AI 연구 일지 #14: 비용을 넘지 못한 초단타 후보와 새로 바뀐 모의 검증 대상 — 연구 상태 미확정 (수익 보장 아님)

[RESEARCH #14] 2026-10-15 AI 연구 일지 — 비용을 넘지 못한 초단타 후보와 새로 바뀐 모의 검증 대상

AI 연구 일지 #14 미확정

2026-10-15 연구 기록

이번 연구 주제 비용을 넘지 못한 초단타 후보와 새로 바뀐 모의 검증 대상

AI 자동매매 연구 일지(RESEARCH)는 국내 주식 단기 매매 아이디어를 실제 데이터로 검증하고, 결과를 있는 그대로 기록합니다. 이번 글에서는 ‘비용을 넘지 못한 초단타 후보와 새로 바뀐 모의 검증 대상’을 살펴봤습니다.

한눈에 보는 오늘의 연구

  • 핵심 요약 — 73건의 초단타 후보를 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과 후보가 없었고, 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).

73건의 초단타 후보를 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과 후보가 없었고, 실전 구성 변경이 적용됐다.

이번 연구 질문

  • 2026-10-15 밤, 그날까지 모인 호가·체결 자료에서 찾아낸 짧은 가격 움직임이 거래비용과 실제 체결 조건을 반영한 뒤에도 이익으로 남는지를 확인했다.
  • 만들어 검증한 후보 73건 중 검증 기준을 넘지 못해 탈락한 후보 69건이 나왔고, 검증을 통과해 남은 후보는 0건이다.
  • 가장 나았던 후보의 거래 한 건당 평균 성과(비용 차감 후)는 -0.1036%(-10.36bp)로, 비용보다 큰 움직임이 나오지 않았다.
  • 연구는 하루치 판정을 쌓아 가며 계속되며, 이번 실험의 판정은 '가격 움직임은 있었지만 거래비용을 넘지 못함'이다.
  • 단기와 중기 매매 운용 쪽 모두의 실전 구성 변경이 적용됐다는 제어 기록이 있다.

이번 가설

  • 시험에 들어간 방향은 여섯 가지로, 호가 간격(스프레드)이 벌어졌다가 좁혀지는 순간, 큰 주문이 소화된 뒤의 가격 되돌림, 변동성이 줄어든 뒤의 방향 전환, 매수·매도 물량의 쏠림, 적정 가격과 실제 가격의 괴리 해소, 시장 분위기와 종목 힘을 결합한 추세를 따르는 방식이다.
  • 호가 간격이 평소보다 넓어진 시점에 진입하면, 간격이 원래 수준으로 돌아올 때 그 차이만큼 이익이 남을 것이라는 기대가 있었다.
  • 다만 간격이 넓다는 것은 사고파는 비용이 크다는 뜻이기도 해서, 되돌림 폭이 비용보다 작으면 손실로 이어질 수 있다는 약점이 알려져 있다.
  • 큰 매수·매도 주문이 한꺼번에 체결되며 가격이 밀리면, 물량이 소화된 뒤 제자리로 돌아올 것이라는 기대도 있었다.
  • 그러나 밀린 폭이 작으면 되돌려도 비용을 넘지 못하고, 그 밀림이 새로운 흐름의 시작이라면 가격은 되돌아오지 않는다는 약점이 있다.
  • 나머지 네 가지 방향에도 각각 시험 전의 기대와 알려진 약점이 있으나, 내용이 서로 달라 이 글에서는 반복하지 않는다.
  • 이 모든 내용은 시험을 시작하기 전에 세운 가설이며, 이번 밤 검증에서 확인된 결과가 아니다.

기준 날짜와 검증 기간

  • 연구 기록 날짜 — 2026-10-15(목)
  • 시장데이터 기준일 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
  • 검증 기간 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
  • 연구 수행(기록 생성) 시각 — 2026-10-16 17:21 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

  • 후보 설계는 이전 연구 기록을 이어받아 수정하는 경로와 당일 자료만 보고 새로 만드는 경로로 나누어 진행했다.
  • 생성, 검증, 수정 과정을 반복하며 가장 나은 후보의 성과는 점진적으로 개선되었으나, 거래비용을 상회하지는 못했다.
  • 개발 구간에서 성과가 산출된 모든 후보는 세금과 수수료를 차감한 평균 성과가 마이너스였다.
  • 사후 검증 단계에서 값이 기록된 후보 역시 비용 차감 후 평균 성과가 모두 마이너스였다.
  • 개발 구간과 사후 검증 값이 모두 존재하는 후보는 두 구간 모두에서 비용 차감 후 평균 성과가 마이너스였다.
  • 일부 상위 후보는 사후 검증 성과가 개발 구간보다 낮아 감점을 받았다.
  • 상위 후보의 상당수는 이전 거래일에 축적된 사후 검증 이력이 부족하여 감점을 받았다.
  • 검증 기준을 통과해 도전 후보로 남은 모델이 있었으나, 이는 연구 기록일 뿐 실전 전략이 아니다.
  • 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' 73건: 이번 밤에 만들어 검증한 초단타 후보(가설)의 수입니다.
  • 표의 '제외한 아이디어 수' 69건: 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' 589건: 가장 나았던 후보 하나가 검증 기간에 만든 거래 수입니다. 후보 전체의 거래 수가 아닙니다.
  • 표의 '거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성' -0.1036%(-10.36bp): 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' 0.57배: 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

