀 값입니다. 마이너스이면 비용을 넘지 못했다는 뜻이며, 실전 전략의 성과가 아닙니다.
- 표의 '번 돈과 잃은 돈의 비율' 0.19배: 가장 나았던 후보의 이익 거래에서 번 합계를 손실 거래에서 잃은 합계로 나눈 값입니다. 이 값이 기준선보다 작으면 잃은 쪽이 더 컸다는 뜻입니다.
- 표의 '보유 시간(가장 짧게)' 5초: 신호 뒤 보유시간을 바꿔 가며 검증한 범위의 가장 짧은 쪽입니다.
- 표의 '보유 시간(가장 길게)' 300초: 같은 범위의 가장 긴 쪽이며, 이 범위 안 어느 보유시간도 비용을 뺀 평균 성과가 마이너스였습니다.
숫자로 보는 이번 연구
| 지표 | 대상·조건 (연구 기록 원문) | 값 |
|---|---|---|
| 검토한 아이디어 수 | 만들어 검증한 후보(가설) 수 | 67건 |
| 제외한 아이디어 수 | 검증 기준을 넘지 못해 탈락한 후보 수 | 64건 |
| 후보로 남은 아이디어 수 | 검증을 통과해 남은 후보 수 | 0건 |
| 거래비용(수수료·세금·체결 차이) | 한 번 사고팔 때 뺀 세금·수수료(검증에 적용한 비용 기준) | 23bp (0.23%) |
| 검증에 쓴 거래 수 | 가장 나았던 후보의 검증 거래 수 | 856건 |
| 거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성 | 가장 나았던 후보의 거래 한 건당 평균 성과(비용 차감 후) | -13.98bp (-0.1398%) |
| 번 돈과 잃은 돈의 비율 | 가장 나았던 후보의 번 돈 ÷ 잃은 돈 | 0.19배 |
| 보유 시간(가장 짧게) | 검증한 가장 짧은 보유시간 | 5초 |
| 보유 시간(가장 길게) | 검증한 가장 긴 보유시간 | 300초 |
‘대상·조건’과 값은 연구 기록에 적힌 그대로이며, 같은 지표라도 대상·기간·조건이 다르면 별개의 값입니다.
모델별 구분과 판정
| 모델 | 구분 | 판정 | 이유 |
|---|---|---|---|
| 종가 매수·다음날 시가 매도 전략 | 현재 실전 운용 | – | – |
| 장중 급락 반등 전략 | 현재 실전 운용 | – | – |
| 새 유형 매매 전략 (가) | 현재 실전 운용 | – | – |
| 종가 진입·익일 시가 청산 전략 | 현재 실전 운용 | – | – |
| 초단기 반등 전략 | 현재 실전 운용 | – | – |
| 머신러닝 초단기 매매 모델 | 연구 후보 · 실전 아님 | – | 머신러닝 학습에서 사후 검증 기준을 통과해 도전 후보로 남았습니다. 실전 전략이 아닙니다. |
| 머신러닝 장 후반 진입 모델 | 연구 후보 · 실전 아님 | – | 머신러닝 학습에서 사후 검증 기준을 통과해 도전 후보로 남았습니다. 실전 전략이 아닙니다. |
| 호가 간격 되돌림 후보 | 탈락 · 실전 아님 | 기각 | 이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다. |
| 대량 체결 뒤 되돌림 후보 | 탈락 · 실전 아님 | 기각 | 이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다. |
| 변동 축소 뒤 돌파 후보 | 탈락 · 실전 아님 | 기각 | 이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다. |
| 호가 물량 쏠림 후보 | 탈락 · 실전 아님 | 기각 | 이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다. |
| 적정 가격 괴리 후보 | 탈락 · 실전 아님 | 기각 | 이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다. |
모델별 연구 단계와 검증 기간
| 모델 | 계좌 | 출처·학습기 | 보유 성격 | 진행 단계 | 학습 기간 | OOS 검증 기간 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 종가 매수·다음날 시가 매도 전략 | – | – | – | – | – | – |
| 장중 급락 반등 전략 | – | – | – | – | – | – |
| 새 유형 매매 전략 (가) | – | – | – | – | – | – |
| 종가 진입·익일 시가 청산 전략 | – | – | – | – | – | – |
| 초단기 반등 전략 | – | – | – | – | – | – |
| 머신러닝 초단기 매매 모델 | – | 머신러닝 학습 · CatBoost | 초단타(장중 짧은 보유) | OOS(연구에 쓰지 않은 기간) 검증 완료 | – | 2026-08-12 ~ 2026-10-14 |
| 머신러닝 장 후반 진입 모델 | – | 머신러닝 학습 · CatBoost | – | OOS(연구에 쓰지 않은 기간) 검증 완료 | – | 2026-08-12 ~ 2026-10-14 |
| 호가 간격 되돌림 후보 | – | – | – | – | – | – |
| 대량 체결 뒤 되돌림 후보 | – | – | – | – | – | – |
| 변동 축소 뒤 돌파 후보 | – | – | – | – | – | – |
| 호가 물량 쏠림 후보 | – | – | – | – | – | – |
| 적정 가격 괴리 후보 | – | – | – | – | – | – |
진행 단계는 연구 기록에 적힌, 실제로 마친 단계까지만 표시합니다. 연구 풀 등록·GLOBAL BEST(전체 최우수 조합) 선정은 실전 적용이 아니며, OOS 검증 수치는 실제 계좌 수익이 아닙니다.
