로또는 조작일까, 그리고 주식에 쓸 수 있을까

특정 번호가 더 잘 나오게 조작했을까

조작으로 어떤 번호가 덜 나오거나 더 나오면, 오래 쌓였을 때 그 번호의 횟수가 튑니다. 45개 번호가 나온 횟수를 그렸습니다.

p는 "공이 정말 고르게 뽑힌다면 이 정도 차이가 우연히 나올 확률"입니다. 0.96은 아주 흔한 차이라는 뜻입니다. 막대가 들쭉날쭉해 보여도, 1,247번 던진 주사위가 원래 이 정도로 들쭉날쭉합니다.

당첨자가 적게 나오는 번호를 골라 뽑았을까

더 교묘한 조작은 판매가 끝난 뒤 사람들이 덜 산 조합을 고르는 것입니다. 그러면 번호 빈도는 고르게 보여도 1등 당첨자가 늘 예상보다 적게 나옵니다.

1. 회차마다 판매된 게임 수에 1등 확률(1/8,145,060)을 곱합니다.
2. 그 회차 번호가 얼마나 인기였는지는 같은 회차 3등 당첨자 수로 잽니다. 3등은 수천 명이라 정확합니다.
3. 둘을 곱한 값이 "조작이 없을 때 나와야 할 1등 수"입니다. 이것을 262회부터 986회분 더해 실제와 비교합니다.

당첨자가 예상보다 적게 나온 회차 비율은 53.3%로, 우연일 때 기대(약 52%)와 같습니다. 당첨자 수가 예상보다 더 크게 출렁이는 것은(포아송이면 1, 실제 1.44) 같은 번호를 여러 장 사는 사람들 때문입니다. 2등이 664명 나온 1057회(2023.03.04)가 대표적입니다.

그럼 번호를 잘 고르는 건 의미가 없나

당첨될 확률은 어떤 번호든 같습니다. 바꿀 수 있는 것은 당첨됐을 때 받는 돈입니다. 1~3등은 같은 등수끼리 나눠 갖기 때문에, 남들이 많이 고르는 번호로 당첨되면 몫이 줄어듭니다.

회차마다 3등 당첨자가 예상보다 많았는지 적었는지로 사람들이 좋아하는 번호를 찾았습니다. 앞 회차로 배우고 뒤 회차로 시험했더니 처음 보는 회차에서도 맞았습니다(상관 약 0.5).

1,000원짜리 한 게임이 평균 얼마로 돌아오나

최근 52회 평균 판매량(121,513,179게임)과 등수별 당첨금으로 계산했습니다. 로또는 판매액의 절반만 당첨금으로 돌려주므로 어떤 조합도 1,000원을 넘지 못합니다. 아래쪽 다섯 줄은 실제로 관측한 범위보다 더 인기 없는 쪽으로 넓혀 잡은 추정이라 실제 차이는 이보다 작을 수 있습니다.

1248회 5게임

• 293640414245남들이 고르는 정도 평균의 0.70배
• 82122434445남들이 고르는 정도 평균의 0.75배
• 141522232829남들이 고르는 정도 평균의 0.78배
• 303132353643남들이 고르는 정도 평균의 0.79배
• 142638394243남들이 고르는 정도 평균의 0.82배

1~3등 중 하나라도 맞을 확률은 게임당 235/8,145,060입니다. 매주 5게임이면 평균 6,932주(약 133년)에 한 번입니다. 같은 조합을 5장 사면 맞았을 때 5배를 받지만, 맞을 확률은 그만큼 줄어 평균은 같습니다.

로또에서 배운 것을 주식에 쓰면

로또에서 가져올 수 있는 생각은 하나입니다. 남들이 복권처럼 몰리는 곳은 기대값이 낮다. 주식에서도 이것이 논문으로 확인돼 있습니다.

• Kumar(2009): 싸고 많이 흔들리고 가끔 폭등하는 "복권형 주식"을 사는 사람은 다른 투자자보다 수익이 2~3% 낮았습니다.
• Bali·Cakici·Whitelaw(2011): 지난 한 달 동안 하루에 가장 많이 오른 폭(MAX)이 큰 상위 10% 종목은 다음 달 수익이 낮았습니다.
• 한국 시장에서도 이 효과를 본 연구가 있습니다. 다만 시장 분위기가 가라앉았을 때만 뚜렷했다는 결과입니다.

