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국면분석 최종판

검증일: 2026-08-31
상태: 국면 정의 확정, 기존 V8 호환 출력 유지, 운영 코드 전환은 별도 작업

최종 정의

국면 본체는 다음 5개만 사용한다.

핵심 국면 의미
S1 / SIDEWAYS 횡보·혼조
S2E / UP_EARLY 상승 준비·초기
S2 / UP_CONFIRMED 상승 구조 확인
S3 / DOWN_EARLY 조정·하락 전환
S4 / DOWN_CONFIRMED 역배열·하락 구조 확인

가격 위치, 외국인·기관 수급, 모멘텀, 반등·소진·급락, 실적발표는 국면 번호에 합치지 않고 독립 오버레이로 표시한다. Stage는 현재 상태 설명이며 매수·매도 신호와 미래 방향 확률은 별도의 분석기로 유지한다. 기존 V8 운영값은 호환성을 위해 보존하고 새 구조를 병렬 출력한 뒤 전환한다.

검증 원칙

세 작업을 한꺼번에 결합하지 않고 각각 독립적으로 검증했다.

  1. V8을 구조적 Stage, 위치, 모멘텀, 수급, 이벤트, 확률, 매매 신호로 분리할 필요가 있는가?
  2. 새 단기 방향 모델이 기존 Stage의 현재 국면 식별을 개선하는가?
  3. 각 종목의 고유한 단기·중기·장기 주기와 진폭을 계산해 현재 파동 위치를 안정적으로 표시할 수 있는가?

독립 검증을 통과한 요소만 나중에 결합한다. 파동 분석에는 볼린저밴드나 고정 표준편차 밴드를 사용하지 않았다.

결론

작업 독립 검증 결과 운영 판단
V8 의미축 분리 현재 V8 코드에 구조·위치·5일 모멘텀·수급·반전 후보가 혼합된 사실을 확인했다. 의미축 분리는 필요하지만, 단순 구조 모델로 즉시 교체하지 않는다.
방향 Stage 보조 모델 현재 방향의 균형정확도와 재현율은 개선했지만 방향을 지나치게 자주 표시하고 상태 전환이 급증했다. 연구용 유지. 기존 Stage를 자동으로 덮어쓰지 않는다.
종목별 다중 파동 위치 합성 데이터에서는 주기를 복원했지만 실제 종목의 현재 위상과 위치는 안정적이지 않았다. NO-GO. 고점·저점 위치를 화면 신호로 표시하지 않는다.

현재는 세 요소를 결합하지 않는다. 통과하지 못한 모델들을 결합하면 어느 요소가 결과를 만들었는지 알 수 없고, 사후적으로만 좋아 보일 위험이 크다.

1. V8 체계 분리 검증

확인한 현재 구조

V8의 최종 코드는 순수한 구조적 Stage가 아니다. 다음 정보가 우선순위 규칙으로 섞여 있다.

  • 이동평균 배열과 기울기
  • 60일 이동평균 대비 주가 이격
  • 최근 5일 수익률
  • 외국인·기관 수급
  • 과매수·과매도 위치
  • 반등 후보와 세부 이벤트

따라서 하나의 코드가 현재 추세, 가격 위치, 수급 이벤트, 매매 가능성을 동시에 의미하게 된다. 이 때문에 Stage가 실제 상승·횡보·하락 중 무엇을 나타내는지 해석하기 어렵다.

과거 검증 자료에서 확인한 문제

  • 전체 기간으로 계산한 종목 성격을 과거 모든 날짜에 동일하게 적용했다.
  • 현재 시점의 재무 모멘텀을 과거 구간에 반복 적용한 자료가 있다.
  • 수급 미수집을 실제 순매수 0과 구분하지 않았다.
  • 10일 확률 계산에 결과가 아직 확정되지 않은 미래 구간이 포함될 수 있다.
  • 40일 기대수익은 전체 표본의 미래 결과 평균을 사용했다.
  • 생성되는 일부 상태가 코드 목록에 없어 결측으로 바뀐다.

이 문제는 기존 V8을 모두 폐기해야 한다는 뜻이 아니다. V8은 기존 비교 기준으로 유지하되, 확률과 과거 재무 관련 값은 시점 기준으로 다시 계산해야 한다.

독립 ablation 결과

검증 범위는 218종목, 246,649행, 2021-01-04부터 2025-12-30까지다.

방법 균형정확도 횡보 재현율 1,000행당 상태 전환
기존 V8 코드 방향 매핑 0.5207 0.0075 92.3
MA5·20·60 구조 전용 모델 0.4559 0.4991 71.9

구조 전용 모델은 횡보를 훨씬 잘 인식하고 불필요한 전환도 줄였지만 전체 균형정확도는 낮아졌다. 1,000회 날짜 블록 부트스트랩에서 기존 V8 대비 균형정확도 차이는 평균 약 -0.0660, 95% 구간 -0.0717~-0.0608이었다.

따라서 분리 필요성은 확인했지만 단순 이동평균 구조 모델의 우수성은 기각한다.

앞으로의 V8 출력 구조

V8을 즉시 대체하지 않고 다음 값을 독립적으로 출력하는 방향이 적절하다.

  1. structure: 이동평균과 가격 구조로 판단한 상승·횡보·하락
  2. position: 검증된 가격 범위 안에서의 상대적 위치
  3. momentum: 단기·중기·장기 가격 변화 강도
  4. flow: 외국인·기관 수급과 UNKNOWN
  5. event: 캔들, 급락, 돌파, 실적발표 등 발생 사건
  6. probability: 예측기간, 표본 수, 산출기준일을 포함한 시점 안전 확률
  7. signal: 위 상태를 조합한 별도의 매수·매도 규칙

2. 방향 모델을 이용한 Stage 개선 검증

검증 범위

  • 218종목
  • 26,442행
  • 완전히 분리된 평가기간 126거래일
  • 2025-12-16~2026-06-24
  • 평가 구간의 미래 방향값은 입력 특성으로 사용하지 않음

초기 결과가 11거래일로 축소됐던 원인은 종목코드 앞의 0이 사라진 결합 오류와 오래된 변동성 패널이었다. 이를 수정하고 가격에서 20일 인과적 변동성 척도를 다시 계산해 전체 126거래일을 비교했다.

주요 결과

관점 방법 균형정확도 방향 정밀도 방향 재현율 예측 상태 전환 수
3일 기존 V8 0.386 0.206 0.578 3,607
3일 V8 + SCOUT 0.584 0.311 0.877 9,681
3일 V8 + CONFIRM 0.402 0.214 0.602 4,126
5일 기존 V8 0.417 0.246 0.623 3,607
5일 V8 + SCOUT 0.579 0.342 0.869 9,681
5일 V8 + CONFIRM 0.436 0.258 0.652 4,126
10일 기존 V8 0.451 0.224 0.675 3,607
10일 V8 + SCOUT 0.541 0.268 0.813 9,681
10일 V8 + CONFIRM 0.464 0.230 0.694 4,126

SCOUT는 방향을 놓치지 않는 능력이 분명히 좋아졌다. 반대 방향을 표시하는 오류도 줄었다. 그러나 거의 모든 날에 방향을 표시해 WATCH가 아니라 항상 켜져 있는 방향 지표처럼 동작했다. 상태 전환 수도 기존의 약 2.68배다.

CONFIRM은 더 안정적이지만 개선 폭이 작아 기존 Stage를 덮어쓸 근거가 부족하다.

판단

새 방향 모델에는 유용한 정보가 있지만 현재 상태로 운영 승격하지 않는다. 다음 검증에서는 정확도 하나가 아니라 다음을 함께 목적함수로 사용해야 한다.

  • NEUTRAL
  • WATCH_UP, WATCH_DOWN
  • CONFIRMED_UP, CONFIRMED_DOWN
  • CONFLICT
  • 2~3일 지속 조건 또는 확률 히스테리시스
  • 횡보 재현율
  • 상태 전환 횟수와 재전환율
  • 실제 전환 인식 지연
  • 시장 국면·종목군별 성능

3. 종목별 단기·중기·장기 파동 검증

사용한 방법

두 가지 방법을 독립적으로 시험했다.

  1. 수정주가 로그값에 대한 후행 조화회귀
  2. 오픈소스 PyWavelets의 복소 Morlet 연속 웨이블릿 ridge

두 방법 모두 목표일 T를 학습에서 제외하고 T-1까지의 데이터만 사용했다. 볼린저밴드, 고정 표준편차 폭, 미래 수익률을 이용한 주기 선택은 사용하지 않았다.

조화회귀 결과

파동 종목 수 중앙 주기 중앙 진폭 중간 이상 신뢰도 중앙 안정성
단기 4~10일 219 9일 1.06% 0% 0.4
중기 11~40일 219 34일 3.06% 0% 0.4
장기 41~378일 203 334일 14.45% 1.97% 0.2

실제 종목에서는 경쟁 주기 간 차이가 매우 작았다. 장기 주기는 탐색 범위의 상한 근처로 몰리고 시점별 안정성이 낮았다. 따라서 계산된 위상을 고점·저점 위치로 표시하면 잘못된 정밀도를 제공하게 된다.

웨이블릿 결과

합성 다중파, 변화하는 주기, 랜덤워크, 가격 점프, 추세 및 과거 출력 불변성 시험 5개는 모두 통과했다.

파동 원시 중간 이상 신뢰도 원시 높은 신뢰도 현재 끝점 위험 운영 가능한 높은 신뢰도
단기 32.4% 7.3% 100% 0%
중기 4.6% 0% 100% 0%
장기 0% 0% 100% 0%

일반적인 대칭형 연속 웨이블릿은 현재 데이터의 오른쪽 끝에 영향원뿔(Cone of Influence) 문제가 생긴다. 과거 차트 설명에는 쓸 수 있지만, 가장 중요한 오늘의 위치는 모두 경계 왜곡 위험에 들어간다. 그래서 현재 위치를 전부 UNRELIABLE로 차단했다.

삼성전자 사례

2026-08-28 기준 두 방법의 주기 추정은 다음과 같았다.

방법 단기 중기 장기
조화회귀 9일 38일 367일
웨이블릿 8일 18일 76일

단기 주기는 비교적 유사하지만 중기와 장기는 크게 다르다. 웨이블릿의 세 위치도 모두 현재 끝점 위험 때문에 신뢰 불가로 판정했다.

파동 분석 판정

현재 방법으로 파악한 파동 위치를 차트의 매수·매도 근거로 사용하는 것은 NO-GO다.

파동이라는 관점 자체를 기각한 것은 아니다. 다음 후보는 다음과 같다.

  • 한쪽 과거 데이터만 사용하는 인과적 웨이블릿 또는 필터뱅크
  • 끝점 ensemble을 포함한 CEEMDAN
  • 확률적 사이클을 직접 추정하는 상태공간 모델

어떤 방법도 합성 무주기 시험, 과거 출력 불변성, 끝점 위험, 주기 지속성 검증을 통과하기 전에는 고점·저점 위치를 표시하지 않는다.

