AI와 함께 만드는 삶

저PBR 전략이 사실은 은행주 전략이었다 — 밸류업 정책 특수를 의심하고 검증한 과정

살아남은 저PBR 전략을 페이퍼 트레이딩에 넣고 몇 주 지켜보다가 이상한 패턴을 발견했다. 매달 골라지는 10종목 중 4~5개가 은행이나 금융지주였다.신한지주, 하나금융지주, 우리금융지주, 기업은행, 삼성생명. 업종이 자꾸 겹쳤다."분산 투자한다고 10종목을 골랐는데, 사실상 은행 한 업종에 몰아넣은 거 아닌가?"이 의심에서 시작해 두 개의 실험을 돌렸다. 결과는 둘 다 예상과 반대였다.왜 저PBR은 은행주가 되는가PBR이 무엇인지 먼저PBR(주가순자산비율)은 주가 ÷ 주당 순자산이다. 회사가 가진 자산에서 빚을 뺀 장부상 가치 대비, 시장이 그 회사에 얼마를 매기고 있는지를 나타낸다.PBR 0.4라면 장부상 1만 원짜리 회사를 시장이 4천 원에 사고 있다는 뜻이다. "싸다"고 볼 수도 있고, "시장이 ..

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..

gstack이 뭐길래 난리인가 — 게리 탄이 공개한 Claude Code 툴킷 뜯어보기

이게 뭔데 화제였나Y Combinator CEO인 게리 탄(Garry Tan)이 자신이 실제로 쓰던 Claude Code 설정을 통째로 공개했다. 이름은 gstack. 공식 저장소 설명을 보면, CEO·디자이너·엔지니어링 매니저·릴리스 매니저·문서 엔지니어·QA — 이렇게 여섯 개 역할을 대신해주는 23개의 "opinionated"(자기 주장이 뚜렷한) 도구 모음이라고 되어 있다.공개 직후 짧은 기간에 GitHub 스타 수만 개를 넘기며 화제가 됐고, 지금도 활발히 업데이트되고 있다. 최신 버전은 v1.57.6.0이고, 최근 릴리스에서는 세션이 끊겨도 이전 결정을 기억하는 크로스 세션 메모리 기능과, 보안 가드 중 뚫려 있던(failing open) 4개를 막는 수정이 들어갔다.구성은 23개 전문 스킬 ..

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 ..