개인 데이트레이딩은 반대로 로또와 닮았습니다. 대만 45만 명 중 수수료를 빼고도 꾸준히 이긴 사람은 1% 미만, 브라질에서 300일 넘게 선물을 단타한 사람의 97%가 손실을 봤습니다. 거래할 때마다 수수료와 세금이 빠지기 때문입니다.

한국 주식에서 복권형 종목을 빼면 정말 나아지나

1. 매달 말, 모든 종목의 "지난 한 달 중 가장 많이 오른 하루"를 잽니다(MAX).
2. MAX가 큰 순서로 종목을 10묶음으로 나눕니다. 10번째 묶음이 가장 복권 같은 종목입니다.
3. 다음 한 달 동안 묶음마다 평균 수익을 봅니다. 10번째 묶음이 꾸준히 낮으면 효과가 있는 것입니다.
4. "시장 전체"와 "시장에서 10번째 묶음만 뺀 것"을 같은 기간 비교합니다. 상장폐지된 종목도 그 달까지 넣어야 결과가 부풀지 않습니다.

2020.02부터 2026.09까지 80개월, 매달 평균 2,575종목(코스피·코스닥)으로 계산했습니다. 공공데이터는 2020년 1월부터만 있어 논문(수십 년)보다 짧습니다.

10번째 묶음에 들어가는 기준은 "그달 하루에 13.6% 이상 오른 적이 있음"입니다(중앙값).

시장 전체 대 복권형만 뺀 시장

해마다 차이(가장 복권 같은 묶음 빼기 가장 덜한 묶음, 한 달 평균)

빠진 것: 거래 수수료와 세금(복권형을 빼기만 하는 전략은 매매가 적어 영향이 작다), 상장폐지 종목의 마지막 하락분(다음 달 자료가 없으면 0으로 둠, 그래서 복권형 묶음 성적이 실제보다 좋게 나올 수 있다), 한국의 하루 가격제한 30%.

이 결과가 맞는지는 어떻게 아나

한 번 잘 나온 결과는 우연이거나, 내가 기준을 유리하게 고른 것일 수 있습니다. 그래서 조건을 바꿔 가며 다시 쟀습니다. 하나라도 뒤집히면 믿지 않는 것이 규칙입니다.

판정: t가 -2보다 작으면 "유지", 0과 -2 사이면 "약함"(방향은 같지만 우연과 구별이 안 됨).

무작위로 골랐다면

복권형 대신 같은 수의 종목을 무작위로 골라 똑같이 계산하기를 200번 했습니다. 무작위 묶음의 차이는 평균 -0.00%p, 가장 나빠도 -0.38%p였습니다. 실제 복권형 묶음은 -1.88%p로, 200번 중 이만큼 나빴던 무작위 묶음은 0번입니다.

피하기만 하면 돈을 버나

아닙니다. 피하기는 손해를 줄일 뿐이고, 돈은 무엇인가를 들고 있어야 법니다. 그래서 실제로 들고 있을 만한 묶음으로 시험했습니다. 매달 말 시가총액이 큰 종목을 같은 돈으로 사되, 그중 복권형만 빼는 방식입니다.

• 큰 회사 위주로 들고 있으면 이 필터는 거의 쓸모가 없습니다. 큰 회사는 복권형에 잘 들어가지 않기 때문입니다.
• 효과가 큰 곳은 코스닥과 작은 종목입니다. 급등 테마주를 사는 습관이 있다면 거기서 가장 큰 차이가 납니다.
• 복권형을 직접 공매도하면 이 차이를 돈으로 바꿀 수 있지만, 개인 공매도는 제약과 비용이 커서 권하지 않습니다.
• 이 기간 돈을 번 주된 이유는 필터가 아니라 시장 자체가 올랐기 때문입니다. 다른 기간에는 시장이 내릴 수도 있습니다.

피할 종목 (2026.09 기준, 276종목)

2026.09 한 달 중 가장 많이 오른 하루가 상위 10%인 종목(그달 거래일 15일 이상, KOSPI·KOSDAQ). 기준은 그달 하루 15.02% 이상 오른 적이 있음입니다. 매달 첫 거래일 자료가 들어오면 새 목록이 자동으로 만들어집니다.

하루 최대 상승 순 상위 30개만 보입니다. 전체 276종목은 avoid_latest.csv. 이 목록은 "사지 않을 종목"이지 매수·매도 추천이 아닙니다.