최종 운영 결정

  • 기존 V8은 비교 기준으로 유지한다.
  • V8 의미축 분리 설계는 진행하되 기존 판단을 한 번에 교체하지 않는다.
  • SCOUT와 CONFIRM은 연구 결과로만 보존한다.
  • 파동 고점·저점 위치는 웹 차트에 표시하지 않는다.
  • 검증되지 않은 세 결과를 결합한 통합 신호는 만들지 않는다.

4. 삼성전자·삼성전자우 공통 파동 추가 검증

단기·중기 공통 파동 그래프 보기

삼성전자 기존 구조 파동 최적화 밴드 (2026-08-31)

  • 시각 구조는 기존과 동일하다. 회색 외곽 상·하단은 큰 정상 범위, 그 안의 보라/초록 점선은 단기 파동 범위다.
  • 단기 점선은 삼성전자에서 검출된 17거래일 파동을 사용한다. 중심은 저지연 HMA17, 높이는 삼성전자 고가/저가 잔차의 68일 비대칭 분위수다.
  • 외곽 상단은 사전 구간에서 상단 복귀 성능이 가장 안정적이었던 60일 중심, 60일 상방 이격 평균+2.5표준편차, 최소 이격 12%를 사용한다.
  • 외곽 하단은 60일 중심, 126일 하방 이격 평균-1.5표준편차, 최소 하방 이격 20%를 사용한다. 상·하단 높이를 대칭으로 강제하지 않는다.
  • 회색 외곽은 단기 점선을 포함하도록 강제 보정하지 않는다. 시장 충격 시 단기 점선과 캔들이 회색 영역을 이탈하며, 그 이탈 자체를 별도 사건으로 해석한다.
  • 2025-01-02 이후 홀드아웃에서 전체 고가~저가 캔들의 외곽 포함률은 95.3%였다.
  • 전일 상단을 종가로 돌파한 사례는 홀드아웃 12회였다. 12회 모두 5거래일 안에 고정된 돌파 상단 아래로 복귀했고, 10회는 5일 수익률이 음수였으며 평균은 -3.92%였다. 표본이 작으므로 단독 매도신호로 사용하지 않는다.
  • 2026-08-28 기준 단기 점선은 약 237,857~291,018원, 회색 외곽은 약 226,627~458,388원이다. 최근 상방 변동성 확대 때문에 상단 폭이 크게 열려 있다.
  • 최종 밴드는 삼성전자 단독 OHLC에 맞췄으며 삼성전자우를 동시에 만족시키도록 강제하지 않았다.

삼성전자 차트에서 파동 최적화 밴드 보기

추세 강도에 따른 삼성전자 밴드 위치 이동 검증 (2026-08-31)

  • 가설: 상승 추세·강세장에서는 가격 분포가 60일 중심선 위로 이동하고, 하락 추세·약세장에서는 아래로 이동한다.
  • 종속변수는 삼성전자 종가의 후행 SMA60 대비 이격률이다. 종목 추세는 전일까지만 사용한 5/20/60일 모멘텀을 ATR20으로 정규화했다. 시장 추세는 KOSPI 20일 모멘텀을 실현변동성으로 정규화했다.
  • 2018~2024년을 선택 구간, 2025-01-02 이후를 홀드아웃으로 사용했다.
  • 종목 추세와 위치의 홀드아웃 스피어만 상관계수는 5일 0.425, 20일 0.766, 60일 0.823이었다. 60일 값의 20일 블록 부트스트랩 95% 구간은 0.610~0.886이었다.
  • 종목·시장·변동성을 함께 사용한 선형모형에서 종목 60일 추세가 1표준편차 강해질 때 중심 위치는 +4.72%p, KOSPI 20일 추세가 1표준편차 강해질 때 +2.22%p 이동했다. ATR 변동성이 1표준편차 커질 때 평균 위치는 -0.88%p였다.
  • 홀드아웃 예측 상관은 0.728이었지만 R²는 0.220, 절대오차는 9.41%p였다. 따라서 단일 선형 x% 보정보다 추세 구간별 분위수 보정이 적합하다.
  • 선택 구간에서 강한 하락군의 중앙 위치는 -6.08%, 강한 상승군은 +6.85%였다. 홀드아웃의 강한 상승군은 +18.16%로 이동해 강세장에서 비선형 상향 확장이 나타났다.
  • 선택 구간의 95% 가격 범위도 강한 하락군은 대략 -20.55~+1.02%, 강한 상승군은 -2.04~+25.24%로 뚜렷하게 상향 이동했다.
  • 결론: 추세별 밴드 수평 이동 가설은 재현됐다. 다만 강한 추세의 꼬리는 비선형이고 국면별 표본 불균형이 있으므로, 현 회색 밴드를 즉시 변경하지 않고 별도 적응 보정층으로 검증해야 한다.

KOSPI·KOSDAQ 시가총액 상위 10종목 방향확률 파일럿 (2026-08-31)

  • 대상은 2026-08-28 기준 KOSPI 상위 10종목과 KOSDAQ 상위 10종목, 총 20종목이다. ETF는 제외했다. 현재 시총으로 과거를 구성했으므로 생존편향이 있으며 수익전략 검증으로 사용하지 않는다.
  • 상태 입력을 국면, 국면+밴드, 국면+밴드+캔들의 세 단계로 누적 비교했다. 수급·재무·이벤트는 의도적으로 제외했다.
  • 방향 정답은 미래 로그수익률을 ATR20과 기간 제곱근으로 정규화해 -0.5 미만 하락, +0.5 초과 상승, 사이는 횡보로 정의했다. 2018~2023년 학습, 2024년 확률 보정, 2025년 이후 홀드아웃이다.
  • 세 클래스 정확도는 3일 55.3%, 5일 54.5%, 10일 54.3%, 20일 51.2%였지만 다수 클래스인 횡보 기준과 거의 같았다. 균형정확도도 약 33.4%로 직접 방향판정에는 부적합했다.
  • 로그손실은 기준모형보다 0.009~0.012 정도만 개선됐다. 확률 보정오차(ECE)는 전체 1.4~4.3%로 낮았지만 분별력이 약해, 잘 보정된 약한 확률에 해당한다.
  • 전체 특성 모델의 상승 AUC는 3일 0.568, 5일 0.572, 10일 0.591, 20일 0.634였다. 상승확률 상위 10%의 실제 상승률 리프트는 각각 1.20, 1.23, 1.32, 1.46배였다.
  • 하락 AUC는 3일 0.542, 5일 0.536, 10일 0.509, 20일 0.457이었다. 10~20일 하락 확률은 사용 부적합하다.
  • 시장별로 KOSDAQ 3일 하락은 AUC 0.555, 상위 10% 리프트 1.47배로 약한 가능성이 있었다. KOSPI 10일 상승은 AUC 0.612·리프트 1.50배, 20일 상승은 AUC 0.635·리프트 1.55배였다.
  • 밴드 특성은 일관된 추가 개선을 만들지 못했다. 캔들 특성은 3일 하락 순위에서 가장 도움이 됐고, 중기 상승은 국면 특성만 사용한 모델이 오히려 가장 좋았다.
  • 결론: 국면+밴드+캔들 → 단기/중기 3방향 확률이라는 구조는 그대로 채택할 수준이 아니다. 중기 상승 순위 보조에는 가능성이 있지만 하락과 횡보 구분은 실패했다. 다음 검증은 움직임 발생 확률움직였을 때 방향을 분리한 계층형 모델, 종목군별 모델, 추세 보정 밴드로 진행해야 한다.
  • 현재 산출된 종목별 확률은 연구 출력이며 매수·매도 신호나 운영 화면에 연결하지 않는다.

종목별 최적화 밴드 재검증

공통 17/60일 밴드의 한계를 확인하기 위해 각 종목의 밴드를 따로 추정했다. 2023년 말까지만 사용해 단기 종가 주기(5~25일), 상단 고가 주기와 하단 저가 주기(각 30~120일)를 독립적으로 조화회귀했다. 세 과거 절단 시점에서 주기가 반복되지 않으면 같은 시장군 중앙값으로 대체했다. 신뢰 가능한 종목도 개인 추정치 80%, 시장 중앙값 20%로 축소해 과적합을 완화했다. 상·하단 높이는 각 중심선에 대한 고가·저가 잔차의 후행 97.5%/2.5% 분위수로 산출했다.

  • 20종목 중 주기 안정성 기준을 통과한 종목은 단기 13개, 상단 중기 8개, 하단 중기 8개뿐이었다. 최종 단기 주기의 중앙값은 22일(18~23일), 상·하단 중기는 각각 98일과 97일이었다.
  • 후행 밴드의 종가 포함률은 학습 95.6%, 2024년 94.1%, 2025년 이후 홀드아웃 92.8%였다. 폭의 중앙값은 학습 34.7%에서 홀드아웃 51.1%로 확대되어 최근 변동성 변화도 일부 반영했다.
  • 전체 특성 모델의 3일 상승 AUC는 공통 밴드 0.568에서 개인화 0.568로 사실상 같았고 상위 10% 리프트만 1.20배에서 1.24배로 소폭 올랐다. 3일 하락 AUC는 0.542에서 0.536으로 낮아졌다.
  • 5일 상승 AUC는 0.572→0.570, 10일 0.591→0.591, 20일 0.634→0.618이었다. 하락 AUC도 5일 0.536→0.528, 10일 0.509→0.491, 20일 0.457→0.441로 모두 악화됐다.
  • 종목별로는 삼성전기·리노공업·파마리서치·삼성바이오로직스 등 일부에서 중기 상승 순위가 개선됐지만, 개선 종목은 10일과 20일 각각 20개 중 6개뿐이었다. 한 가지 개인화 방식의 전 종목 적용 근거가 되지 않는다.
  • 삼성전자의 이번 순수 조화회귀 값은 단기 23일, 상단 112일, 하단 111일이었다. 별도 복귀 목적함수로 검증한 기존 차트의 17/60일과 크게 다르다. 이는 주기 설명력 최적화가격 경계·복귀 최적화가 같은 문제가 아니며, 주기만으로 밴드를 정하면 안 된다는 직접적인 반례다.

판정은 전 종목 개인화 밴드 일괄 교체 NO-GO다. 종목별 최적화라는 방향은 맞지만, 먼저 밴드의 목적을 현재 위치 설명으로 고정하고 포함률·폭 안정성·상하단 이탈 후 복귀를 함께 목적함수로 삼아야 한다. 현재 결과는 종목별 후보 주기와 연구 진단으로 보존하며 삼성전자 차트나 운영 확률에는 연결하지 않는다.

비지도 가격 패턴 분류

주기형·추세형을 미리 정하지 않고 20종목을 126거래일 후행 창으로 나누었다. 2024년 말까지 1,951개 월말 창으로만 학습하고 2025년 이후 400개 창은 할당에만 사용했다. 방향을 포함한 분석과 방향을 제거한 가격 동역학 분석을 따로 수행했다.