지표대상·조건 (연구 기록 원문)값
검토한 아이디어 수만들어 검증한 후보(가설) 수73건
제외한 아이디어 수검증 기준을 넘지 못해 탈락한 후보 수69건
후보로 남은 아이디어 수검증을 통과해 남은 후보 수0건
거래비용(수수료·세금·체결 차이)한 번 사고팔 때 뺀 세금·수수료(검증에 적용한 비용 기준)23bp (0.23%)
검증에 쓴 거래 수가장 나았던 후보의 검증 거래 수589건
거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성가장 나았던 후보의 거래 한 건당 평균 성과(비용 차감 후)-10.36bp (-0.1036%)
번 돈과 잃은 돈의 비율가장 나았던 후보의 번 돈 ÷ 잃은 돈0.57배
보유 시간(가장 짧게)검증한 가장 짧은 보유시간5초
보유 시간(가장 길게)검증한 가장 긴 보유시간300초

‘대상·조건’과 값은 연구 기록에 적힌 그대로이며, 같은 지표라도 대상·기간·조건이 다르면 별개의 값입니다.

모델별 구분과 판정

모델구분판정이유
장중 급락 반등 전략현재 실전 운용––
새 유형 매매 전략 (가)현재 실전 운용––
초단기 반등 전략현재 실전 운용––
머신러닝 초단기 매매 모델연구 후보 · 실전 아님–머신러닝 학습에서 사후 검증 기준을 통과해 도전 후보로 남았습니다. 실전 전략이 아닙니다.
머신러닝 장 후반 진입 모델연구 후보 · 실전 아님–머신러닝 학습에서 사후 검증 기준을 통과해 도전 후보로 남았습니다. 실전 전략이 아닙니다.
호가 간격 되돌림 후보탈락 · 실전 아님기각이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.
대량 체결 뒤 되돌림 후보탈락 · 실전 아님기각이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.
변동 축소 뒤 돌파 후보탈락 · 실전 아님기각이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.
호가 물량 쏠림 후보탈락 · 실전 아님기각이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.
적정 가격 괴리 후보탈락 · 실전 아님기각이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.
시장 동조 추세 후보탈락 · 실전 아님기각이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.

모델별 연구 단계와 검증 기간

모델계좌출처·학습기보유 성격진행 단계학습 기간OOS 검증 기간
장중 급락 반등 전략––––––
새 유형 매매 전략 (가)––––––
초단기 반등 전략––––––
머신러닝 초단기 매매 모델–머신러닝 학습 · XGBoost초단타(장중 짧은 보유)OOS(연구에 쓰지 않은 기간) 검증 완료–2026-08-13 ~ 2026-10-15
머신러닝 장 후반 진입 모델–머신러닝 학습 · LightGBM–OOS(연구에 쓰지 않은 기간) 검증 완료–2026-08-13 ~ 2026-10-15
호가 간격 되돌림 후보––––––
대량 체결 뒤 되돌림 후보––––––
변동 축소 뒤 돌파 후보––––––
호가 물량 쏠림 후보––––––
적정 가격 괴리 후보––––––
시장 동조 추세 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 세금과 수수료 합계인 0.23%(23bp)이며, 모든 성과 값은 이 비용을 차감한 것이다.
  • 가장 나았던 후보의 비용 차감 전 평균 움직임은 비용의 절반은 넘었으나 전체 비용에는 미치지 못했다.
  • 이익 거래에서 번 금액의 합이 손실 거래에서 잃은 금액의 합보다 작았다.
  • 번 돈과 잃은 돈의 비율은 0.57배로, 기준선보다 낮아 손실 규모가 더 컸다.
  • 실제 주문이 원하는 가격에 체결되는지까지 반영하면 기대했던 성과가 남지 않았다.
  • 종목별로 이익으로 끝난 경우도 있었으나 전체 평균은 손실이였다.
  • 수익 전략으로 인정받기 위한 관문 중 비용 차감 후 성과가 플러스일 것, 번 돈이 잃은 돈보다 많을 것, 비용을 더 높게 잡아도 버틸 것, 조건을 조금 바꿔도 유지될 것 등을 가장 나았던 후보가 넘지 못했다.

