AI와 함께 만드는 삶

PM으로 일하며 AI와 함께 무언가를 만들어가는 삶을 기록합니다.

자동매매개발기 5

백테스트 수익이 가짜였다 — 호가 바운스 착시를 일봉으로 걸러낸 과정

세 번 연속 실패한 뒤 겨우 찾은 두 개의 후보가 있었다. 하나는 대형주 중에서 장부가 대비 싼 종목만 골라 사는 전략(저PBR), 다른 하나는 소형주 중에서 최근 많이 떨어진 종목을 사는 전략(리버설)이었다.월 단위로 계산한 첫 결과는 둘 다 인상적이었다. 저PBR은 샤프비율 0.63으로 지금까지 나온 모든 전략 중 최고였다. 그런데 리버설은 그보다 더 눈에 띄는 기록을 세웠다 — 상승장·하락장·최근 구간 세 개를 전부 플러스로 통과한 유일한 전략이었다. +59%, +23%, +37%. 지금까지 어떤 전략도 이렇게 전 구간에서 이긴 적이 없었다.너무 좋아서 오히려 불안했다. 그리고 그 불안은 맞았다.월말 종가라는 한 지점이 마음에 걸렸다리버설 전략의 계산 방식은 이랬다.매달 말일 종가를 기준으로 최근 ..

office-hours가 죽은 전략도 살려낼까 — gstack 실전 사용기

지난 편에서 예고한 대로, 이번엔 진짜로 설치해서 써봤다. 대상은 자동매매 프로젝트에서 이미 한 번 "탈락"으로 결론 낸 전략 하나 — 리버설 전략(최근 하락한 종목을 사는 전략)이다. 호가 바운스라는 데이터 착시 때문에 죽은 전략인데, 이걸 다시 살릴 방법이 있는지 gstack의 /office-hours로 검증해보기로 했다.이 리버설 전략의 호가 바운스 착시 이야기는 자동매매 개발기 시리즈에서 별도로 자세히 다룬다.설치부터 순탄치 않았다 bashgit clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.claude/skills/gstackcd ~/.claude/skills/gstack./setupPowerShell에서 그대..

직감이 세 번 연속 틀린 이야기 — 자동매매 필터·손절 백테스트 실패기

이제 안전장치를 붙여볼 차례였다40종목 기준 백테스트로 다시 보니, 순수 전략은 그냥 사서 보유하기를 못 이겼다. 그럼 여기에 "안전장치"를 몇 개 붙이면 나아지지 않을까 싶었다. 상식적으로 생각하면 다 맞는 소리였다. 하락장이 예상되면 매수를 막고, 손실이 커지면 손절하고, 기관 자금이 잘 안 들어가는 중소형주를 노리면 더 유리할 거라고.세 개 다 시도했다. 세 개 다 틀렸다.첫 번째: "하락 예상되면 매수 금지"주가가 200일 이동평균선 아래에 있으면 신규 매수를 하지 않는 필터를 넣었다. 하락 추세에서는 사지 않겠다는, 지극히 상식적인 규칙이었다.평균 수익률평균 최대낙폭수익 종목 비율기본 전략+83.4%-50.7%57%+ 하락장 필터+54.1%-43.2%60%최대낙폭은 확실히 줄었다(-50.7% →..

5종목으로는 속았다 — 백테스트 생존편향에 속은 이야기

첫 백테스트, 숫자가 꽤 그럴듯했다원칙을 세웠으니 이제 백테스트로 확인할 차례였다. 판단을 전부 코드로 짰으면, 그 코드가 진짜 돈을 버는지 봐야 한다. 익숙한 대형주 5개 — 삼성전자, SK하이닉스, NAVER, 현대차, 카카오 — 로 8년치 데이터를 돌렸다.결과는 나쁘지 않아 보였다. 5종목 평균 수익률 +336.8%. 특히 카카오는 전략이 +376.4%를 냈는데, 그냥 사서 들고 있었으면 +74.4%에 그쳤을 거였다. 다섯 배 차이. "이 전략, 폭락장에서 방어력이 있구나" 싶었다.그런데 자세히 보니 이상한 게 있었다같은 표 안에 불편한 숫자도 있었다. SK하이닉스를 그냥 사서 들고 있었다면 +2,919%였다. 전략은 +589.6%. 무려 2,300%포인트 차이로 전략이 졌다. NAVER는 더 심했..

AI로 자동매매 프로그램을 만들어보기로 했다

시작은 야심 찼다"AI 에이전트들이 팀을 이뤄서 주식을 대신 매매해준다면?"처음 구상은 이랬다. 실제 증권사 트레이딩 데스크가 어떻게 돌아가는지부터 찾아봤다. 리서치센터가 지표와 데이터를 분석해 리포트를 내면, 그 리포트를 두고 서로 다른 입장의 심사역들이 토론하고, 트레이딩 데스크가 주문을 실행하고, 리스크관리팀이 최종 승인·거부를 결정하는 구조였다. 이 흐름을 그대로 AI 에이전트로 옮겨보기로 했다.스토캐스틱(주가의 상대적 위치를 보여주는 보조지표)을 보는 애널리스트 에이전트, 이동평균선을 보는 애널리스트 에이전트, 캔들 패턴을 보는 애널리스트 에이전트가 각자 리포트를 쓴다. 그 리포트를 놓고 낙관론자(Bull) 에이전트와 비관론자(Bear) 에이전트가 마치 심사역들처럼 토론을 벌인다. 토론 결과를 ..