입력은 변동성, 추세 효율, 수익률 자기상관, 왜도, 최대낙폭, 급변 빈도, 5·20일 분산비, 허스트 성향, 추세 설명력, 스펙트럼 집중도·엔트로피, 단기 주파수 비중 및 집중도로 가중한 대표 주기다. 현재 SP 여부나 미래 수익률은 입력하지 않았다. K=2~8을 실루엣, Davies-Bouldin, 종목 80% 재표집 안정성 ARI, 최소 군집 비중으로 비교했다.

K 실루엣 안정성 ARI 최소 군집 비중 판정
2 0.177 0.846 40.4% 통계적 1순위
3 0.156 0.818 20.0% 해석용 민감도
4 0.121 0.634 16.9% 분리도 약화
5 이상 0.107~0.130 0.489~0.549 중심 일부 10% 이하 과세분화

가장 강한 결론은 세밀한 고정 유형보다 보통 동역학고변동·지속 동역학이라는 두 큰 축이다. K=2의 분리도 자체도 0.177로 높지 않고 Ward 군집과의 ARI가 0.158이므로, 종목들이 완전히 분리된 상자라기보다 연속적인 공간에 놓여 있다는 뜻이다.

안정성이 여전히 높았던 K=3을 사후 해석하면 다음 세 패턴이 나타났다.

발견 군집 핵심 중앙값 특성 학습 비중 2025 이후 비중 사후 해석
C0 허스트 0.393, 20일 분산비 0.524, 스펙트럼 엔트로피 0.754 46.9% 46.8% 낮은 지속성·분산/평균회귀 성향
C1 스펙트럼 집중도 0.452, 엔트로피 0.616, 가중 대표주기 약 17.4일 33.1% 17.2% 주기 집중 성향
C2 연변동성 66.5%, 허스트 0.502, 20일 분산비 0.994, 급변 빈도 16.7% 20.0% 36.0% 고변동·지속 성향

2025년 이후에도 세 군집의 상대적 특성 순서는 유지됐다. C1의 스펙트럼 집중도는 0.447, 가중 대표주기는 17.7일이었고 C2는 가장 높은 변동성과 지속성을 유지했다. K-means와 Ward의 개별 경계 일치도는 낮지만 두 방법 모두 저지속·고엔트로피, 고집중 주기, 고변동·지속이라는 중심 형태를 만들었다.

분류 단위는 종목이 아니라 종목×날짜의 후행 가격창이다. 초기 탐색은 126일로 수행했으며, 아래 시간창 재검증에서 운영 창을 다시 선택했다. 종목별 지배 유형·혼합비율 파일은 운영 산출물에서 제거했다. 같은 종목도 날짜가 바뀌면 다른 패턴으로 분류된다.

평면 K=3을 강제하지 않고 통계적 1순위 K=2를 먼저 적용한 뒤 각 상위 군집의 하위 K=2 분리가 재현되는지 검사했다. 낮은 지속성 상위군의 하위 분리는 ARI 0.501로 약했지만, 다른 상위군은 실루엣 0.197·ARI 0.722로 안정적으로 둘로 갈렸다. 따라서 최종 구조는 상위 K=2 → 안정적인 한쪽만 K=2인 계층형 세 패턴이다.

2025-01-02 이후 20종목 8,060개 일별 창을 분류한 결과, 패턴별 중앙값은 다음과 같다.

동적 패턴 연변동성 20일 분산비 허스트 스펙트럼 집중도 엔트로피 가중 대표주기
낮은 지속성·분산 53.5% 0.486 0.385 0.276 0.740 8.3일
주기 집중 51.3% 0.725 0.454 0.447 0.616 17.3일
고변동·지속 74.1% 1.073 0.514 0.360 0.667 13.0일

일별 상태를 연속 episode로 압축했을 때 중앙 지속기간은 낮은 지속성·분산 14거래일, 주기 집중 8거래일, 고변동·지속 4거래일이었다. 평균은 각각 38.9일, 13.1일, 15.5일로 긴 꼬리가 있었다. 즉 매일 무작위로 바뀌는 라벨은 아니지만 영구적인 종목 속성도 아니다.

운영 원칙은 현재 창이 주기 집중 패턴일 때만 파동 기반 위치의 신뢰도를 높이고, 낮은 지속성·분산 패턴에서는 평균회귀·분위수 밴드, 고변동·지속 패턴에서는 ATR·추세 경계를 우선하는 것이다. 중심거리 기반 원시 신뢰도와 학습분포 내 신뢰도 백분위를 함께 출력하며, 신뢰도가 낮은 경계 구간은 특정 패턴으로 강하게 해석하지 않는다.

패턴 식별 시간창 재검증

63·84·126·168·252거래일 창을 동일한 계층형 비지도 모델로 다시 학습했다. 2024년 말까지 월말 창으로 학습하고 2025년 이후 20종목 8,060개 일별 창으로 전환 빈도와 홀드아웃 중심 이동을 평가했다.

상위 ARI 안정 하위군 ARI 일별 전환율 5일 동일 상태 홀드아웃 중심 이동 판정
63일 0.851 0.901 7.0% 75.0% 1.211 빠른 상태 1순위
84일 0.888 0.812 5.3% 80.7% 1.315 확인 상태
126일 0.824 0.762 3.9% 85.4% 1.301 느린 보조
168일 0.871 0.790 2.5% 90.9% 1.320 반응 지연
252일 0.758 0.859 2.4% 90.9% 1.257 구조적 배경

63일은 가장 짧으면서 상·하위 군집 안정성을 모두 충족했고 홀드아웃 중심 이동도 가장 작았다. 84일은 63일보다 상태 유지율이 높아 확인 창으로 적합했다. 63/84일의 2025년 이후 일별 라벨 일치율은 66.6%였고 2026년에는 70.5%였다. 불일치한 33.4%는 어느 한쪽으로 강제하지 않고 TRANSITION_UNCERTAIN으로 분류한다.

최종 현재 패턴 식별 절차는 다음과 같다.

  1. 매일 수정주가의 직전 63일과 84일 창에서 변동성·지속성·분산비·허스트·스펙트럼 특성을 각각 계산한다.
  2. 각 창을 학습구간에서 고정한 상위 K=2 → 안정적인 한쪽만 하위 K=2 중심에 할당한다.
  3. 63일과 84일 패턴이 같으면 해당 패턴을 확인 상태로 표시한다.
  4. 서로 다르면 전환/불확실 상태로 표시하고 Stage·밴드 해석의 가중치를 낮춘다.
  5. 두 창이 같아도 중심거리 신뢰도가 낮으면 약한 판정으로 유지한다.
패턴별 분석기 적용 가설

아래는 아직 매매 성과로 확정한 규칙이 아니라 다음 조건부 검증의 우선순위다.

현재 패턴 Stage 파동·가격 밴드 캔들·수급
낮은 지속성·분산 방향 배경과 과열/침체 위치만 사용, 잦은 Stage 전환은 약하게 평가 파동 주기는 끄고 적응형 분위수·이격 밴드의 평균회귀를 우선 상·하단에서 꼬리, 변동폭 수축, 수급 반전을 실제 진입 확인으로 사용
주기 집중 장기 위험 필터로 사용하고 단기 Stage 추종 비중은 낮춤 검출 주기·진폭·위상과 비대칭 상하단을 주 위치축으로 사용 예상 전환 영역에서 캔들 힘의 둔화와 외국인·기관 방향 전환이 동반될 때만 강화
고변동·지속 방향·강도·가속도와 돌파/붕괴를 주 분석축으로 사용 평균회귀 밴드 대신 ATR 추적 경계와 돌파 이격을 사용, 단순 상하단 접촉 역매매 금지 거래대금·수급이 같은 방향이면 지속, 가격과 수급의 괴리·대량 반대매매는 소진 경고로 사용
전환/불확실 이전 Stage와 새 Stage를 병기 두 방식 모두 신뢰도 축소 캔들·수급 확인 전에는 방향 결론 보류

다음 검증에서는 같은 Stage·밴드·캔들/수급 사건의 3·5·10일 결과가 세 패턴에서 실제로 다르게 나타나는지 조건부 효과와 상호작용으로 평가해야 한다.

Stage·밴드·캔들·수급 조건부 검증 결과

2025년 이후 20종목 8,025 종목-일을 2025년 발견 구간과 2026년 재현 구간으로 나눴다. V8 Stage, 2023년 말 이전에 고정한 종목별 비대칭 밴드, ATR 정규화 캔들, 외국인+기관 5일 순매수 강도를 합의 패턴과 같은 날짜에 결합했다. 17개 사전 정의 사건의 3·5·10일 결과, 총 153개 사건×패턴×기간을 검사했다.

엄격한 재현 조건은 두 해 모두 다음 네 가지를 만족하는 것이다.

  • 사건 표본 20건 이상
  • 기대 방향의 절대 수익률이 양수
  • 같은 패턴의 비사건 대조군 대비 효과가 양수
  • 같은 날짜·시장 중앙값을 제거한 효과가 양수
패턴 사건 기간 2025 방향수익 2026 방향수익 2026 시장·날짜 중립 효과 검증 FDR q
낮은 지속성·분산 하단 밴드 접근 3일 +0.93% +2.23% +0.89%p 0.693
낮은 지속성·분산 하단 밴드 접근 5일 +1.60% +2.99% +1.74%p 0.810
고변동·지속 강한 양봉 확장 10일 +10.04% +10.93% +3.21%p 0.348
주기 집중 V8 상승 Stage 3일 +1.60% +0.68% +0.93%p 0.751
주기 집중 V8 상승 Stage 5일 +2.41% +2.17% +4.16%p 0.016

153개 중 방향·대조군·시장중립 효과가 두 해에 모두 재현된 조합은 5개였고, 다중검정 FDR 10%까지 통과한 것은 주기 집중 × V8 상승 Stage × 5일 한 개였다.

해석은 다음과 같다.

  • 낮은 지속성·분산 상태의 하단 밴드 반등 가설은 방향은 재현됐지만 통계적 확정은 아니다. 위치 후보로만 유지한다.
  • 주기 집중 상태에서는 파동 위치만 보는 것보다 V8 상승 Stage로 방향을 확인하는 방식이 가장 명확했다.
  • 고변동·지속 상태의 강한 양봉은 추세 지속 후보지만 표본과 FDR이 부족하다.
  • 외국인+기관 수급 극단 및 0선 전환은 절대수익 방향이 일부 반복됐지만 같은 날짜·시장 효과까지 두 해에 재현되지 않았다. 이번 표본에서는 독립 신호로 채택하지 않는다.
  • 상·하단 꼬리 반전 조합은 표본이 작거나 연도별 부호가 바뀌었다. 현재 임계값을 최적화해 구제하지 않는다.

따라서 현 단계의 적용 범위는 한 가지 확정 후보와 두 가지 관찰 후보로 제한한다. 확정 후보는 주기 집중 상태에서 상승 Stage의 5일 방향 보조, 관찰 후보는 낮은 지속성 상태의 하단 위치고변동 지속 상태의 강한 양봉이다. 어느 것도 아직 매수·매도 실행 규칙은 아니다.

검증일: 2026-08-31
가격 자료: KIS 수정주가, 공통 거래일 2,823일(2015-03-02~2026-08-28)

공통 주기 추출 방법

삼성전자와 삼성전자우를 각각 분석한 뒤 숫자가 비슷한 주기를 고르지 않았다. 같은 거래일로 정렬한 두 수정주가에서 각 후보 주기의 다음 값을 함께 평가했다.

