1.    지금까지의 과정:

l  특징적인 부분은 가격중심을 모델의 경우, 일정한 패턴을 보이는 경향이 있었다는 점인데, 그특징은 코로나와 같은 이상

    상황에서도 예측력을 보였다는 점

l  하지만, 높은 상관계수를 보인 시기가 지나고 나면, 극단적으로 역의 상관계수가보이는 패턴을 나타내기도 하였음

l  최근의 시장상황의 변화를잘 반영하지 못한 결과가 2023년 3사분기 실적을 반영한11월 20일 이후에 나타났음

l  2월 14일 자를 기준으로 23년 3사분기 모델을 평가하기 위해 데이터를 업데이트하고 결과를 모니터링하였음

2.     코로나의 영향력(급락/급등/급락)이 없는 시장 상황에 대한 업데이트

l  1월 24일 기준으로 평가했을 때, Qtr&F8모델을 제외하고는 모두 (-)의 성과를 보였음

l 2월 14일기준으로는 직전 년도까지 Train한 모델들은 가격변수가 주된 역할을 한 경우는 (-) 였으며, 이후 2010~2017년의정상적인

    상황으로 Train한 경우는 Qtr&P7모델의경우를 제외하고는 모두 (+)로 전환되었다는 점을 확인하였음

l 분기 중반까지 부진했던 모델들의 성과가 최근의 밸류업 프로그램이 반영되면서, 정상화되는 과정이 발생한 것으로 보임

l 결과적으로 2010-2017 Qtr&All 모델이가장 평균적으로 높은 상관관계를 나타낸 것으로 결과가 도출되었음

l 원래 목표로 하는 정상적인 상황에서 평균적으로 0.1을상회하는 상관계수 값이 나온 것으로 평가할 수 있는 부분이며, 2월 20일까지

    경과를 볼 계획임 (4분기의 경우, 2월 20일을 목표로 하고 있으나, 의무공시 기간이 3월 15일까지 여서, 이부분에 대해서 추가로

    데이터가이드와 논의해볼 필요가 있음)

3.     PeakChaser(승률이 높은 peak를 찾아다닌다는 의미)의 최근 종목 선정이 시사하는 부분

l Peak Chaser 모델은 현재로서는 코스피200종목 내에서 선정하고 있으며, 과거 데이터를 검토한결과, 승률 75%로 수익 시 3.0%,

    손실 시 -4.0%의 성과를 보여온 안정적인 모델임. 연평균 40% 수준의 수익이 나는 모델임

l 다만, 약점은 종목 선정 조건이 까다로운 부분 때문에 매수추천이자주 나오지 않는 단점은 있음

l 이러한 단점을 보완할 경우, 종목을 확대하고, 복수종목을 추천하는 방식으로 적용할 경우, 다양하게 활용할 수 있을것으로 보임

l 지난 번에 추천한 대로 시총 1,000억 이상의 종목에대해서 매매기회를 포착한다면, 이론상 더욱 많은 기회를 잡을 수 있을 것으로

    예상했는데, 1,545종목에 대한 결과는 수치는 증가했으나, 이전보다 악화된 승률이 발생하였음 

l 하지만, 목표를 10% ,-10%로 하였을 때 승률은 낮아졌으나, 더욱 많은 기회가 발생하였음

5. 향후 계획

l 23년 4분기실적을 활용하여 가장 우월한 모델(2010~2017 Qtr&All)을 통한 예측종목을 도출할 계획임

l 여러 모델을 결합하여 예측결과를 보완하기(앙상블)

l 전문가의 의견을 반영하여 예측결과를 보완하기(AI-PM)

l Peak Chaser를 통해 매수 신호가나오는 종목들의 공통점을 찾기 (1,545종목 ETF 포함)