초단타 후보가 가장 나은 것도 비용을 넘지 못한 이유 | AI 자동매매 연구 일지 #19

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.

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) · 2026-10-24 15:46 KST 리비전 2 → 3

한눈에 보는 오늘의 연구

핵심 요약 — 103건의 초단타 후보를 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과가 없었고, 승격 판정은 있었으나 실전 구성에는 아직 반영되지 않았다.
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).

103건의 초단타 후보를 검증했으나 거래비용을 넘지 못해 통과가 없었고, 승격 판정은 있었으나 실전 구성에는 아직 반영되지 않았다.

이번 연구 질문

2026-10-23의 호가와 체결 자료를 바탕으로, 짧은 시간 동안의 가격 변동이 세금과 수수료를 공제한 뒤에도 이익을 남기는지 시험했다.
총 103건의 아이디어를 검증한 결과, 61건이 기준 미달로 제외되었고 최종적으로 남은 후보는 0건이었다.
최고의 후보조차 한 번의 거래에서 평균 -0.1182%(-11.82bp)의 손실을 기록해, 방향성은 맞았으나 움직임의 크기가 비용 장벽을 넘지 못했음이 확인됐다.
이번 실험의 최종 판정은 '가격 움직임은 있었지만 거래비용을 넘지 못함'이며, 연구 자체는 하루의 판정을 축적하며 계속 진행 중이다.

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.
호가 간격이 벌어졌다가 좁혀지는 순간을 노리는 방식은, 간격이 넓을 때 유리한 가격으로 진입해 원래대로 돌아올 때 차익을 얻으리라 기대했다.
그러나 간격이 넓다는 것은 그만큼 사고파는 비용이 크다는 뜻이므로, 되돌아오는 폭이 비용보다 작으면 손실로 끝나는 약점이 있다.
대량 주문이 소화된 뒤 가격이 되돌아오는 움직임은, 물량이 소진되면 가격이 제자리로 돌아올 것이라는 기대에서 출발했다.
하지만 밀린 폭이 작으면 되돌아와도 비용을 넘지 못하고, 그 밀림이 새로운 흐름의 시작이라면 가격은 되돌아오지 않는다는 일반적인 약점이 알려져 있다.
나머지 네 가지 방향에도 각각의 기대와 약점이 존재하지만, 내용이 상이하여 이 글에서는 생략하며 이는 모두 시험 전의 가설일 뿐 실제 검증 결과가 아니다.
확장 검증에서는 '호가에 쌓인 대기 물량이 밀려드는 주문을 받아낸 뒤의 가격 움직임'을 추가로 시험했다.

기준 날짜와 검증 기간

연구 기록 날짜 — 2026-10-23(금)
시장데이터 기준일 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
검증 기간 — 원본 기록에 따로 적혀 있지 않음
연구 수행(기록 생성) 시각 — 2026-10-24 15:45 KST
게시 기준 — 연구 기록 최종본 리비전 3

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

개발 구간에서 성과를 계산할 수 있었던 모든 후보는 세금과 수수료를 공제한 평균 성과가 마이너스였다.
일부 후보는 조건에 맞는 거래가 발생하지 않아 성과 기록 자체가 없었으며, 이는 아이디어의 옳고 그름을 판단하기 어려운 상황을 의미한다.
사후 검증에서 일부 후보가 플러스 성과를 보였으나, 이는 단독으로 통과를 의미하지는 않는다.
확장 검증에서도 기존 후보를 대체할 새로운 도전 후보는 나오지 않았으며, 가장 나았던 확장 후보 역시 비용 공제 후 성과가 플러스가 아니고 이익이 손실보다 적어 탈락했다.
순위 상위 후보 중 일부는 사후 검증 성과가 개발 구간보다 낮아 감점을 받았고, 대부분은 이전 거래일의 검증 이력이 부족해 감점 대상이 됐다.
과거 날짜는 이미 후보 생성이나 수정에 사용된 자료이므로, 이 날짜로 본 사후 검증은 전략 확정 후 새로 쌓인 자료로 보는 검증과 구분해야 한다.
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' 103건: 이번 밤에 만들어 검증한 초단타 후보(가설)의 수입니다.
표의 '제외한 아이디어 수' 61건: 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' 751건: 가장 나았던 후보 하나가 검증 기간에 만든 거래 수입니다. 후보 전체의 거래 수가 아닙니다.
표의 '거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성' -0.1182%(-11.82bp): 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' 0.32배: 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	103건
제외한 아이디어 수	검증 기준을 넘지 못해 탈락한 후보 수	61건
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	751건
거래비용을 모두 뺀 뒤 남은 수익성	가장 나았던 후보의 거래 한 건당 평균 성과(비용 차감 후)	-11.82bp (-0.1182%)
번 돈과 잃은 돈의 비율	가장 나았던 후보의 번 돈 ÷ 잃은 돈	0.32배
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
새 유형 매매 전략 (가) (가)	현재 실전 운용	–	–
새 유형 매매 전략 (가) (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.
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.
시장 동조 추세 후보	탈락 · 실전 아님	기각	이번 밤 첫 단계 검증에서 통과한 후보가 없어 탈락했습니다.
대기 물량 흡수 후보	연구 후보 · 실전 아님	–	확장 검증 대상이었고, 기존 후보를 대신할 도전 후보로는 인정되지 않았습니다.