  • 삼성전자 가격변동 설명력
  • 삼성전자우 가격변동 설명력
  • 두 종목의 위상 일치도
  • 두 종목을 표준화해 만든 공통성분의 설명력
  • 이전 여러 절단 시점에서도 같은 주기가 반복되는지

볼린저밴드나 고정 표준편차 밴드는 사용하지 않았다. 장기 파동은 이번 위치 판단에서 제외했다.

공통 주기 결과

구분 대표 공통 주기 반복 범위 두 종목 위상 일치도 판단
단기 17거래일 16~17일 99.95% 공통 주기 확인
단기 보조 13거래일 11~13일 99.05% 약한 보조 주기
중기 76거래일 72~83일 99.90% 반복되지만 통계 강도는 보통
장기 불명확 약 250~600일에 복수 후보 높음 위치 판단에서 제외

우선주 날짜 정렬을 100회 무작위로 이동해 각 종목의 자체 주기성은 보존하되 두 주식의 동조만 제거한 귀무검정을 수행했다.

  • 단기 17일: 전체 주기 탐색을 통제한 경험적 p=0.0099
  • 중기 76일: 경험적 p=0.1287

따라서 단기 공통 주기의 존재 근거는 강하다. 중기는 과거 절단 시점에서 반복됐지만 유일하고 강한 공통 주기라고 단정할 수준은 아니다.

위치 평가 방법

과거 매일 그날 종가까지만 사용해 주기와 위상을 다시 계산했다.

  • 단기: 후행 252거래일, 4~20일 중 주기 재선택
  • 중기: 후행 756거래일, 21~90일 중 주기 재선택
  • 위치: BOTTOM → RISING → TOP → FALLING 네 개의 동일 위상 구간
  • 신뢰 조건: 두 종목 위상 일치, 양쪽 설명력, 최근 20회 주기 안정성, 탐색 경계 제외
  • 평가: 60일 기초 추세를 제거한 3·5·10일 초과 움직임
  • 별도 확인 구간: 2025-01-02 이후

위치 검증 결과

정확한 고점·저점 네 구간보다 상승 반주기와 하락 반주기로 해석할 때 결과가 더 일관됐다.

위치축 평가 구간 기간 평균 추세조정 초과 움직임 방향 일치율 해석
중기 상승 반주기 2025 이후 10일 +2.40% 62.0% 보조 위치축으로 유의미
중기 하락 반주기 2025 이후 10일 하방 기준 +1.07% 50.2% 방향은 맞지만 강도 약함
단기 상승 반주기 2025 이후 3일 +0.89% 55.8% 단기 진입 보조 후보
단기 하락 반주기 2025 이후 3일 하방 기준 +1.27% 52.6% 짧은 위험 경고 후보

중기 상승 반주기의 10일 결과는 자기상관을 고려한 HAC 단측 검정에서 p≈0.019였다. 단기 결과는 동일 기준에서 통계적으로 확정적이지 않았다. 정확한 TOP과 BOTTOM의 결과도 기간별로 일관되지 않았다.

최신 위치

2026-08-28 기준:

파동 추정 주기 현재 위치 주기 안정성 용도
단기 17일 BOTTOM 100% 3~5일 진입 타이밍 보조
중기 76일 RISING 100% 5~10일 상승 우호 위치
장기 사용 안 함 UNKNOWN - 판단에서 제외

현재는 단기 바닥과 중기 상승 반주기가 겹친 상승 우호 위치다. 하지만 2025년 이후 같은 정확한 조합은 날짜 기준 6회, 독립 episode 기준 약 3회뿐이다. 그러므로 단독 매수 신호가 아니라 가격·수급·Stage 신호를 해석할 때 사용하는 위치 정보로 제한한다.

적용 판단

  • 중기 파동은 주 위치축으로 사용한다.
  • 단기 파동은 3~5일 진입 타이밍과 경고 보조로만 사용한다.
  • 장기 파동은 UNKNOWN으로 둔다.
  • TOP/BOTTOM을 확정 반전 신호로 사용하지 않는다.
  • 수급, 캔들, 거래대금, Stage와 결합하기 전에는 매수·매도 신호를 발생시키지 않는다.

5. 향후 표준 설계

설계 결론

하나의 복잡한 Stage로 현재 상태, 가격 위치, 사건, 예측, 매매 판단을 모두 표현하지 않는다. 앞으로의 표준 흐름은 다음과 같다.

현재 국면 → 가격 위치 → 캔들·수급 에너지 → 향후 확률 → 별도 매매 신호

앞 단계의 결과는 뒷 단계의 입력으로 사용할 수 있지만 각 결과를 독립적으로 저장하고 평가한다. Stage와 파동 하단은 그 자체로 매수 신호가 아니며, 매수·매도 규칙은 재현성이 확인된 조합만 별도 연구로 승격한다.

5.1 순수 국면 분석기

국면은 현재 가격 흐름만 설명한다.

  • 기본 방향: UP, SIDEWAYS, DOWN
  • 단기 관점: 약 5~10거래일
  • 중기 관점: 약 20~40거래일
  • 연속 보조축: 추세 강도, 가속·감속, 변동성, 거래 활동성
  • 품질 정보: 국면 지속일, 판정 신뢰도, 직전 상태, 전환 후보 여부

단기 등락의 반복이 중기 횡보일 수 있으므로 단기와 중기를 독립 출력한다. V8의 이동평균 구조는 국면 후보로 재사용하되 급등·급락, 과열·침체, 수급, 반전 후보는 아래의 별도 축으로 이동한다.

표시 예시는 다음과 같다.

단기: DOWN / 강도 -64 / 하락 가속 / 고변동 / 신뢰도 71%
중기: SIDEWAYS / 강도 -12 / 변동성 수축 / 신뢰도 63%

5.2 가격 위치 분석기

종목마다 항상 명확한 고정 주기가 있다는 가정을 두지 않는다. 종목×날짜×시간척도별 신뢰도에 따라 다음 세 방법 중 하나를 자동 선택한다.

출력 방법 선택 조건 표시 범위 금지 사항
WAVE_PHASE 주기가 탐색 범위·절단 시점·검증 구간에서 안정적 단기·중기 파동의 상승/하락 반주기와 넓은 위치 정확한 고점·저점 확정
ADAPTIVE_BAND_POSITION 주기가 이동하거나 약하지만 가격 범위는 추정 가능 추세·변동폭·비대칭을 반영한 상하단 백분위 위치 파동 위상으로 오인
TREND_POSITION_ONLY 파동과 평균회귀 특성이 모두 약함 추세 이격과 변동성 백분위 상하단 반전 예고

따라서 연구 후보에서 탈락한 종목도 현재 위치 설명에는 사용할 수 있다. 탈락은 주로 미래 방향 예측 또는 정확한 위상 사용의 기각을 뜻한다. 화면에는 파동 활용 가능, 위치 참고, 파동 사용 중지를 명시하고, 주기가 78일에서 108일처럼 탐색 범위에 따라 이동하면 정확한 위상 대신 적응형 위치만 표시한다.

밴드 목적함수는 주기 설명력 하나가 아니라 다음을 함께 사용한다.

  1. 정상 구간 가격 포함률
  2. 밴드 폭과 상·하단의 시점별 안정성
  3. 상·하단 이탈 후 범위 안으로의 복귀 성향
  4. 상승·하락 추세에 따른 분포의 수평 이동
  5. 극단적 시장 충격을 밴드 확장이 아니라 별도 이탈 사건으로 남기는 능력

5.3 캔들·수급 에너지 분석기

개별 캔들 이름을 기계적으로 매핑하지 않고 최근 3~10일 동안 매수 힘과 매도 힘이 어떻게 변하는지를 계산한다.

  • 몸통, 위·아래 꼬리, 종가 위치의 연속 변화
  • 일중 변동폭의 확대와 수축
  • 상승일과 하락일의 거래대금 비대칭
  • 갭 발생 후 유지 또는 소멸
  • 외국인·기관·연기금 순매수의 수준, 가속, 방향 전환
  • 가격 유지 중 수급 선행 이탈, 가격 하락 중 매도 압력 소진

출력은 단일 매매 점수가 아니라 상방 에너지, 하방 에너지, 충돌도, 최근 변화로 분리한다. 수급 미수집은 0이 아니라 UNKNOWN으로 유지한다.

5.4 향후 확률 모델

현재 상태 식별과 미래 예측을 분리해 3·5·7·10·20거래일별 상승/횡보/하락 확률을 산출한다. 단일 3분류기가 횡보 비중에 기대는 문제를 줄이기 위해 다음 계층형 구조도 함께 비교한다.

  1. 먼저 의미 있는 움직임이 발생할 확률을 계산한다.
  2. 움직임이 발생한다는 조건에서 상승과 하락의 조건부 확률을 계산한다.
  3. 확률은 시장 국면과 현재 동적 가격 패턴별로 다시 보정한다.

동시에 두 종류의 출력을 제공한다.

  • CONFIRM: 빈도는 낮지만 정밀도가 높은 확신형
  • SCOUT: 오판을 일부 허용하고 상승·하락 전환 재현율을 높인 탐지형

확률에는 산출 기준일, 예측기간, 표본 수, 적용 종목군, 보정오차를 함께 표시한다. 70%로 표시된 사건이 실제로도 약 70% 발생하는지 확률 보정 성능을 별도로 검사한다.

5.5 매수·매도 신호는 별도 계층으로 분리

국면 + 위치 + 캔들·수급 에너지 + 이벤트 + 재무 + 시장 위험
                              ↓
                       매수·매도 후보
  • Stage와 파동 위치를 단독 매수·매도 신호로 사용하지 않는다.
  • 재무개선은 상대적으로 긴 시간축의 품질 필터로 사용한다.
  • VIX, 금리, 지수 급락, 자산 간 동조화는 개별 종목의 위치 임계값과 신뢰도를 조정한다.
  • 진입, 포지션 크기, 손절, 청산은 신호 재현성이 확인된 후 N 기반 위험관리와 함께 개발한다.

5.6 동적 가격 패턴에 따른 분석기 선택

종목을 영구 유형으로 분류하지 않고 매일 63일 빠른 창과 84일 확인 창으로 현재 패턴을 식별한다. 두 창이 다르면 전환·불확실로 두고 모든 신뢰도를 낮춘다.

현재 패턴 국면 적용 위치 적용 캔들·수급 적용
낮은 지속성·분산 방향은 배경 정보 적응형 분위수·이격 위치 우선 상하단 반전 확인에 높은 비중
주기 집중 방향 확인용 검증된 파동의 반주기·진폭 우선 예상 전환 영역의 힘 변화 확인
고변동·지속 방향·강도·가속도를 주축 ATR 추적 경계와 돌파 이격 우선 같은 방향이면 지속, 괴리는 소진 경고
전환·불확실 이전·신규 국면 병기 위치 정밀도 축소 확인 전 방향 결론 보류

5.7 검증 계약

모든 모듈은 다음 조건으로 독립 검증한 뒤 결합한다.

