숫자를 고르지 않습니다

이 페이지의 모든 수치는 저장된 검증 결과 파일을 그때그때 읽어 표시합니다. 사람이 옮겨 적은 값이 아니므로, 모델을 다시 학습하면 이 숫자도 함께 바뀝니다. 좋아 보이는 구간만 골라 실을 수 없는 구조입니다.

1. 변동성 예측

향후 15분 동안 가격이 분당 얼마나 흔들릴지를 예측합니다. 아래는 학습에 한 번도 쓰지 않은 기간에서의 성적입니다.

순위 상관 (IC)

0.0000

HAR-RV 대비 개선

0.0%

EWMA 대비 개선

0.0%

테스트 표본

2,316,672

이긴 검증 구간

12 / 12

2. 포지션 사이징

예측된 변동성으로 보유 비중을 조절했을 때의 결과입니다. 거래 수수료를 모두 반영했습니다.

구간단순 보유비중 조절최대 낙폭
2026년 1~7월 하락-28.28%-13.8%-40.84% → -26.69%
2023년 상승155.49%131.58%-22.35% → -15.99%
평균 샤프 비율1.441.81

레버리지를 쓰지 않습니다(비중 상한 1배). 상한을 1 위로 열면 변동성이 낮을 때 빌려서 담게 되는데, 그 구간이 곧 하락 직전인 경우가 많아 정작 필요할 때 비중이 커져 있습니다. 리밸런싱은 72시간마다, 비중 변화가 ±0.15를 넘을 때만 합니다 — 매시간 조정하면 수수료가 연 19%에 달해 개선분이 사라집니다.

3. 방향 신호

참고 지표

상승·하락 방향 신호도 함께 제공합니다. 다만 저희 검증에서는 아직 거래비용을 넘어설 만큼의 통계적 우위를 확인하지 못했습니다. 그래서 화면에 띄울 때는 항상 신뢰구간을 함께 표시합니다. 이 지표는 단독 매매 근거가 아니라 보조 참고용입니다.

적중률

53.81%

손익분기 적중률

53.08%

95% 신뢰구간

[-1.14, +0.98]

표본 거래

708

신뢰구간이 0을 포함하므로 현재로서는 유의한 우위로 보지 않습니다. 방향 모델은 계속 개선 중이며, 유의성이 확인되면 이 페이지에 먼저 반영합니다.

4. 모델 비교

트리 모델부터 트랜스포머까지 8종을 같은 데이터·같은 분할로 비교했습니다. 차이가 크지 않다는 것 자체가 결과입니다 — 예측 가능한 부분은 이미 대부분 뽑아냈다는 뜻입니다.

모델IC (Spearman)
gru0.7353
gbdt0.7346
tcn0.7309
lstm0.7294
patchtst0.7285
nhits0.7242
itransformer0.7179
tsmixer0.7161