0 • 0 • 2024-03-04 10:02:08.0
1. 지금까지의 과정:
l 4분기 실적을 반영하여, 검증된 분기별 모델을 돌려서 결과를낼 계획이나, 기대했던 2월 20일 자료 업데이트는 불가능하고,
실질적으로는 3월 31일이나 되어야 공식적인 업데이트가 가능할 것이라 Fn가이드에서는 밝혔음
l 4분기 실적이 반영되는 부분은 4월 5일로 조정해서 모델을 다시 학습시키고 결과를 도출하였음 (2월 14일 기준까지)
l 코로나로 인한 급등락의 영향에서 벗어난 시기의 수치는 소폭 하락한 수준이나, 0.1 수준에 근접한 상황
l 코로나로 인한 급등락이 영향을 미친 상황에서는 기존 모델에 비해 소폭 개선된 예측력을 보였음
l 결론적으로 4분기의 계절성에 따른 데이터 반영시기가 늦춰지는부분이 현재로서는 모델의 전반적인 예측력에 영향을 미치는 부분은 아니라는
수준으로 잠정적인 결론을 내릴 수 있음
l 다만, 현재의 결론은 모델 엄밀하게 조정한 것은 아니며(4분기를 11월 20일부터, 다음해 4월 5일로 날짜를지정해서 계산하여야 하나, 현재 확보한
데이터 상황에 맞게 잠정적으로 돌린 수치임), 향후에 4월 5일 경새로운 데이터를 확보해서 더욱 정확한 모델 검증을 할 계획임)
2. 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
| 1년 평균 매매수 | 승률 | 기대수익 | 기여수익률 |
| 32 | 75% | 3% | 72% |
| 32 | 25% | -4% | -32% |
| | | | 40% |
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 이전보다 악화된 승률이 발생하였음
l 하지만, 목표를 10%,-10%로 하였을 때 승률을 낮아졌으나, 더욱 많은 기회가 발생하였음
l 다만, 동일한 날짜에 매매가 최대 41회까지 나오면서, 매매가 10회를초과한 일수가 858일에 달했으며, 승률이 여전히 낮아 사실상이대로
적용하는 것은 불가능할 것으로 보임 (50종목으로 나누어서 투자한다면, 20% 수준의 수익률에 불과함)
l 일단, 기존의 1545종목에서450종목으로 종목 수를 줄였음 타겟을 시총 5,000억이상에서 일거래대금 10억 이상을 유니버스로 선정했는데,
실제로매매가 가능한 부분까지 고려하였음
l 해결책은 매매수를 1년 평균 기준으로 100회에서 150회선 사이에서 발생하는 것을 목표로 해서, 모델을 학습시켰음
l 9년 전체 거래는 910회였으며, 동일날짜에 거래가 가장 많이 발생한 횟수는 7회이며, 단 한 번에 그쳤으며, 나머지의 경우는 4회로 3일에 불과했음
l 승률은 63%까지 상승시켰으며, 매매수로 1년에 100회정도 나오는 상황이며, 1종목에 전액 투자할 경우, 260% 이익이가능한 상황이며, 리스크
관리 차원에서 5종목으로 확대하더라도, 50% 수준의 수익이 나올 수 있는 상황
| 1년 평균 매매 수 | 승률 | 기대수익 | 기여수익률 |
| 100 | 63% | 10% | 630% |
| 100 | 37% | -10% | -370% |
| | | | 260% |
3. 향후 계획
l 23년 4분기실적을 활용해서 통해 가장 우월한 모델을 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 (500종목 ETF 포함)