  • 해당 날짜까지 이용 가능했던 데이터만 사용한다.
  • 수정주가·원주가·기업행사 계보를 고정한다.
  • 가능하면 시점별 종목 universe로 생존편향을 통제한다.
  • 절대수익과 KOSPI·KOSDAQ 또는 업종 중립 상대수익을 함께 본다.
  • 겹치는 미래수익률은 HAC와 비중첩 offset 결과를 함께 제시한다.
  • 파동 탐색은 최대 주기 탐색을 포함한 블록 부트스트랩으로 평가한다.
  • 다수 종목·조건·기간 탐색은 FDR로 보정한다.
  • 학습, 임계값 선택, 확률 보정, 최종 홀드아웃을 시간순으로 분리한다.
  • 정확도 외에 균형정확도, 정밀도, 재현율, 커버리지, 전환 지연, 왕복 전환률, 로그손실과 확률 보정오차를 공개한다.
  • 전체 평균뿐 아니라 시장 국면×동적 가격 패턴×종목군별 성능표를 보존한다.

5.8 단계별 실행 순서와 승격 기준

순서 작업 완료 조건
1 V8 의미축 분리 기존 값 보존, 구조·위치·이벤트·수급의 출처와 결측 구분
2 단기·중기 순수 국면 낮은 왕복 전환, 허용 가능한 인식 지연, 홀드아웃 재현
3 위치 방법 자동 선택 파동/적응 밴드/추세 위치의 선택 이유와 신뢰도 제공
4 캔들·수급 에너지 가격만 사용한 기준 대비 독립적인 순증분 확인
5 기간별 확률 기준 확률 대비 로그손실 개선과 안정적인 확률 보정
6 조건부 결합 시장 국면·패턴·종목군별 외표본 재현 및 다중검정 통과
7 매매 연구 승격 동결 규칙의 전진검증 후 N 기반 실행 규칙 논의

현 단계에서 운영 화면에 먼저 제공할 수 있는 것은 현재 국면, 넓은 가격 위치, 에너지 관찰값, 각 항목의 신뢰도다. 검증을 통과하지 않은 미래 확률과 매수·매도 판단은 연구 표식 없이 운영 신호로 노출하지 않는다.

5.9 화면의 최종 표시 원칙

현재 상태
  단기: 하락 / 강도 -64 / 하락 가속 / 신뢰도 71%
  중기: 횡보 / 강도 -12 / 변동성 수축 / 신뢰도 63%

가격 위치
  방법: 적응형 밴드 위치
  중기 하단에서 18% 지점 / 파동 위상은 불안정

힘의 흐름
  상방 38 / 하방 61 / 충돌도 높음
  외국인 매도 확대, 캔들 변동폭 수축

전망(연구)
  5일 하락 58% / SCOUT 감지 / CONFIRM 미발생

각 문장은 현재 관측, 확률적 전망, 매매 신호 중 어느 종류인지 분명하게 구분한다. 이 구분이 향후 시스템의 가장 중요한 표준이다.

6. 1단계 구현 결과: V8 의미축 분리

구현일: 2026-08-31
구현 버전: v8_axes_1

기존 V8의 코드, 이격, 모멘텀, 수급, 종가를 변경하지 않고 다음 축을 병렬 저장했다.

  • 순수 이동평균 구조: structure_direction, structure_phase
  • 가격 위치: position_zone, displacement_pct
  • 가격 모멘텀: momentum_state
  • 관측 여부를 포함한 수급: flow_state, flow_data_status
  • 독립 사건: event_tags
  • 기존 반등 후보: signal_tags
  • 데이터 품질: axis_quality
  • 현재 원시 계산 코드와 운영 코드의 비교: source_stage_code, stage_code

데이터 산출 결과

항목 결과
요청 종목 219
산출 성공 218
가격 데이터 없음 1 (469610)
전체 행 282,955
데이터 범위 2021-01-04~2026-08-31
최대 날짜 2026-08-31 커버리지 10종목, 부분 수집일
운영 선택일 2026-08-28
운영 선택일 커버리지 217종목
전체 축 관측 216종목
수급 미확인 1종목

단순 최대 날짜인 2026-08-31에는 10종목만 있어 운영 최신일로 사용하면 안 되는 문제를 발견했다. 이에 전체 산출 종목의 90% 이상이 존재하는 가장 최근 날짜를 자동으로 선택하도록 완전 수집일 검사를 추가했다. 현재 선택일은 2026-08-28이다.

기존 V8 불변 검증

  • 삼성전자 647거래일의 기존 38개 출력 열은 변경 전후 모두 일치했다.
  • 운영 DB 1,951행의 stage_code, 이격, 모멘텀, 실적모멘텀, 수급, 종가는 모두 유지됐다.
  • 새 의미축은 2026-08-28의 217개 기존 행에만 병렬 추가했다.
  • 수급 자료의 존재 여부가 확인되지 않으면 기존의 중립을 새 축에 복사하지 않고 flow_state=UNKNOWN으로 저장한다.
  • 미래 수익률, 사후 정답, 예측 확률이 섞인 기존 백테스트 패널을 운영 입력으로 사용하지 않고 미래 결과 열이 없는 전용 의미축 패널을 생성했다.

확인된 버전 차이

2026-08-28의 217종목 중 기존 운영 코드와 현재 V8 원시 재계산 코드는 84종목에서 달랐다. 이를 자동 교정하지 않았다. 운영 코드는 그대로 유지하고 현재 계산은 source_stage_code에만 기록했다. 이는 V8 규칙과 패널 생성 시점의 버전 계보를 고정해야 한다는 직접적인 근거다.

삼성전자는 운영 S30, 현재 원시 계산 S40이지만 독립 축은 DOWN/EARLY, 가격 위치 NORMAL, 모멘텀 모멘텀회복, 수급 DISTRIBUTION으로 표시된다. 하나의 코드보다 현재 상태의 충돌을 더 정확히 읽을 수 있다.

삼성전자 차트에서 상태 분해 보기

운영 반영 범위

  • 종목 차트 우측에 기준일, 국면, 위치, 모멘텀, 수급, 사건, 별도 후보, 품질을 표시한다.
  • 화면에 관측 정보이며 매수·매도 신호가 아님을 명시한다.
  • 운영 코드와 현재 원시 계산 코드가 다르면 두 값을 함께 표시한다.
  • 기존 Stage 배지, 차트 배경, 매수·매도 규칙은 변경하지 않았다.

재현 자료

  • 의미축 변환: analysis/v8_semantic_axes.py
  • 전용 패널 생성: analysis/build_v8_semantic_panel.py
  • 운영 DB 병렬 저장: scripts/update_sp_v8_stage.py
  • 단위 검증: tests/analysis/test_v8_semantic_axes.py
  • 산출 패널: analysis_results/v8_semantic_axes/panel.parquet
  • 산출 명세: analysis_results/v8_semantic_axes/manifest.json

7. 2단계 승격 감사: 단기·중기 순수 국면

검토일: 2026-08-31
판정: 운영 Stage 교체 NO-GO, 방향 압력 연구층으로만 유지

새 모델을 다시 학습하지 않고 기존 219종목 시간순 외표본 결과를 재사용해 승격 가능성을 감사했다. 평가 정답은 앞뒤 가격을 사용하는 중심창 국면으로 사후 평가에만 쓰였고, 입력에는 해당 시점까지의 수정 OHLCV와 검증 수급만 사용됐다.

단기 현재 상태 재현 결과

후보 중심창 균형정확도 Macro F1 상태 뒤집힘률 중앙 인식 지연
인과 3일 수익 상태 3일 0.487 0.442 37.0% 2일
인과 5일 수익 상태 5일 0.500 0.465 29.3% 2일
EMA 3/8 규칙 5일 0.450 0.442 15.2% 2.25일
EMA 3/8 규칙 7일 0.487 0.483 15.2% 3.5일

인과 5일 상태는 방향 변화에 빠르지만 약 3거래일에 한 번 상태가 바뀌어 화면 국면으로는 지나치게 흔들린다. EMA 규칙은 덜 흔들리지만 사후 국면 재현력이 개선되지 않았다. 따라서 3/5일=빠른 관찰, 7/10일=확인 구조는 유지하되 어느 하나도 확정 Stage로 표시하지 않는다.

고재현 SCOUT와 고정밀 CONFIRM 감사

두 폴드 평균 또는 범위 해석
SCOUT 방향 재현율 약 86.9% 실제 방향 국면을 넓게 포착
SCOUT 방향 출력 비중 약 95.0% 거의 항상 방향을 말해 횡보 구분력이 부족
SCOUT 방향 정밀도 약 28.4% 다수는 실제로 횡보 상태
CONFIRM 방향 정밀도 약 54.6% 반대 방향 오류는 낮지만 60% 목표 미달
CONFIRM 출력 비중 폴드 1 15.0%, 폴드 2 0.5% 기간별 임계값 안정성 붕괴

SCOUT가 틀릴 때는 반대 방향을 말하기보다 실제 횡보를 상승·하락 압력으로 해석하는 경우가 대부분이었다. 따라서 SCOUT는 상승/하락 Stage가 아니라 상방/하방 압력 관찰로만 해석할 여지가 있다. CONFIRM은 검증 기간마다 커버리지가 크게 달라 현재 확정 상태로 사용할 수 없다.

운영 결정

  • 기존 V8 운영 Stage를 새 분류기로 덮어쓰지 않는다.
  • V8에서 분리한 구조 방향·단계를 현재의 공식 관측값으로 유지한다.
  • SCOUT/CONFIRM은 과거 외표본 결과와 함께 연구 자료로만 보존한다.
  • 차트에 확률 또는 확정 방향을 추가하지 않는다.
  • 다음 국면 후보는 NEUTRAL, WATCH_UP/DOWN, CONFIRMED_UP/DOWN, CONFLICT를 유지하되, 고정 커버리지 구간과 2~3일 히스테리시스를 먼저 통과해야 한다.
  • 승격 기준에는 균형정확도뿐 아니라 기간별 커버리지 편차, 왕복 전환률, 5·10일 이내 인식 지연, 횡보 재현율을 동시에 포함한다.

재사용한 산출물은 analysis_results/stage_analyzer_v2/micro5d_sp219_2026holdout/analysis_results/stage_analyzer_v2/directional_challenger219/이다. 새 모델이나 새 임계값을 결과를 본 뒤 추가 선택하지 않았다.

8. 캔들·수급 에너지층의 독립 증분 감사와 모듈 분리

검토일: 2026-08-31
판정: 원시 관측값 구현, 예측확률·매매신호 승격 보류

기존 219종목·2개 시간순 외표본의 동일 26,449행에서 입력 블록을 비교했다. 목표는 미래 수익률이 아니라 사후 중심 5일창으로 정의한 현재 방향 상태다.