탈락한 아이디어

  • 이번 밤 전체 판정은 '비용을 넘지 못함'이며, 가장 나았던 후보를 보면 방향을 맞히는 능력이 부족해서가 아니라 움직임이 비용을 이길 만큼 크지 않았다.
  • 첫 단계 후보를 분류하면 '개발 구간에서부터 거래비용을 넘지 못함'이 가장 많았고, 그다음은 '개발 구간 성과가 기록되지 않음'이었다.
  • 개발 구간에서부터 비용 초과 실패는 후보를 만든 기간의 자료에서도 세금과 수수료를 빼면 평균 성과가 손실이었다는 뜻이다.
  • 이는 개발 구간 밖에서 무너진 것이 아니라 처음부터 비용 차감 후 성과가 남지 않았으므로, 조건을 다듬기 전에 비용보다 큰 움직임이 실제로 발생하는지부터 확인해야 한다는 점을 알려 준다.
  • 개발 구간 성과 미기록은 조건에 맞는 거래가 나오지 않았거나 계산 대상이 되지 못해 성과를 따질 수 없었다는 뜻이다.
  • 여러 조건을 동시에 요구할수록 조건을 충족하는 순간이 드물어져, 아이디어의 옳고 그름을 확인하기 어려워진다는 점을 보여 준다.
  • 매우 짧은 보유시간만 노리는 방식은 어떤 조건에서도 생존하지 못했다.
  • 호가 간격 되돌림, 대량 체결 뒤 되돌림, 변동 축소 뒤 돌파, 호가 물량 쏠림, 적정 가격 괴리, 시장 동조 추세 후보 모두 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했다.

아직 확정할 수 없는 것

  • 이번 판정의 증거 수준은 '보통'이다.
  • 탈락한 후보가 '영원히 안 되는 방법'이라는 뜻은 아니며, 지금의 비용 구조와 데이터 범위에서는 확인되지 않았다는 뜻이다.
  • 지금까지 쌓인 과거 날짜는 이미 후보를 만들거나 고치는 데 쓰인 날짜로 분류돼 있다.
  • 따라서 이 날짜들로 본 사후 검증은, 전략을 확정한 뒤 새로 쌓인 자료로 보는 검증과 구분해서 읽어야 한다.
  • 확장 검증 단계는 실행됐으나, 이번 밤에는 그 단계에서 검증까지 간 후보가 기록되지 않았다.

실전 반영 여부

  • 이번 밤의 후보를 모의 검증 중인 기준 후보와 함께 운용하는 경우도 계산했으나, 조합 후보로 인정된 것은 없었다.
  • 조합으로 인정되지 않은 이유는 '더해 넣을 후보 자체가 거래비용을 뺀 뒤 손실임'이 가장 많았고, 그다음은 '더해 넣을 후보의 거래 수가 너무 적음'이었다.
  • 모의 검증 중인 기준 후보 자체도 거래비용을 뺀 성과가 플러스가 아니어서, 무엇을 더해도 조합의 출발점이 되지 못했다.
  • 겹침을 잴 수 있었던 후보는 모의 검증 중인 기준 후보와 같은 종목을 비슷한 시각에 거래한 비중이 절반 이상이었다.
  • 과거 거래 기록으로 계산했을 때 현재 실전 조합보다 나은 것으로 나온 조합이 있었으나, 이는 과거 기록 위의 계산 결과로 남긴 연구 후보일 뿐 실전 전략이 아니다.
  • 연구에서 가장 나았던 후보와 현재 실전 전략은 서로 다르며, 이 글의 표와 판정은 모두 연구 후보에 대한 것이다.
  • 가장 나았던 연구 후보는 지금의 실전 주문 체계가 다루지 않는 자료와 주문 방식을 쓴다.
  • 단기와 중기 매매 운용 쪽 모두의 실전 구성 변경이 적용됐다는 제어 기록이 있으며, 바뀐 구성은 기록된 적용 시점 이후의 신규 진입에 사용된다.

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

  • 이번에 가장 나았던 후보를 다음 거래일 실제 시장에서 모의(주문 없는) 검증으로 계속 지켜본다.
  • 새 거래일 데이터가 쌓이면 이번에 본 현상이 다른 날에도 같은 방향으로 나타나는지 확인한다.
  • 실제 체결 가능성(원하는 가격에 주문이 들어가는지)을 더 보수적으로 반영해 다시 검증한다.
  • 비용을 넘을 만큼 가격이 크게 움직이는 종목과 시간대가 따로 있는지 확인한다.

같은 거래일의 실전 일지 (LIVE)

관련 기록

오늘의 기록

  • 연구 번호 — Research #14
  • 연구 날짜 — 2026-10-15
  • 리비전 — 1
  • 연구 상태 — 미확정

이어서 볼 연구

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