통과·탈락 이유와 한계
미확정
비용·체결을 반영한 결과
- 검증에 적용한 비용 기준은 한 번 사고팔 때 뺀 세금·수수료인 0.23%(23bp)이며, 호가 간격과 체결 지연으로 생기는 추가 비용은 이 숫자에 들어 있지 않다.
- 가장 나았던 후보의 검증 거래 수는 856건이고, 거래 한 건당 평균 성과(비용 차감 후)는 -0.1398%(-13.98bp)였다.
- 가장 나았던 후보의 번 돈 ÷ 잃은 돈은 0.19배로, 이익 거래에서 번 합계가 손실 거래에서 잃은 합계보다 작았다.
- 가장 나았던 후보가 거래비용을 빼기 전에 얻은 평균 움직임은 비용의 절반에도 미치지 못해, 방향은 어느 정도 맞았지만 움직임의 크기가 모자랐다는 뜻이다.
- 5초부터 300초까지의 보유시간 범위에서 어느 보유시간을 잡아도 비용을 뺀 평균 성과가 마이너스였다.
- 실제 주문이 원하는 가격에 체결되는지까지 반영하면 기대했던 성과가 남지 않았으며, 이상적인 체결을 가정한 숫자는 판정에 쓰지 않았다.
탈락한 아이디어
- 이번 밤 전체의 판정은 '비용을 넘지 못함'이며, 가장 나았던 후보를 기준으로 보면 방향을 맞히는 능력이 없어서가 아니라 움직임이 비용을 이길 만큼 크지 않았다.
- 첫 단계 후보의 판정 분류에서 가장 많았던 사유는 '개발 구간에서부터 거래비용을 넘지 못함'으로, 후보를 만든 바로 그 기간의 자료에서도 세금과 수수료를 빼고 나면 평균 성과가 손실이었다는 뜻이다.
- 그다음은 '개발 구간 성과가 기록되지 않음'으로, 조건에 맞는 거래가 나오지 않아 성과를 따질 수 없었다는 뜻이며, 여러 조건을 한꺼번에 요구할수록 확인이 어려워진다는 점을 보여 준다.
- 확장 검증 후보의 판정 분류는 '체결 가능성의 한계' 한 가지뿐이었으며, 계산으로는 가능해 보여도 실제로는 원하는 가격에 주문이 체결되기 어려웠다는 뜻이다.
- 매우 짧은 보유시간만 노리는 방식은 어느 조건에서도 살아남지 못했다.
- 수익 전략으로 인정받으려면 거래비용을 뺀 성과가 플러스일 것, 번 돈이 잃은 돈보다 많을 것, 비용을 더 높게 잡아도 성과가 버틸 것, 조건을 조금 바꿔도 결과가 유지될 것을 넘어야 하는데, 가장 나았던 후보는 이 관문들을 넘지 못했다.
아직 확정할 수 없는 것
- 이번 판정의 증거 수준은 '보통'이다.
- 탈락한 후보가 '영원히 안 되는 방법'이라는 뜻은 아니라, 지금의 비용 구조와 데이터 범위에서는 확인되지 않았다는 뜻이다.
- 지금까지 쌓인 과거 날짜는 이미 후보를 만들거나 고치는 데 쓰인 날짜로 분류돼 있어, 이 날짜들로 본 사후 검증은 전략을 확정한 뒤 새로 쌓인 자료로 보는 검증과 구분해서 읽어야 한다.
실전 반영 여부
- 전날까지 모의 검증 대상으로 지켜보던 연구 후보를 고치지 않고 이번 거래일 자료에 그대로 적용해 본 성과도 비용을 넘지 못했으며, 이 후보는 실전 전략이 아니다.
- 중기 매매 운용 쪽의 실전 구성 변경이 적용됐다는 제어 기록이 있고, 바뀐 구성은 기록된 적용 시점 이후의 신규 진입에 사용된다.
- 연구에서 가장 나았던 후보와 현재 실전 전략은 서로 다른 것이며, 이 글의 표와 판정은 모두 연구 후보에 대한 것이다.
- 과거 거래 기록으로 계산했을 때 현재 실전 조합보다 나은 것으로 나온 조합이 있었으나, 이것은 과거 기록 위의 계산 결과로 남긴 연구 후보이며 실전 전략이 된 것이 아니다.
- 연구는 하루치 판정을 쌓아 가는 방식으로 이어지며, 탈락 이유와 살아남은 방향을 기록해 두고 다음 거래일 데이터로 같은 기준을 다시 적용한다.
AI는 매일 연구하지만 검증되지 않은 변경을 즉시 실전 전략에 적용하지 않습니다. 새 아이디어는 연구 결과만으로 실전에 반영하지 않고, 새로 쌓이는 거래일 데이터에서 다시 검증을 통과해야 전략 후보가 됩니다.
다음 검증 항목과 연결된 실전 기록
- 새 거래일 데이터가 쌓이면 이번에 본 현상이 다른 날에도 같은 방향으로 나타나는지 확인한다.
- 실제 체결 가능성을 더 보수적으로 반영해 다시 검증한다.
- 비용을 넘을 만큼 가격이 크게 움직이는 종목과 시간대가 따로 있는지 확인한다.
같은 거래일의 실전 일지 (LIVE) — 2026-10-14에 게시된 실전 일지(LIVE)는 없습니다.
관련 기록
오늘의 기록
- 연구 번호 — Research #12
- 연구 날짜 — 2026-10-14
- 리비전 — 1
- 연구 상태 — 미확정
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