입력 블록 균형정확도 Macro F1 로그손실
가격만 0.419 0.431 0.709
가격 + 검증 수급 0.440 0.460 0.697
가격 + 검증 수급 + TA-Lib 캔들 0.447 0.469 0.688
위 입력 + 분수차분 0.446 0.467 0.688

검증 수급의 순증분은 균형정확도 약 +2.1%p, TA-Lib 61개 캔들 패턴의 추가 증분은 약 +0.7%p였다. 오픈소스 fracdiff.sklearn.FracdiffStat은 이 동일 표본에서 추가 개선을 만들지 못했다. 따라서 분수차분은 이 층의 표준 입력에서 제외한다. TA-Lib 결과도 61개 패턴명을 화면에 나열하지 않고 연구 모델 내부 특성으로만 유지한다.

재사용 가능한 원시 에너지 모듈

삼성전자 사례 분석에 있던 인과적 5요소 캔들 압력 계산을 analysis/candle_flow_energy.py로 분리했다.

  • 캔들: 몸통, 종가 위치, 위·아래 꼬리 불균형, 갭 해소, N20·거래활동 확인
  • 수급: 외국인+기관 순매수 수량을 당일 거래량으로 나눈 뒤 제한 변환
  • 결합: 캔들 70%, 수급 30%의 원시 관찰값
  • 상태: UP_PRESSURE, DOWN_PRESSURE, BALANCE, CONFLICT, UNKNOWN
  • 수급은 gross_identity_verified 관측 여부가 명시된 경우에만 결합한다.
  • 누락 수급과 실제 순매수 0을 구분한다.
  • 모든 이동 계산은 해당일을 끝점으로 하며 이후 행을 제거해도 과거 값이 바뀌지 않는다.

기존 삼성전자 사례식과 합성 90거래일에서 네 원시 수치 및 상태가 완전히 일치했다. 결측 수급, 실제 0 수급, 미래 행 제거 불변성, 캔들·수급 충돌 검증도 통과했다.

2026-08-28의 SP 최신 완전일 그림자 계산은 218종목 중 216종목이 전체 관측, 2종목이 수급 미확인이었다. 삼성전자는 캔들 +0.068, 수급 -1.000, 결합 -0.252DOWN_PRESSURE였다. 이는 당일 힘의 방향을 설명하는 값일 뿐 향후 하락확률이 아니다.

현 고정 임계값에서는 전체 관측 216종목 중 상방 92, 하방 79, 충돌 32, 균형 13으로 방향 출력이 많다. 임계값의 시기별 안정성과 횡보 재현을 아직 통과하지 않았으므로 웹 운영 화면이나 신호 DB에는 연결하지 않는다. 다음 검증은 원시 연속값을 보존한 채 시장 국면·동적 가격 패턴별 분포와 2~5일 지속성을 평가하는 것이다.

2·3·5일 압력 조합 파일럿

동적 가격 패턴 자료가 있는 시총 상위 20종목의 2025-01-02~2026-08-28 구간에 검증 수급만 결합했다. 절대 결합값 0.2 이상인 구간끼리 비중첩 다음 구간과 부호가 같은 비율을 비교했다.

후행 평균 길이 전체 방향 출력 비중 패턴별 같은 압력 방향 범위
1일 약 75~78% 50.4~55.1%
2일 약 48~55% 57.0~62.5%
3일 약 41~45% 61.3~69.0%
5일 약 31~34% 74.3~79.3%

연도 분리에서도 5일 평균은 2025년 76~80%, 2026년 66~79%였다. 다만 2026년 주기집중형은 11쌍뿐이어서 63.6%를 일반화할 수 없다. 이 결과는 5일 압력이 다음 5일에도 비슷한 힘의 방향을 유지하는 경향이지 주가가 같은 방향으로 움직일 확률이 아니다.

모듈에는 energy_mean_2/3/5energy_persistence_2/3/5를 추가했다. 1일 상태는 즉시성, 5일 평균은 지속성 관찰로 병기할 수 있지만 시장 국면별 검증과 가격 방향 순증분을 통과하기 전에는 운영 화면에 노출하지 않는다.

시장 국면 교차검증의 현재 한계

기존 인과적 지수 방향 분류기를 KOSPI·KOSDAQ에 그대로 적용해 교차했다. 패턴 자료가 있는 2025년 이후 지수-시장 일수는 상승 460, 하락 85, 횡보 45, 준비기간 미확인 197로 상승장에 크게 치우쳤다. 상위 20종목의 상승장에서는 5일 평균 압력의 비중첩 지속률이 패턴별 70.2~85.7%였지만, 하락·횡보장은 20건 이상인 셀이 각각 1~2개에 불과했다.

따라서 상승장에서 압력이 더 지속된다고 결론내리지 않는다. 다음 계산은 기존 군집 중심과 63일/84일 합의 규칙을 고정한 채 218개 SP 전종목으로 동적 패턴 일별 패널을 확장해야 한다. 이때 군집을 다시 학습하거나 결과를 보고 임계값을 바꾸지 않고, 하락·횡보장 셀의 표본을 먼저 확보한 뒤 같은 2·3·5일 지속성 표를 재계산한다.

재현 자료:

  • 원시 에너지: analysis/candle_flow_energy.py
  • 단위 검증: tests/analysis/test_candle_flow_energy.py
  • 블록 비교: analysis_results/stage_analyzer_v2/fracdiff_challenger219_v2/

9. V8 + 파동 + 캔들 + 검증 수급 통합 재분석

검토일: 2026-08-31
판정: V8 단일 교체 NO-GO, 안정 상태와 전환 에너지의 이중 출력으로 개발

V8이 이미 이동평균 구조, 가격 위치, 모멘텀, 수급과 사건을 결합한 복합 분석기라는 점을 전제로 다시 비교했다. 목표는 순수 Stage가 V8보다 단독으로 우수한지 확인하는 것이 아니라, V8을 기준으로 파동·캔들·검증 수급을 순서대로 추가했을 때 현재 방향 상태의 사후 재현력이 실제로 개선되는지 확인하는 것이다.

고정 검증 계약

  • 대상: KOSPI·KOSDAQ 현재 시가총액 상위 20종목, 12,901 종목-일
  • 수정주가: fact_price_source_snapshot, source=kis_adjusted
  • 수급: KRX 총계 일치 검증을 통과하고 usable_for_model=true인 외국인·기관 자료만 사용
  • 파동: 2023년 말까지의 자료로 이미 선택한 종목별 주기만 사용
  • 학습: 2024~2025년, 미사용 홀드아웃: 2026-01-01~2026-08-28
  • 사후 정답: 중심 3·5·7·10일창의 상승·횡보·하락. 정답은 평가에만 사용하고 입력에서 제외
  • 모델: 균형 가중 다항 로지스틱 회귀, 고정 C=1; 2026 결과를 보고 재튜닝하지 않음

현재 시총으로 과거 종목을 고른 파일럿이므로 생존편향이 있다. 이 결과만으로 운영 V9를 승격하지 않는다.

입력 블록별 홀드아웃 균형정확도

입력 3일 5일 7일 10일
기존 V8 코드 직접 방향 매핑 0.376 0.374 0.385 0.382
V8 의미축 재학습 0.402 0.430 0.451 0.447
V8 + 종목별 파동 0.405 0.435 0.466 0.440
V8 + 파동 + 캔들 0.466 0.461 0.489 0.510
V8 + 파동 + 캔들 + 검증 수급 0.545 0.516 0.527 0.511

파동의 순증분은 3일 +0.3%p, 5일 +0.5%p, 7일 +1.5%p였고 10일에는 -0.7%p였다. 반면 캔들과 검증 수급의 증분은 특히 3~7일에서 컸다. 3일은 캔들 +6.1%p, 수급 +7.9%p; 5일은 각각 +2.6%p, +5.5%p; 7일은 각각 +2.3%p, +3.8%p였다. 10일 수급 증분은 +0.1%p로 사실상 없었다.

이 결과는 V8이 잘못됐다는 뜻이 아니다. V8은 느리지만 안정적인 상태표시기이고, 캔들·수급은 빠른 힘의 변화를 읽는 층이다. 서로 다른 역할을 같은 정확도 한 값으로만 비교하면 안 된다.

빠른 통합값을 그대로 Stage로 쓸 수 없는 이유

관점 기존 V8 전체 결합 원시값
일별 상태 뒤집힘률 약 9.5~9.6% 약 38.3~60.8%
안정 방향 전환 10일 내 미인식률 약 40.0~49.5% 약 0~3.2%
전환 중앙 인식 지연 약 0~0.5일 약 0~1일

전체 결합값은 방향 전환을 거의 놓치지 않았지만 지나치게 자주 상승·하락을 선언했다. 5일 기준 하락 재현율은 V8 32.7%에서 60.4%, 상승 재현율은 34.4%에서 66.5%로 높아졌지만, 하락 정밀도는 19.6%, 상승 정밀도는 30.4%에 불과했다. 틀린 경우의 상당수는 반대 방향이 아니라 실제 횡보를 방향 압력으로 과잉 해석한 경우다.

2일 연속 확인을 적용하면 상태 뒤집힘률은 약 14.7~18.4%로 낮아졌지만 균형정확도도 0.384~0.462로 크게 감소했다. 따라서 단순 다수결이나 고정 2일 확인만으로는 충분하지 않다.

동적 가격 패턴별 결과

전체 결합 원시값의 균형정확도 범위는 3일 0.498~0.574, 5일 0.475~0.535, 7일 0.470~0.560, 10일 0.459~0.552였다. 이번 표본에서는 낮은 지속성·분산 패턴이 대체로 가장 높았고, 주기집중형이 일관되게 우수하지 않았다. 주기집중형 표본도 기간별 약 188~192행에 그쳐 강한 결론을 내리기 어렵다.

따라서 주기집중형이면 파동 가중치를 자동으로 크게 준다는 규칙은 아직 기각 상태다. 파동은 종목·시점별 주기 안정성과 끝점 신뢰도가 통과한 경우에만 제한적으로 사용해야 한다.

권장 V9 구조

하나의 상태코드로 다시 섞지 않고 다음 두 층을 동시에 표시하는 구조가 데이터에 가장 잘 맞는다.

  1. 안정 상태(Core State): V8 의미축의 구조 방향과 위치를 사용한다. 상승·횡보·하락의 현재 배경이며 히스테리시스를 적용한다.
  2. 전환 에너지(Transition Overlay): 1일 및 3·5일 캔들·검증 수급 압력을 사용해 WATCH_UP, WATCH_DOWN, CONFLICT, NONE을 표시한다.
  3. 파동 위치(Wave Context): 신뢰도 통과 시에만 보조한다. 결측·불안정이면 명시적으로 UNRELIABLE로 두며 중립값 0으로 대체하지 않는다.
  4. 확정 상태 변경: 전환 에너지 하나로 즉시 Core를 바꾸지 않는다. 방향 확률의 진입·이탈 임계값을 다르게 두는 히스테리시스와 최소 지속조건을 학습구간에서 고정한 뒤 별도 검증한다.
  5. 매매 신호 분리: Stage 출력은 현재 상태 설명이며, 매수·매도는 사건·패턴·수급·재무·시장 위험과 기대손익을 추가한 별도 규칙으로 유지한다.

