먼저 결론
- 종목을 고르는 신호로 46개 시험(가격 14·재무 14·내부자 매수 18)을 돌렸고, 엄격한 기준을 통과한 시험은 0개였습니다.
- 약 4년 데이터에서는 통하는 것처럼 보였던 신호도, 15년으로 늘리자 효과가 거의 사라졌습니다.
- 그래서 앱은 ‘종목을 골라 주는 도구’에서 ‘판단을 기록하고 채점하는 도구’로 바뀌었습니다.
처음 품었던 질문
제 판단은 부족하고, 감정이 섞이고, 정보도 늦습니다. 그래서 AI와 데이터가 더 낫지 않을까 생각했습니다.
증권사가 공개한 API로 시세와 뉴스를 모으는 앱을 만들었고, 매일 아침 그날 볼 종목을 골라 주는 신호도 넣고 싶었습니다.
그 전에 확인할 것이 하나 있었습니다. 이 신호가 과거에 정말 통했을까?
읽기 전에: 숫자 두 개만 알면 됩니다
- IC(정보계수): 신호 점수가 높은 종목이 실제로 더 올랐는지를 보는 값입니다. 0이면 관계가 없다는 뜻이고, 클수록 신호가 잘 맞았다는 뜻입니다.
- t값: 그 결과를 우연이 아니라고 볼 만큼 확실한지 나타냅니다. 이 시험에서는 3 이상(마이너스 쪽이면 -3 이하)일 때만 통과로 봤습니다.
세 가지를 시험했다
모든 신호에 같은 기준을 적용했습니다. t값이 3 이상이고, 기간을 앞뒤 절반으로 나눠 봐도 같은 방향이어야 통과입니다.
| 시험 | 결과 |
|---|---|
| 가격 신호로 고르기 (모멘텀, 단기 반전, 저변동 등 7종 · 14개 시험) | 통과 0개 |
| 재무 신호로 고르기 (ROE, 매출총이익률 등 · 14개 시험) | 통과 0개 상위·하위 그룹의 수익 차이가 0에 가까움 |
| 내부자 매수 따라 하기 (겹치지 않는 신호 2,802건 · 18개 시험) | 통과 0개 20일 뒤 지수 대비 평균 -0.33%(t -2.36) |
4년에서는 통하는 것처럼 보였다
가장 크게 배운 것은 기간입니다. 처음에는 약 4년 데이터로 시험했고, 12개월 모멘텀 신호(최근 1년 동안 많이 오른 종목을 고르는 방식)가 꽤 쓸 만해 보였습니다.
| 기간 | IC 5일 뒤 | IC 20일 뒤 |
|---|---|---|
| 약 4년 | 0.019 | 0.015 |
| 15년 | 0.010 | 0.004 |
기간을 15년으로 늘리자 값이 절반 아래로 줄었습니다. 20일 기준 t값은 0.29로, 우연과 구분되지 않는 수준입니다.
4년짜리 결과의 상당 부분은 그 시기에 우연히 맞았던 것으로 보는 쪽이 맞았습니다. 짧은 기간의 좋은 결과는 기간을 늘려 다시 확인해야 한다는 것을 숫자로 배웠습니다.
- 시험 대상은 S&P500 대형주입니다. 소형주는 가격 데이터 문제로 시험하지 못했고, 결과가 다를 수 있습니다.
- 시험을 많이 하면 우연히 통과하는 것이 나옵니다. 그래서 기준을 엄격하게 잡았고, 그래도 통과한 것이 없었습니다.
- 재무 시험은 상장폐지된 종목이 빠져 결과가 좋게 나오기 쉬운데, 그런데도 효과가 보이지 않았습니다.
- “효과가 없다”는 이 시험에서 단순한 신호로는 찾지 못했다는 뜻입니다. 어떤 방법도 안 통한다는 증명은 아닙니다.
그래서 앱이 하는 일을 바꿨다
앱의 목표를 ‘종목을 골라 주는 도구’에서 ‘판단을 기록하고 채점하는 도구’로 바꿨습니다.
- 매일 아침 시장 자료(지수, 오늘 밤 일정, 뉴스)를 한곳에 모읍니다.
- 정해 둔 규칙으로 그날의 판단을 미리 적어 두고, 나중에 맞았는지 채점합니다. 채점이 30건 쌓이기 전에는 적중률을 말하지 않습니다.
- 큰 경제지표가 나오면 예상과 실제, 그날 나스닥의 움직임을 기록장에 남깁니다.
이 앱이 저를 부자로 만들어 줄 가능성은 낮습니다. 대신 같은 실수를 반복하지 않게, 무엇이 통했고 무엇이 안 통했는지 숫자로 남게 해 줍니다.
앞으로 이 블로그에서
이런 시험과 그 한계는 검증 기록에, 앱이 매일 모으는 시장 자료는 미국 시장에, 앱과 블로그를 만든 과정은 개발 기록에 씁니다. 글을 쓰는 원칙은 소개에 정리해 두었습니다.
다음 글에서는 모멘텀 신호를 기간별로 더 잘게 나눠 본 결과를 정리합니다.
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