l 백테스팅한 결과와는 다르게 QTR-F6(WF)모델이 가장부진한 흐름을 보이고 있으며, 주로 바이오주와 2차전지, 게임주 등 최근에 가장 부진한 종목군에 많이 포진되어 있어, 원래의도인 저평가 가치주라는 컨셉과도 벗어나 있는 것이 딜레마임

*     과제

-      기존의 종목들은 시총5천억 이상의 종목 중에서 일거래량이 10억 이상, 지주사 제외라는 컨셉으로 200종목을 선정하고, 이 종목들로 학습을 하고 이 종목내에서 랭킹을 예측을 하는 시스템을 적용하고 있음.

-      이렇게 하는 경우, 두가지 문제가 발생할 수 있는데, Survivor’s bias가발생할 수 있음. (즉, 시총 5천억원에 거래가 되는 종목이라는 의미는 그 이전 데이터에서 살아남은 회사일 가능성이 크다는 점.  막상 새로 5천억을 정해서, 새롭게 포트를 구성할 경우, 매매거래 정지라거나, 부도 등이 발생하는 케이스에 대해서, 자동적으로 배제되어, 과거 데이터는 긍정적으로 나올 수 밖에 없다는문제가 발생하게 된다는 점.)

-      또 하나의 문제는 시총이2~3천억부터 급격하게 성장해서, 2조 수준까지 상승해버리는종목(실리콘투)의 경우, 잘포착하지 못하게 된다는 문제도 있음. 최근 중소형 화장품업체, 음식료업체, 반도체 장비업종의 급등으로 수익률 좋은 종목이 많았는데, 이런 수익률좋은 종목들을 포착하지 못하는 제약이 있다는 점도 향후 개선 사항이 될 수 있음.

-      마지막으로 AI모델 내에서의 종목 차익 실현 및 교체에 대한 부분인데, 모델전체적으로 10% 이상 초과수익이 발생한 이후에 어떻게 대응하느냐에 대한 고민과 선택한 개별 종목에대한 손절 부분이 필요할 수 있겠다는 생각은 하고 있음.