통과·탈락 이유와 한계

미확정

비용·체결을 반영한 결과

검증에 적용된 비용 기준은 한 번 사고팔 때 발생하는 세금과 수수료 합계인 0.23%(23bp)이며, 모든 성과는 이 값을 공제한 것이다.
가장 나았던 후보의 비용 공제 전 평균 움직임은 비용의 절반에도 미치지 못해, 방향은 맞았으나 움직임의 크기가 부족했음을 보여 준다.
이 후보의 번 돈과 잃은 돈의 비율은 0.32배로, 손실 규모가 이익 규모보다 훨씬 컸다.
종목별로 이익을 본 경우도 있었으나 전체 평균은 손실이었다.
수익 전략으로 인정받기 위해선 비용 공제 후 성과가 플러스여야 하고, 이익이 손실보다 커야 하며, 비용이 높아져도 버텨야 하고, 조건을 조금 바꿔도 결과가 유지되어야 하는데 가장 나았던 후보는 이 관문들을 모두 넘지 못했다.
실제 주문이 원하는 가격에 체결되는지까지 반영하면 기대했던 성과는 사라졌으며, 이상적인 체결을 가정한 숫자는 판정에 사용되지 않았다.

탈락한 아이디어

첫 단계 후보 중 가장 많은 탈락 사유는 '개발 구간에서부터 거래비용을 넘지 못함'이었고, 그 뒤를 '개발 구간 성과가 기록되지 않음'이 이었다.
개발 구간에서부터 비용 공제 후 손실이 나왔다는 것은, 조건을 다듬기 전에 비용보다 큰 움직임이 실제로 존재하는지부터 확인해야 한다는 점을 알려 준다.
성과가 기록되지 않은 경우는 조건에 맞는 거래가 드물어 아이디어의 유효성을 확인하기 어려웠으며, 이는 조건을 좁힐수록 표본이 줄어든다는 점을 보여 준다.
확장 검증 후보에서는 '거래 표본이 부족해 판단을 미룸'이 가장 많았고, '가격 움직임은 있었지만 거래비용을 넘지 못함'이 그다음이었다.
표본 부족은 우연과 결과를 구분할 수 없다는 뜻이며, 결론을 내리려면 더 많은 거래일 자료가 필요하다.
비용을 넘지 못한 경우는 방향을 맞히는 것만으로는 부족하고, 비용보다 큰 움직임이 나오는 상황을 골라내야 한다는 교훈을 남겼다.
매우 짧은 보유시간만 노리는 방식은 5초부터 300초까지의 범위에서 어느 시점을 잡아도 비용 공제 후 평균 성과가 마이너스였다.

아직 확정할 수 없는 것

이번 판정의 증거 수준은 '보통'으로 평가된다.
탈락한 후보가 영원히 실패하는 방식이라는 뜻은 아니며, 현재의 비용 구조와 데이터 범위에서는 확인되지 않았다는 의미다.

실전 반영 여부

이번 밤의 후보를 모의 검증 중인 기준 후보와 함께 운용하는 경우를 계산했으나, 조합 후보로 인정된 것은 없었다.
조합으로 인정되지 않은 주된 이유는 '더해 넣을 후보 자체가 거래비용을 뺀 뒤 손실임'이었고, 그다음은 '더해 넣을 후보의 거래 수가 너무 적음'이었다.
모의 검증 중인 기준 후보 자체도 비용 공제 후 성과가 플러스가 아니어서, 무엇을 더해도 조합의 출발점이 되지 못했다.
과거 거래 기록으로 계산했을 때 현재 실전 조합보다 나은 결과가 나온 조합이 있었으나, 이는 과거 기록 위의 계산 결과로 남긴 연구 후보일 뿐 실전 전략이 된 것이 아니다.
연구에서 가장 나았던 후보와 현재 실전 전략은 서로 다른 것이며, 이 글의 표와 판정은 모두 연구 후보에 대한 것이다.
이번 밤 평가에서는 실전 구성을 바꾸라는 승격 판정이 나왔으나, 그 판정이 실전 구성에 적용됐다는 기록은 없으며, 승격 판정은 있었지만 실전 구성에는 아직 반영되지 않은 상태다.

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

새로운 거래일 데이터가 쌓이면 이번에 관찰한 현상이 다른 날에도 같은 방향으로 나타나는지 확인한다.
실제 체결 가능성을 더 보수적으로 반영하여 다시 검증한다.
비용을 넘을 만큼 가격이 크게 움직이는 특정 종목과 시간대가 있는지 조사한다.

같은 거래일의 실전 일지 (LIVE) — 2026-10-23에 게시된 실전 일지(LIVE)는 없습니다.

오늘의 기록

연구 번호 — Research #19
연구 날짜 — 2026-10-23
리비전 — 3
연구 상태 — 미확정

본 사이트의 콘텐츠는 정보 및 연구 기록을 목적으로 하며 특정 금융상품의 매수·매도를 권유하지 않습니다. 투자 판단과 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 투자 고지 전문

[RESEARCH #19] 2026-10-23 AI 연구 일지 — 초단타 후보가 가장 나은 것도 비용을 넘지 못한 이유

한눈에 보는 오늘의 연구