첫 단계 후보에서 가장 많았던 판정, 개발 구간에서부터 거래비용을 넘지 못함 | AI 자동매매 연구 일지 #16

AI 자동매매 연구 일지(RESEARCH)는 국내 주식 단기 매매 아이디어를 실제 데이터로 검증하고, 결과를 있는 그대로 기록합니다. 이번 글에서는 ‘첫 단계 후보에서 가장 많았던 판정, 개발 구간에서부터 거래비용을 넘지 못함’을 살펴봤습니다.

업데이트 기록 — 처음 게시한 기록 뒤에 작성 측의 새 리비전이 반영되었습니다. 2026-10-24 15:40 KST 리비전 1 → 2 (작성 측 본문 문장 수정)

한눈에 보는 오늘의 연구

핵심 요약 — 76건의 초단타 후보를 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과 후보가 없었고, 중기 매매 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).

76건의 초단타 후보를 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과 후보가 없었고, 중기 매매 실전 구성 변경이 적용됐다.

이번 연구 질문

2026-10-19의 호가와 체결 자료를 바탕으로, 짧은 시간대의 가격 변동이 세금과 수수료 등 비용을 공제한 뒤에도 이익을 남기는지 살펴봤다.
총 76건의 아이디어를 검토한 결과, 기준 미달로 제외된 것은 32건이며 최종적으로 남긴 후보는 0건이었다.
가장 우수한 후보의 거래당 평균 수익은 비용 차감 후 -0.1276%(-12.76bp)로, 5초부터 300초까지의 모든 보유 구간에서 손실을 기록했다.
중기 매매 영역에서는 실전 운용 구성이 변경되어, 해당 시점 이후의 신규 진입에 새로운 설정이 사용되고 있다.

이번 가설

시험에 올린 방향은 호가 간격의 급격한 변동, 대량 주문 소화 후의 가격 복귀, 횡보 후의 방향성 돌파, 적정 가격과의 괴리 해소, 시장 흐름 추종 등 다섯 가지다.
호가 간격이 넓어졌다가 좁아지는 현상을 노린 아이디어는, 간격이 정상화될 때 그 차이만큼의 이익을 기대했다.
다만 간격이 넓다는 것은 매매 비용 자체가 크다는 의미이므로, 되돌림 폭이 비용보다 작으면 손실로 이어질 수 있다는 약점이 있다.
대량 주문이 한꺼번에 처리되며 가격이 밀린 뒤 제자리로 돌아온다는 가정은, 밀림의 폭이 작거나 새로운 추세로 이어지면 성립하지 않을 수 있다.
나머지 세 가지 방향 역시 각각의 기대와 한계가 존재하지만, 내용은 상이하여 이 자리에서 상세히 나열하지 않는다.
이 모든 내용은 검증 전의 가설이며, 이번 밤의 실제 검증 결과와는 별개의 사항이다.

기준 날짜와 검증 기간

연구 기록 날짜 — 2026-10-19(월)
시장데이터 기준일 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
검증 기간 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
연구 수행(기록 생성) 시각 — 2026-10-24 15:39 KST
게시 기준 — 연구 기록 최종본 리비전 2

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 기존 연구 기록을 수정하는 경로와 당일 자료만으로 새로 생성하는 경로로 나뉘어 만들어졌다.
개발 구간에서 성과가 산출된 모든 후보는 비용을 공제한 평균 수익이 마이너스였다.
일부 후보는 조건에 부합하는 거래가 발생하지 않아 성과 기록 자체가 남지 않았다.
사후 검증에서 비용 차감 후 플러스 수익을 보인 후보도 있었으나, 단독으로는 통과 기준으로 인정되지 않았다.
확장 검증 단계는 진행되었으나, 해당 단계까지 도달한 후보의 기록은 이번 밤에 남지 않았다.
순위에 오른 후보 중 상당수는 과거 거래일의 사후 검증 이력이 부족하여 평가에서 감점을 받았다.
과거 날짜는 후보 설계에 이미 사용된 자료이므로, 이 날짜로 본 검증은 확정 후 신규 자료로 보는 검증과 성격이 다르다.
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 모델은 없었다.
공개 표의 숫자는 모두 이번 밤 초단타 후보 검증의 값이며, 실전 전략의 성과는 표에 없습니다.
표의 '검토한 아이디어 수' 76건: 이번 밤에 만들어 검증한 초단타 후보(가설)의 수입니다.
표의 '제외한 아이디어 수' 32건: 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' 879건: 가장 나았던 후보 하나가 검증 기간에 만든 거래 수입니다. 후보 전체의 거래 수가 아닙니다.
표의 '거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성' -0.1276%(-12.76bp): 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' 0.24배: 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	76건
제외한 아이디어 수	검증 기준을 넘지 못해 탈락한 후보 수	32건
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	879건
거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성	가장 나았던 후보의 거래 한 건당 평균 성과(비용 차감 후)	-12.76bp (-0.1276%)
번 돈과 잃은 돈의 비율	가장 나았던 후보의 번 돈 ÷ 잃은 돈	0.24배
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
장중 급락 반등 전략 (가)	현재 실전 운용	–	–
새 유형 매매 전략 (가) (가)	현재 실전 운용	–	–
장중 급락 반등 전략 (나)	현재 실전 운용	–	–
초단기 반등 전략	현재 실전 운용	–	–
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.
적정 가격 괴리 후보	탈락 · 실전 아님	기각	이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.
시장 동조 추세 후보	탈락 · 실전 아님	기각	이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.

