[RESEARCH #15] 2026-10-16 AI 연구 일지 — 초단타 후보는 비용에 막히고 확장 검증은 표본 부족이 가장 많았던 이유

주요 결과

• 후보 생성과 검증, 수정 과정을 반복했으나 최고 후보의 성과도 비용 장벽을 넘지 못했다.
• 개발 구간에서 성과가 계산된 후보는 모두 비용 차감 후 마이너스였다.
• 사후 검증 기록이 있는 후보 역시 비용 차감 후 마이너스였다.
• 개발과 사후 검증 값이 모두 있는 후보는 두 구간에서 모두 마이너스였다.
• 확장 검증에서도 기존 후보를 대체할 도전 후보는 나오지 않았다.
• 검증 기준을 통과한 머신러닝 모델은 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' 96건: 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' 540건: 가장 나았던 후보 하나가 검증 기간에 만든 거래 수입니다. 후보 전체의 거래 수가 아닙니다.
• 표의 '거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성' -0.079%(-7.9bp): 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' 0.65배: 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

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

모델별 구분과 판정

모델별 연구 단계와 검증 기간

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.