즉 기존 V8은 폐기 대상이 아니라 안정 코어의 출발점이다. 이번에 새로 확인된 유효한 정보는 캔들·수급 결합층의 빠른 전환 감지이며, 다음 개발 목표는 이를 V8에 무조건 합산하는 것이 아니라 오경보와 왕복 전환을 통제하는 확률 히스테리시스다.

재현 자료:

  • 고정 계약 검증: analysis/validate_integrated_stage_v9.py
  • 전체 지표: analysis_results/integrated_stage_v9/metrics.csv
  • 동적 패턴별 지표: analysis_results/integrated_stage_v9/pattern_metrics.csv
  • 데이터·모델 계보: analysis_results/integrated_stage_v9/manifest.json
  • 검증 보고서: analysis_results/integrated_stage_v9/report.md

10. V8 전체 상태코드 통합 감사

검토일: 2026-08-31
판정: 15개 복합 코드를 5개 핵심 국면 + 독립 오버레이로 분해 권고

218종목, 2021-01-04~2025-12-30의 246,649행에서 각 코드의 생성 구조, 사후 중심 5일 현재상태, 지속기간과 다음 코드 전이를 비교했다. 미래 중심창은 평가에만 사용했다.

S30을 S4로 변경하는 안

S30 76,804행은 기반 구조가 100% S3/S3E였고, S40 60,016행은 70.8%가 실제 S4, 나머지 29.2%는 수급 이탈 등의 조건으로 S3/S3E가 S40으로 승격된 경우였다. S30의 종료 목적지는 51.6%가 S40이었지만 약 46%는 S20/S21/S22 계열로 회복했다. 반면 S40 종료의 69.5%는 S30으로 완화됐다.

두 코드의 중심 5일 하락 비중은 S30 13.5%, S40 16.0%로 차이가 크지 않았으나 전이 구조는 하락 전환/조정 ↔ 확정 하락의 서로 다른 단계를 나타냈다. 따라서 S30을 S4로 변경하면 안 된다. 명명 체계를 단순화한다면 S30→S3(하락 전환), 순수 구조 S40→S4(확정 하락)가 논리적으로 맞다. 수급 이탈만으로 S3를 핵심 S4로 승격하지 않고 DISTRIBUTION 오버레이로 표시해야 한다.

코드별 통합 판단

기존 코드 데이터상 성격 권고
S1 순수 S1 횡보 구조 핵심 S1 유지
S20 100% S2E, 상승 준비 핵심 S2E로 명칭 단순화
S21 기반 구조가 S1~S4에 모두 분산된 단기 상승 사건 핵심 Stage에서 제거, TURN_UP 이벤트
S21E S21과 상태분포가 거의 동일, 실적창만 추가 S21에 통합하고 EARNINGS_WINDOW 별도
S22 100% S2 상승 구조 핵심 S2 유지
S2b S2+고점권 핵심 S2 + HIGH 위치
S24 S2+극단 과열 핵심 S2 + EXTREME_HIGH 위험
S3a 약화 구조+고점권 기반 핵심 국면 + HIGH/EXHAUSTION_WATCH
S3b 86.6%가 아직 S2이나 수급 이탈 등이 결합 핵심 하락으로 강제하지 말고 DISTRIBUTION_WATCH
S30 100% S3/S3E 핵심 S3로 변경
S40 S4 70.8%, 강제 승격 S3/S3E 29.2% 순수 S4만 핵심 S4, 나머지는 S3+이탈
S41 S4+과매도 핵심 S4 + LOW 위치
S42 89.8% S3+과매도 핵심 S3 + LOW 위치
S42E 전체 표본 5행으로 독립 Stage 검증 불가 핵심 S3/S4 + EXTREME_LOW 위치
S43 73.9% S4, 24.5% S3의 반등 사건 핵심 S3/S4 유지 + REBOUND_WATCH

S43의 중심 5일 실제 상승 비중은 7.7%였고, episode의 64.0%가 하루만 지속됐다. 따라서 상승 Stage로 바꾸기보다 하락 배경 안에서 발생한 반등 관찰 사건으로 보는 것이 맞다. S3b도 중심 5일 하락 15.7%, 상승 16.1%로 방향 확정 상태가 아니라 경고 사건에 가깝다.

권장 핵심 체계

  1. S1 / SIDEWAYS: 횡보·혼조
  2. S2E / UP_EARLY: 상승 준비·초기
  3. S2 / UP_CONFIRMED: 상승 구조 확인
  4. S3 / DOWN_EARLY: 조정·하락 전환
  5. S4 / DOWN_CONFIRMED: 역배열·하락 구조 확인

독립 오버레이는 NORMAL/HIGH/EXTREME_HIGH/LOW/EXTREME_LOW 위치, ACCUMULATION/DISTRIBUTION/UNKNOWN 수급, TURN_UP/REBOUND_WATCH/EXHAUSTION/CRASH, EARNINGS_WINDOW 이벤트로 둔다. 이렇게 하면 V8이 갖고 있던 정보는 잃지 않으면서 한 코드가 상태·위치·사건·수급을 동시에 뜻하는 문제를 제거할 수 있다.

현재 V8 복합 매핑은 순수 구조만 썼을 때보다 중심 3~10일 균형정확도가 약 1.0~1.3%p 높았다. 따라서 오버레이를 폐기해서는 안 된다. 핵심 화면은 5개 국면으로 안정화하고, 빠른 전환 정보는 오버레이로 병기하는 것이 적절하다.

추가로 현재 매핑되지 않은 복합 위치 때문에 평가 패널 4,313행에서 기존 코드가 결측이었다. 횡보-상승, 횡보-하락, 추세전환시도를 반드시 핵심 국면과 오버레이 조합으로 매핑해야 한다.

재현 자료:

  • 감사 코드: analysis/audit_v8_code_taxonomy.py
  • 코드별 통계: analysis_results/v8_code_taxonomy_audit/code_profiles.csv
  • 종료 전이: analysis_results/v8_code_taxonomy_audit/exit_transitions.csv
  • 코드×기반 구조: analysis_results/v8_code_taxonomy_audit/code_structure_crosstab.csv
  • 보고서: analysis_results/v8_code_taxonomy_audit/report.md

11. 이동평균·V8·HMM·GMM 현재상태 정면 비교

검토일: 2026-08-31
판정: 종목 방향은 V8, 지수 방향은 이동평균, 단기 횡보 식별은 HMM을 보조 사용

순서나 생애주기 설명은 평가에서 제외했다. KOSPI·KOSDAQ·KOSPI200과 2026-08-28 기준 KOSPI 시총 상위 10개·KOSDAQ 상위 10개를 사용했다. 종목은 KIS 수정주가, 지수는 fact_index_daily를 사용했다. 2024년 말까지 모델과 익명 상태의 방향 매핑을 고정하고 2025년과 2026년을 각각 미사용 구간으로 평가했다.

사후 중심 3·5·7·10일 N20 정규화 상태는 평가 정답으로만 사용했다. HMM은 전체 시계열을 본 Viterbi/후방 평활화가 아니라 해당일까지의 관측만 쓰는 인과적 전방 필터로 계산했다.

비교 모델은 다음과 같다.

  • 이동평균: V8과 같은 5/20/60일 배열과 60일 기울기
  • V8: 실제 복합 V8 코드의 상승·횡보·하락 해석, 20종목 전체를 그림자 재계산
  • HMM/GMM 가격축: 추세·가격 위치·변동성·활동성·캔들 5축
  • HMM/GMM Quant축: 수익률 평균·분산·분산비·왜도·첨도·자기상관·허스트 프록시·시장상관

2025·2026 평균 균형정확도

범위 방법 3일 5일 7일 10일
종목 20 V8 0.404 0.426 0.447 0.455
종목 20 이동평균 0.377 0.395 0.422 0.445
종목 20 가격축 GMM K3 0.374 0.389 0.400 0.417
종목 20 가격축 HMM K3 0.361 0.369 0.392 0.409
종목 20 Quant GMM K2 0.357 0.365 0.371 0.381
지수 3 이동평균 0.371 0.409 0.424 0.450
지수 3 가격축 HMM K3 0.348 0.364 0.360 0.378
지수 3 가격축 GMM K3 0.353 0.358 0.361 0.376
지수 3 Quant GMM K2 0.346 0.354 0.353 0.359

종목에서는 V8이 모든 기간의 평균 균형정확도 1위였다. 2026년 10일만 이동평균 0.469, V8 0.466으로 이동평균이 0.3%p 높았고 나머지 7개 연도×기간 셀은 V8이 우세했다. 따라서 HMM이나 GMM이 V8의 종목 방향 코어를 대체한다는 가설은 기각한다.

이 표의 HMM·GMM은 종목 20개와 지수 3개를 함께 학습한 모델이다. 당시 결과에서는 지수의 이동평균이 1위였지만, 이는 지수 고유 분포가 개별 종목에 희석된 결과일 수 있다. 이후 수행한 지수 전용 재검증에서 결론이 변경됐으며, 지수에 대해서는 아래 12절을 최종 결론으로 사용한다. V8은 종목 수급·재무·종목 이벤트 입력이 필요한 분석기이므로 지수에 억지로 적용하지 않았다.

HMM이 더 정확한 부분

가격축 HMM은 2025년 종목 3일·5일 횡보 재현율이 각각 33.8%, 33.6%였다. V8과 이동평균, 가격축 GMM은 같은 구간에서 횡보 재현율이 0~0.2%였다. Quant HMM은 종목 3일 횡보 재현율이 2025년 49.3%, 2026년 26.4%였고 전체 정확도도 3일에서 가장 높았다. 다만 방향 균형정확도는 V8보다 낮고 5일 이상에서는 이 장점이 사라졌다.

따라서 HMM은 현재 방향이 없다/압력이 충돌한다는 단기 횡보·관성 보조 판정에 유용하다. V8 방향을 교체하지 않고 SIDEWAYS_PROBABILITY 또는 STATE_UNCERTAIN 오버레이로 사용한다. 가격축 HMM의 상태 뒤집힘률도 종목 평균 약 2.7~5.0%로 V8 약 14.2%보다 낮아 안정 상태 확인에 장점이 있다.

GMM의 보완적 장점

가격축 GMM은 2025년 5~10일 방향 균형에서 이동평균과 비슷하거나 일부 앞섰지만 2026년에는 재현되지 않았다. 횡보는 전혀 구분하지 못했다. 따라서 독립 Stage가 아니라 V8과 같은 방향일 때 방향 확신을 높이는 CROSS_SECTIONAL_CONFIRM 정도로 제한한다.

Quant GMM K2는 상태 뒤집힘률이 약 1.4~2.3%로 가장 안정적인 축 중 하나지만, 세 방향을 분리하지 못했다. 가격 방향이 아니라 저변동/고변동, 평균회귀/활동 상태 같은 위험 환경을 표시하는 보조 레짐으로 사용하는 것이 적절하다.