앞으로 실제로 맞는지: 실전 기록

목록은 만드는 날 고정하고 다시 고치지 않습니다. 성적은 목록을 만든 다음 거래일부터 그다음 달 끝까지의 수익으로만 매깁니다. 결과를 보고 기준을 바꿀 수 없으니, 지난 자료로 맞춘 결과가 아니라 처음 보는 자료에서의 성적이 쌓입니다.

끝난 기록 0개월 중 피할 종목이 더 나빴던 달 0개월. 1~2개월로는 판단할 수 없고, 1년(12개월) 쌓이면 지난 자료의 결과와 비교할 수 있습니다.

흔한 단타 공식은 돈이 될까

2020.01.02부터 2026.10.28까지 1,673거래일, 상장폐지 종목까지 들어 있는 전 종목 시가·종가로 직접 시험했습니다. 거래대금이 하루 10억 원 넘는 종목만 사고팔 수 있다고 봤고, 하루 5종목에 같은 돈을 넣었습니다. 비용은 매도할 때 내는 세금 0.20%와 수수료, 사고팔 때 호가에서 손해 보는 몫을 모두 넣었습니다(한 번 사고팔 때 약 0.43%).

한 번 거래할 때 평균 수익 (비용 빼기 전)

비용을 빼기 전부터 이미 마이너스입니다. 비용까지 빼면 손해는 더 커집니다.

앞 기간은 2024년 전, 뒤 기간은 2024년부터(처음 보는 기간)입니다. 두 기간 모두 손해라 우연이 아닙니다.

주식은 언제 오르나: 낮이 아니라 밤

지수를 하루 두 조각으로 나눴습니다. 전날 종가에서 다음날 시가까지(밤사이)와 시가에서 종가까지(장중)입니다.

코스피200은 이 기간 3.26배가 됐는데, 그 상승이 전부 밤사이에 났습니다. 장중에 사서 장중에 파는 단타는 오르지 않는 시간대에만 돈을 넣는 셈입니다.

• ETF는 팔 때 세금 0.20%가 없습니다. 그래서 "종가에 ETF를 사서 다음날 시가에 판다"도 시험했습니다.
• 호가 손해를 한쪽 0.03%로 잡으면 코스피200은 앞 기간 하루 -0.013%, 뒤 기간 +0.100%입니다. 10만 원이 154,800원이 됐습니다. 그냥 들고 있는 것(326,000원)보다 못합니다.
• 장 시작 직후 ETF 호가는 넓어서 실제 손해는 이보다 클 수 있습니다. 지수 값으로 ETF를 대신한 근사입니다.

쫓는 사람의 반대편에 서면

추격 매수가 손해라면, 그 사람에게 파는 쪽이 이득일 수 있습니다. 개인도 빌려서 팔 수 있는(대주) 큰 종목만 골라, 시가에 크게 오르면 빌려 팔고 종가에 되사는 규칙을 시험했습니다.

가장 좋던 조건(상위 500, 갭 5% 이상)은 앞 기간에 한 번 거래당 +1.28%(t 9.77)였습니다. 그런데 처음 보는 뒤 기간에는 +0.10%(t 1.14)로 거의 사라졌습니다.

그래도 10만 원을 100만 원, 300만 원으로 키우려면

일별 시세로 보이는 무늬는 이미 다 알려져 있습니다. 남은 길은 세 가지이고, 모두 "증명된 만큼만 돈을 올린다"는 원칙 위에 둡니다.

1. 자료를 바꿉니다. 분 단위 시세와 호가가 필요합니다. 한국투자증권 Open API는 계좌가 있으면 무료로 줍니다. 과거 분봉은 짧게만 주므로 하루라도 빨리 쌓기 시작해야 합니다.
2. ETF로 합니다. 팔 때 세금이 없어 한 번 사고파는 비용이 약 0.23%에서 0.05% 안팎으로 줄어듭니다. 개별 종목 단타가 진 가장 큰 이유가 이 세금입니다.
3. 단계마다 통과 조건을 겁니다. 모의투자로 실전과 같은 기록을 쌓고, 비용 뒤에도 남고 우연과 구별될 만큼 거래가 쌓이면 10만 원 실전, 거기서 같은 조건을 다시 통과하면 100만 원. 하루 손실 상한을 두고, 한 단계에서 잃을 수 있는 돈은 그 단계 금액까지입니다.