통과·탈락 이유와 한계

미확정

비용·체결을 반영한 결과

검증에 적용한 비용은 매매 시 발생하는 세금과 수수료 합계인 0.23%(23bp)이며, 호가 간격이나 체결 지연으로 인한 추가 비용은 포함되지 않았다.
최고 후보의 비용 차감 전 평균 움직임은 비용의 절반에도 미치지 못했다.
이익 거래의 합계와 손실 거래의 합계를 비교한 비율은 0.24배로, 잃은 금액이 번 금액보다 컸다.
주문이 원하는 가격에 체결되는지까지 고려하면 기대했던 성과는 소멸했다.
종목별로 이익을 본 사례가 있었으나 전체 평균은 손실이었다.

탈락한 아이디어

초단타 후보의 탈락 사유 중 가장 많았던 것은 개발 구간에서부터 비용을 넘지 못했다는 점이었다.
그 뒤를 이은 사유는 조건에 맞는 거래가 없어 성과가 기록되지 않았다는 것이었다.
개발 구간에서부터 비용 공제 후 손실이 나왔다는 것은, 조건을 조정하기 전에 비용보다 큰 가격 변동이 실제로 존재하는지부터 확인해야 함을 의미한다.
성과가 기록되지 않은 경우는 조건을 충족하는 순간이 드물어 아이디어의 유효성을 판단하기 어렵게 만들었다.
매우 짧은 보유시간에 집중하는 방식은 어떤 조건에서도 생존하지 못했다.

아직 확정할 수 없는 것

이번 판정의 증거 수준은 보통으로 평가된다.
탈락한 후보가 영원히 불가능한 방법은 아니다.
현재의 비용 구조와 데이터 범위에서는 확인되지 않았다는 의미다.

실전 반영 여부

이번 후보를 기존 모의 검증 기준 후보와 결합하여 운용하는 경우를 계산했으나, 조합 후보로 인정된 것은 없었다.
인정되지 않은 주된 이유는 추가 후보 자체가 비용 차감 후 손실을 보였기 때문이며, 그다음은 거래 수가 부족했기 때문이다.
기존 모의 검증 후보도 비용 차감 후 플러스 수익이 아니어서, 이를 기반으로 한 조합의 출발점이 될 수 없었다.
전날까지 모의 검증 중이던 연구 후보를 수정 없이 이번 거래일 자료에 적용했으나, 성과는 여전히 비용을 넘지 못했다.
실제 주문 없이 성과만 기록하는 모의 검증 대상은 이번 후보로 변경되었다.
중기 매매 운용 쪽의 실전 구성 변경이 적용됐다는 제어 기록이 존재한다.
연구에서 도출된 최고 후보와 현재 실전 전략은 별개이며, 이 글의 수치와 판정은 모두 연구 후보에 대한 것이다.

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 우수한 후보를 다음 거래일 실제 시장에서 주문 없이 모의 검증한다.
새로운 거래일 데이터가 쌓이면 이번 현상이 다른 날에도 동일하게 나타나는지 살펴본다.
실제 체결 가능성을 더 보수적으로 반영하여 다시 검증한다.
비용을 상회하는 가격 변동이 발생하는 특정 종목과 시간대가 있는지 확인한다.

같은 거래일의 실전 일지 (LIVE)

[LIVE #14] 2026-10-19 · 키다리스튜디오 · 급락 뒤 짧은 되돌림 학습 전략 · −0.77% 외 1건

오늘의 기록

연구 번호 — Research #16
연구 날짜 — 2026-10-19
리비전 — 2
연구 상태 — 미확정

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[RESEARCH #16] 2026-10-19 AI 연구 일지 — 첫 단계 후보에서 가장 많았던 판정, 개발 구간에서부터 거래비용을 넘지 못함

한눈에 보는 오늘의 연구