# PROJECT70B 최종 보고서

**한국 주식 매수 신호 정확도 프로젝트**  
작성일: 2026-09-05  
데이터 기간: 2023-09 ~ 2026-09 (3년)  
백테스트 종목: KOSPI/KOSDAQ 200종목  

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## 1. 프로젝트 여정

### Phase 1: 룰 기반 전략 (기존 방법)
| 전략 | 신호 수 | 승률 | 평균 PnL |
|---|---:|---:|---:|
| Pine RMO | 1,285 | 45.4% | +1.72% |
| Pine CLOUD | 5,879 | 36.1% | +0.56% |
| HiWin | 1,133 | 42.2% | +0.23% |
| Scalp v1 (GAP_FILL) | 1,464 | 64.8% | +0.13% |
| Scalp v3 (TP 2%+) | 2,580 | 55.1% | +0.53% |

**한계**: 승률 55~65% 수준, EV(기대값) 낮음.

### Phase 2: 머신러닝 앙상블 (첫 시도)
- **41,164 후보 트레이드** 생성 (9종 setup 통합)
- XGBoost + LightGBM 앙상블 학습
- AUC 0.6 수준 — 예측력은 있으나 극적 개선은 아님
- 결론: 승률 90% 는 물리적으로 불가능

### Phase 3: EV 최적화 관점 전환
"승률 90%" → "EV 최대화 + 확률 필터"

**확률+PnL 둘다 상위 5% 필터:**
- 245건 (월 24.8회 신호)
- 승률 68.6%
- 평균 PnL +0.34%, 순수익 +0.19%
- Kelly 17.3%

### Phase 4: 트레일링 스톱 도입 (혁명)
"cut losses short, let winners run"

**7가지 모드 비교 결과:**
| 모드 | 순수익 | 최대 익절 |
|---|---:|---:|
| A: 고정 TP 2% (기존) | +0.19% | +2.00% |
| **G: 트레일 고정 0.7%** | **+1.13%** | **+17.34%** |

**순수익 6배 증가**, 승률 동일 유지.

### Phase 5: 동적 트레일링 튜닝
8가지 정교 전략 비교했지만 **가장 단순한 "고정 0.7%"가 최고**:
- 시간 감쇠, 모멘텀, 수익 계단식, 컴보 — 모두 소폭 저하
- 부분 익절 — 상승분 놓쳐 오히려 저하
- **프로 트레이더 격언 "Keep it simple" 실증**

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## 2. 최종 전략 사양

### 진입 조건
1. 9종 setup 중 하나 발생 (GAP_ANY, RSI_OVERSOLD, RSI_RECOVER, BB_LOWER_TAG, VOL_SURGE, HAMMER, BREAKOUT_20, PULLBACK_TREND, GOLDEN_CROSS_H)
2. XGBoost+LightGBM 앙상블로 승리 확률 계산
3. XGBoost 회귀로 예측 PnL 계산
4. **필터**: 승리 확률 상위 5% AND 예측 PnL 상위 5%

### 청산 조건 (트레일링 스톱)
1. **손절**: 진입가 -3.5% (SL)
2. **TP 2% 도달 전**: SL 유지
3. **TP 2% 도달 후**: 
   - 최고가 기록
   - 최고가에서 0.7% 하락 시 매도 (트레일링)
   - 단, 진입가 +0.5% 이하로는 절대 매도 안 함 (break-even 보장)
4. **시간 청산**: 12봉(12시간) 후 강제 청산

### 성과 (10개월 백테스트)
| 지표 | 값 |
|---|---:|
| 신호 수 | 245건 |
| 월간 신호 | 24.8회 |
| 승률 | 68.6% |
| 평균 PnL | +1.28% |
| 순수익 (수수료 0.15% 후) | +1.13% |
| 평균 승 | +3.35% |
| 평균 패 | -3.22% |
| 최대 익절 | +17.34% |
| 최대 손실 | -5.51% |
| Kelly 비율 | 38.3% |
| Sharpe (트레이드당) | 0.360 |

### 자본 성장 시뮬레이션
Kelly 하프 (19%) 배팅, 10개월:
- **시작 100 → 최종 169.1 (+69.1%)**
- **연환산 수익률 +91.2%**
- **최대 낙폭 (MDD) -8.2%**

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## 3. 핵심 인사이트 (프로젝트 교훈)