최종 사용 원칙

  1. 개별 종목 핵심 방향: 정리된 V8 5국면
  2. 시장 지수 핵심 방향: 12절의 지수 전용 GMM, 중기 확인은 지수 전용 HMM
  3. 3~5일 횡보·불확실성: 인과적 HMM 보조
  4. 방향 합의 확인: 가격축 GMM 보조, 불일치 시 확신도 하향
  5. 변동성·분포 위험: Quant GMM 보조

어느 모델도 단독 매수·매도 신호로 사용하지 않는다. 이번 비교는 현재 시총 기준 20종목의 파일럿이라 생존편향이 있으며, 승격 전에는 SP 전 종목과 시점별 유니버스에서 확인해야 한다.

재현 자료:

  • 비교 코드: analysis/compare_current_state_methods_23.py
  • 전체 지표: analysis_results/current_state_methods_23/metrics.csv
  • 모델·매핑 계약: analysis_results/current_state_methods_23/manifest.json
  • 종목 목록: analysis_results/current_state_methods_23/stock_universe.csv
  • 지수 목록: analysis_results/current_state_methods_23/index_universe.csv

12. 지수 전용 HMM·GMM 재검증과 방향 전환

종목과 지수를 함께 학습한 11절의 한계를 교정하기 위해 KOSPI·KOSDAQ·KOSPI200만 사용해 다시 검증했다. hmmlearn.GaussianHMMsklearn.mixture.GaussianMixture를 재사용했으며, 가격 수익률·이평 이격·변동성·고저 위치·거래량을 해당 날짜까지의 정보로 계산했다.

  • 2015~2023년: 후보 모델 학습
  • 2024년: 공동 3지수/시장군/지수별 학습과 상태 3·4·5개 중 선택
  • 2015~2024년: 선택 모델 재학습
  • 2025년 및 2026년 8월 28일까지: 손대지 않은 홀드아웃 평가
  • HMM은 인과적 전방 필터만 사용하고 Viterbi·후방 평활화를 금지
  • 거래대금과 장기 시장 폭은 세 지수의 학습 이력에 없어서 0으로 대체하지 않고 제외

2024년 선택 결과, 현재상태는 FAMILY K5가 HMM·GMM 모두 선택됐다. KOSPI와 KOSPI200은 공동 학습하고 KOSDAQ은 별도로 학습하는 구조다. 방향 전환은 지수별 HMM K3와 지수별 GMM K4가 선택됐다.

12.1 현재상태 홀드아웃 결과

2025·2026 평균 균형정확도는 다음과 같다.

방법 3일 5일 7일 10일
이동평균 0.397 0.429 0.466 0.449
지수 전용 GMM FAMILY K5 0.442 0.460 0.478 0.452
지수 전용 HMM FAMILY K5 0.334 0.442 0.475 0.478
HMM·GMM 동일비중 결합 0.367 0.445 0.481 0.474

종목 혼합 GMM의 3·5·7·10일 결과 0.353·0.358·0.361·0.376과 비교하면 지수 전용 GMM은 각각 8.9·10.2·11.7·7.6%p 개선됐다. 지수 전용 HMM도 5일 이상에서 7.8~11.5%p 개선됐다. 따라서 지수는 이동평균이 최선이라는 11절의 잠정 결론은 기각한다.

실용적 역할은 다음과 같다.

  • 3~7일 현재 방향: 지수 전용 GMM을 주축으로 사용
  • 7~10일 방향의 지속성: HMM을 확인축으로 사용
  • HMM 3일 균형정확도 0.334: 초단기 방향 판정에는 사용하지 않음
  • HMM·GMM이 일치할 때 신뢰도 상향, 불일치하면 전환·불확실로 표시

12.2 확인된 방향 전환 예측

W5 상태의 하루짜리 흔들림을 전환으로 세면 사건 비율이 50%를 넘어 의미가 없었다. 따라서 상승·하락이 교대하고 새 방향이 다음 4일 중 최소 3일 유지될 때만 확인된 방향 전환으로 정의했다. 모델은 앞으로 3·5·7·10일 안에 이 사건이 나타날 위험을 순위화한다.

모델·기간 사건 기본률 PR-AUC ROC-AUC 상위 20% 경고 정밀도 재현율
지수별 HMM K3·3일 0.099 0.113 0.532 0.123 0.246
지수별 HMM K3·5일 0.159 0.174 0.537 0.193 0.242
지수별 HMM K3·7일 0.211 0.236 0.545 0.257 0.244
지수별 HMM K3·10일 0.287 0.327 0.554 0.353 0.247
HMM·GMM 결합·10일 0.287 0.335 0.548 0.385 0.268

HMM은 모든 기간에서 PR-AUC가 사건 기본률보다 높았지만 차이는 작다. 이는 전환 임박 위험을 낮음·보통·높음으로 표시할 정도의 보조 정보이지, 단독 매매 신호로 쓸 강한 예측력은 아니다. 전환 사건이 실제로 발생했을 때 새 방향 적중률은 HMM 5일 39.7%, 10일 42.0%, 결합 10일 50.2%였다. 따라서 현 단계에서는 전환 가능성만 경고하고 상승 전환 또는 하락 전환을 확정해서는 안 된다. 새 방향 판정에는 가격 가속도·캔들 에너지·시장 폭·외국인/기관 수급의 추가 검증이 필요하다.

최종 지수 출력은 다음과 같이 분리한다.

현재 방향: GMM 중심 / HMM 지속성 확인
전환 위험: 지수별 HMM 전이확률
예상 새 방향: 연구 중(운영 미승격)

재현 자료:

  • 코드: analysis/compare_index_specific_regimes.py
  • 2024년 모델 선택: analysis_results/index_specific_regimes/model_selection_2024.csv
  • 현재상태: analysis_results/index_specific_regimes/current_state_metrics.csv
  • 방향 전환: analysis_results/index_specific_regimes/transition_metrics.csv
  • 검증 계약: analysis_results/index_specific_regimes/manifest.json

13. 메모리·반도체 소부장 전용 HMM·GMM 파일럿

2016년 7월 1일부터 2026년 6월 30일까지 KIS 수정 OHLCV와 외국인·기관 순매수 데이터를 사용했다. 수급은 원시 수량이 아니라 당일 거래량 대비 순매수 비율, 5·20일 평균, 종목군의 매수 종목 비율로 변환했다. 결측 수급은 0으로 채우지 않았다.

종목군은 다음과 같이 고정했다.

  • 메모리 3종: 삼성전자·삼성전자우·SK하이닉스
  • 소부장 14종: 동진쎄미켐·한솔케미칼·이오테크닉스·한미반도체·리노공업·티씨케이· 원익QnC·유진테크·ISC·테스·에스앤에스텍·티에스이·심텍·원익IPS
  • 최근 상장주와 10년 수급 정렬률이 낮은 종목은 제외

삼성전자와 SK하이닉스 수급 정렬률은 각각 100.0%, 99.7%였지만 삼성전자우 자체 수급은 2024년부터만 있어 24.7%였다. 우선주의 과거 수급을 만들지 않고, 메모리 3종 공통 입력에는 삼성전자와 SK하이닉스의 합산 수급 팩터만 사용했다. 소부장 14종의 가격은 모두 2,451행, 수급 정렬률은 97.8~99.7%였다.

2023·2024·2025·2026년 상반기를 차례로 미사용 구간으로 만든 확장형 워크포워드로 평가하고, 마지막에는 2026년 6월까지 전체 자료로 재학습했다. 후보 탐색은 고정 시드 하나, 최종 승자는 세 시드로 재학습해 비용을 통제했다.

13.1 워크포워드 결과

종목군·목적 선택 모델 가격만 가격+수급 판정
메모리 현재상태 GMM K3 0.505 0.502 수급 순증분 없음
메모리 전환 PR-AUC HMM K4 0.197 0.206 수급 소폭 개선
소부장 현재상태 GMM K5 0.484 0.490 수급 +0.5%p
소부장 전환 PR-AUC GMM K5 약 0.155 0.165 수급 소폭 개선

현재상태의 이동평균 기준선은 메모리 3·5·7·10일 0.342·0.347·0.358·0.367, 소부장 0.344·0.360·0.373·0.396이었다. 종목군 전용 GMM의 워크포워드 현재상태 설명력은 이 기준선보다 높았다.

메모리 전환용 가격+수급 HMM K4의 기간별 결과는 다음과 같다.

기간 사건 기본률 PR-AUC 상위 20% 경고 정밀도 새 방향 적중률
3일 0.090 0.106 0.099 0.156
5일 0.149 0.165 0.166 0.173
7일 0.204 0.232 0.226 0.203
10일 0.281 0.322 0.337 0.218

전환 임박 위험에는 작은 순증분이 있지만 새 방향은 판단하지 못한다. 수급은 현재 방향을 대신하는 핵심축이 아니라 전환 위험을 보완하는 축이라는 해석이 맞다.

13.2 2026년 7~8월 섀도 실패와 판정

6월까지 최종 학습한 뒤 7~8월을 짧은 섀도로 확인했다. 이 기간 삼성전자·삼성전자우· SK하이닉스는 6월 초 대비 각각 약 -26.4%·-18.4%·-30.0% 움직였다. 그러나 메모리 GMM은 3·5·7·10일 관측을 모두 UP으로 출력해 균형정확도가 모두 0.333으로 붕괴했다.

원인은 가격 데이터 오류가 아니라 세 잠재상태의 사후 방향 매핑에서 SIDEWAYS가 하나도 선택되지 않았고, 장기 위치가 높은 최근 하락을 과거 상승 군집으로 배정한 구조적 실패였다. 소부장 현재상태는 3·5·7·10일 0.382·0.436·0.471·0.468로 일부 유지됐지만, 전환 PR-AUC는 사건 기본률을 넘지 못했다.

따라서 이 파일럿은 다음처럼 판정한다.

  • 종목군 전용 학습 가설: 유효
  • 수급의 보완적 가치: 작지만 일부 유효
  • 10년 고정 GMM/HMM의 즉시 운영: 기각
  • 2026년 7~8월: 이미 확인했으므로 향후 최종 홀드아웃으로 재사용 금지

다음 버전은 10년 전체를 상태 사전 라이브러리로 유지하되 다음을 보완해야 한다.

  1. 3·5·7·10일 단기축에서 60일 위치의 지배를 줄이고 단기 가격·캔들 힘을 분리
  2. 세 방향을 모두 사용하는 제약 또는 방향 움직임/횡보 → 상승/하락 계층형 판정
  3. 고정 10년 모델과 최근 2~3년 롤링 모델을 병렬 사용하고 불일치 시 신뢰도 하향
  4. 수급 소스 경계의 분포 이동 감시와 결측 명시
  5. 수정 후 과거 중첩 워크포워드와 2026년 9월 이후 신규 섀도에서 재검증

재현 자료:

  • 코드: analysis/compare_semiconductor_group_regimes.py
  • 워크포워드: analysis_results/semiconductor_group_regimes/walk_forward_metrics.csv
  • 모델 순위: analysis_results/semiconductor_group_regimes/model_ranking.csv
  • 데이터 가용률: analysis_results/semiconductor_group_regimes/data_coverage.csv
  • 7~8월 섀도: analysis_results/semiconductor_group_regimes/post_train_shadow_2026_07_08.csv
  • 계약: analysis_results/semiconductor_group_regimes/manifest.json