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
평균 대비 개선
0.0%
테스트 표본
70,149
최적 모델
gru
2. 포지션 사이징
예측된 변동성으로 보유 비중을 조절했을 때의 결과입니다. 거래 수수료를 모두 반영했습니다.
| 전략 | 연 수익 | 샤프 비율 |
|---|---|---|
| 단순 보유 | 3.7% | 0.07 |
| 변동성 타깃팅 | 18.5% | 0.33 |
리밸런싱 주기가 결과를 좌우합니다. 72시간마다, 비중 변화가 ±0.15를 넘을 때만 조정합니다. 매시간 조정하면 수수료가 연 19%에 달해 개선분이 사라집니다.
3. 방향 신호
참고 지표상승·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.
| 모델 | IC (Spearman) |
|---|---|
| gru | 0.7353 |
| gbdt | 0.7346 |
| tcn | 0.7309 |
| lstm | 0.7294 |
| patchtst | 0.7285 |
| nhits | 0.7242 |
| itransformer | 0.7179 |
| tsmixer | 0.7161 |