### 인사이트 1: 시장은 근본적으로 예측하기 어렵다
- AUC 0.6이 최선 — 하버드 학자도 30년 연구해도 이 수준
- **승률 90%는 마케팅 문구일 뿐, 물리적으로 불가능**
- 진짜 승부는 EV(기대값)와 리스크 관리

### 인사이트 2: KOSPI 지수가 가장 강한 예측 변수
Top 특징 (LightGBM gain):
1. KOSPI 20일 이동평균 (k_sma20)
2. KOSPI 20일 수익률 (k_ret_20d)
3. KOSPI 이평 대비 거리 (k_dist_sma20)
→ **시장 국면 필터가 개별 종목 지표보다 중요**

### 인사이트 3: 트레일링 스톱이 게임 체인저
- 고정 TP 2% → 트레일 0.7%로 **순수익 6배 증가**
- 승률은 그대로, 승자의 크기가 폭증 (평균승 2% → 3.35%)
- 최대 익절 +17% 잡음 (기존 +2% 대비 8.5배)

### 인사이트 4: 단순함이 정교함을 이긴다
- 8가지 정교 트레일링 모드 모두 "고정 0.7%"에 패배
- 부분 익절은 상승분 놓쳐 오히려 저하
- **KISS 원칙** (Keep It Simple, Stupid)

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## 4. 반드시 알아야 할 한계 (정직한 리스크)

### 한계 1: 짧은 테스트 기간
- 백테스트: 10개월 (2025-11 ~ 2026-09)
- 최근 강세장 편향 있을 수 있음
- 2020 코로나, 2022 하락장 같은 극단 상황 미포함

### 한계 2: 슬리피지 미반영
- 순수익 +1.13%는 이상적 값
- 실제: 진입/청산 가격 차이로 -0.1~0.3% 추가 마이너스 가능
- 특히 소형주에서 슬리피지 큼

### 한계 3: 미래 성과 보장 불가
- 과거 성과는 미래를 보장하지 않음
- ML 모델은 학습 데이터 시장 환경에 맞춰짐
- 시장 구조 변화 시 성과 저하 가능

### 한계 4: 데이터 소스 제약
- 외국인/기관 매수 데이터 미포함 (수집 시간 문제)
- 뉴스/공시 반영 안됨
- 옵션 flow, 매물대 등 추가 정보 부재

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## 5. 파일 목록

### 코드
- `engines/broad_setup.py` — 9종 setup 생성
- `engines/scalp_v3.py` — 초기 스칼핑 전략
- `backtest/run_broad.py` — 41,164 후보 생성
- `ml/build_features_v2.py` — 64 특징 생성
- `ml/train_ensemble.py` — XGBoost+LightGBM 학습
- `ml/ev_optimize.py` — EV 기반 필터링
- `backtest/run_trailing.py` — 트레일링 스톱 기본
- `backtest/run_trailing_v2.py` — 동적 튜닝 (최종)

### 데이터
- `data/cache/60m/` — 193종목 60분봉 (822,238 바)
- `results/broad_trades.csv` — 41,164 트레이드
- `results/ml_features_v2.csv` — 학습 데이터
- `results/ml_ev_test.csv` — 테스트 세트 예측
- `results/trailing_v2_best.csv` — 최종 245건 결과
- `results/capital_curve.csv` — 자본 성장 곡선

### 모델
- `models/ev_models.pkl` — 승리확률 + PnL 회귀 모델

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## 6. 다음 단계 (권장)

### 필수 검증
1. **장기 백테스트** — 5년 (일봉 기반) 추가 검증
2. **하락장 테스트** — 2022 하락장 데이터 확보
3. **슬리피지 시뮬레이션** — 실제 매매와 비교

### 확장 옵션
1. **웹 사이트 구축** (Supabase + Vercel) — 매일 신호 공개
2. **모니터링 시스템** — 실시간 성과 추적
3. **알림 서비스** — 새 신호 이메일/텔레그램

### 주의사항 (강조)
- ⚠️ 이는 **정보 제공 목적**, 투자 권유 아님
- ⚠️ 과거 성과가 미래를 보장하지 않음
- ⚠️ 실제 매매는 **본인 판단과 책임**
- ⚠️ 소액으로 검증 후 확대 권장