반도체 소부장 6개월 순수 데이터 모델

목적과 데이터

기간: 2026-03-04 ~ 2026-09-04
대상: 반도체 밸류체인 74종목, 14개 테마
확정 가격: 8,732행, OHLCV 교차검증 비율 99.3%
확정 수급: 72종목, 8,867행
목표: 장 마감 시점 정보로 다음 날 시가에 진입했을 때 5일·10일 뒤 절대수익 및 KODEX200 대비 초과수익

V8, Stage, SEPA, 사용자가 제안한 밴드 임계값은 입력하지 않았다. 가격·캔들·변동성·거래대금·외국인/핵심기관 수급만 사용했다. 고정 밸류체인과 별도로, 매월 시작 전에 직전 최대 40거래일 시장초과수익 상관으로 동료군을 다시 군집화했다.

검증 방법

Logistic Regression, HistGradientBoosting, ExtraTrees와 단순 모멘텀·평균회귀를 같은 조건에서 비교
미래값 혼입을 막기 위해 5일·10일 경계만큼 학습/평가 구간 사이를 비움
한 번의 검증/홀드아웃 외에 학습 범위를 늘려가며 다음 15거래일을 예측하는 네 개 구간을 추가 검증
평가값: AUC, 일별 순위 IC, 상위 20% 수익률, 같은 날 전체 소부장 평균 대비 개선폭

남은 모델

대상	기간	모델	입력	양의 개선 구간	평균 개선	평균 순위 IC	판정
테마 상대순위	5일	HistGradientBoosting	가격·캔들·변동성	4/4	+1.29%p	+0.041	관찰 점수
종목 상대순위	5일	HistGradientBoosting	가격·수급·동적 동료군	3/4	+0.47%p	+0.031	조건부 연구 후보
종목 상대순위	10일	동일 후보	동일	-	-0.20%p	+0.010	폐기
테마 상대순위	10일	가격 모델	가격·캔들·변동성	-	-0.07%p	-0.025	폐기

테마 5일 모델의 개선폭은 네 구간에서 +2.78%p, +1.56%p, +0.67%p, +0.17%p로 계속 약해졌다. 종목 5일 모델은 한 구간에서 -1.00%p 실패했고 최근 구간에서는 +1.82%p였다. 따라서 둘 다 매수 신호로 승격할 수준은 아니다.

순수 데이터 분석의 시사점

최근 6개월에는 10일보다 5일 문제가 더 재현 가능했다.
테마 순위에는 수급을 추가하지 않은 가격·캔들·변동성 모델이 가장 안정적이었다.
종목 순위에는 사람이 고정한 밸류체인보다 시점마다 바뀌는 동조군의 수익률·폭·수급이 보조 정보를 제공했다.
수급 단독 모델은 안정적인 추가성과가 없었다. 수급은 방향 신호가 아니라 동조군 확인 정보로만 남긴다.
자동 군집은 월별 5~8개였지만 실루엣 점수가 0.11~0.23으로 낮았다. 고정 분류를 대체하지 않고 매월 갱신되는 보조 피처로만 사용해야 한다.
절대 상승을 맞힌 것처럼 보인 일부 결과는 7월 말 이후 반도체 전체 반등의 영향이었다. 같은 날 전체 평균을 빼면 종목 선택력은 크게 낮아졌다.

데이터·파동 감사

74종목 모두 확정 가격과 차트 파동 파일이 있다.
아비코전자와 코아시아는 원천 수급은 있지만 연구용 교차검증을 통과하지 못해 수급 피처를 결측 처리했다.
테스는 가격·RS·연간 재무·파동이 복구됐다. 2026-09-04 기준 테마용 단기 주기는 29일, 위치 83.2%, 방향은 상승이다.
74종목의 차트 파동은 과거 리듬 추종 판정을 통과했지만 다음 방향 예측 신뢰 판정을 통과한 것은 이오테크닉스·케이엔제이·가온칩스·티에프이·에이직랜드 5종목뿐이다. 과거 설명력과 미래 예측력을 분리하기 위해 이번 모델에는 파동 위치를 넣지 않았다.

결론

실전에 바로 쓸 절대 상승 예측기는 아직 없다. 먼저 테마 5일 관찰 순위와 종목 5일 연구 순위를 매일 저장해 앞으로 새 데이터에서 성과가 유지되는지 확인하는 것이 맞다. 최소 8주간 사전 고정된 모델로 검증하고, 전체 평균 대비 개선이 계속 양수일 때만 추천 시스템의 보조 점수로 승격한다.