계산: arcAI 공부 공장 daytrade_bt.py. 세율은 2026년 기준(코스피·코스닥 매도 0.20%)을 지난 기간에도 똑같이 적용했습니다. 투자 권유가 아닙니다.

증권사가 직접 내놓은 전략 10개는

한국투자증권이 깃허브에 공개한 AI·자동매매용 저장소(open-trading-api)에는 바로 쓸 수 있는 전략 10개가 들어 있습니다. 그 코드의 기준값을 그대로 옮겨, 같은 6년치 전 종목 시세로 시험했습니다. 신호는 그날 종가까지의 자료로만 만들고 다음날 시가에 샀습니다. 비용은 한 번 사고팔 때 0.43%, 상장폐지·거래정지된 종목은 마지막 거래 가격에 판 것으로 쳤습니다.

"시장 평균보다"는 같은 날 사서 같은 날 판 거래 가능한 전 종목의 평균 대비입니다. "돌파 실패"는 손절 규칙이라 사는 신호가 없어 뺐습니다.

사는 신호가 있는 9개 중 9개는 아무 종목이나 산 것보다 나쁘거나 우연과 구별되지 않았습니다. 오른 것을 따라 사는 전략(골든크로스, 모멘텀, 신고가, 강한 종가, 추세)일수록 더 나빴습니다. 앞에서 본 것과 같은 결과입니다.

"소수 대박에 끌림": 평균은 좋아 보이지만 가장 크게 번 1% 거래를 빼면 마이너스인 경우입니다. 실전에서 그 1%를 잡는다는 보장이 없습니다.

깃허브에서 인기 있는 단타 스킬 규칙은

Claude에 붙여 쓰는 단타 스킬 묶음이 깃허브에 많습니다. 그중 별 3,040개를 받은 day-trader-skill에는 차트스캐너, 타임머신(진입 전 1만 번 모의), 펠로시 트래커(미국 의원 주식거래 공시)가 들어 있습니다. 단타 관련 저장소 619개를 받아 분류했고, 그중 규칙이 숫자로 적혀 있고 일별 시세로 잴 수 있는 것을 같은 방식으로 시험했습니다. 원문 수치 그대로이며, 거래량 조건만 우리 자료에 있는 거래대금으로 바꿨습니다.

7개 규칙 중 7개가 시장 평균보다 나쁘거나 우연과 구별되지 않았습니다. 차트스캐너의 일봉 5종은 원래 장중 시가범위 돌파 진입의 후보를 고르는 용도라, 진입 규칙까지 재려면 분봉이 필요합니다. 타임머신도 5분봉 60일로 1만 번을 돌리는 방식이라 분봉이 들어오면 같은 방식으로 재현합니다.

• 619개 저장소 README에 적힌 성과는 백테스트이거나 예시 화면이었고, 실계좌 근거는 하나도 없었습니다.
• 공개 모의 기록이 가장 구체적인 곳(prism-insight)은 한국 211건, 이긴 비율 40.3%, 계좌 +35.2%였는데 같은 기간 코스피는 +103.5%였습니다.
• day-trader-skill 스스로 자기 예시 거래를 타임머신으로 돌린 결과를 "동전 던지기에 가깝다"고 적었습니다.

전수 분류: 공부 공장 sections/ai_trading/깃허브_단타저장소_전수_20261030.md. 계산: daytrade_bt.py ghrules.

세력이 띄운 종목을 따라 타면

호가와 투자자별 매매 자료가 없어 일별 시세(종가·시가·고가·저가·등락률·거래대금·시가총액)에 남는 흔적으로 쟀습니다. 소형주는 그날 시가총액 하위 30%입니다. "경보 근접"은 거래소 투자경고 지정예고 요건(3일 +100%, 5일 +60%, 15일 +100%)을, "복권형"은 한국 논문에서 다음 달 수익이 낮았던 최대 하루 상승 상위 종목을 그대로 옮겼습니다. 나머지 기준값은 시험용입니다.

두 기간 모두 크게 나빴던(5일 보유 t -2 이하) 작전 흔적:

• 소형주 거래대금 폭증+급등: 5일 보유 시장 대비 앞 기간 -1.23%, 뒤 기간 -3.33%, 이긴 비율 30%
• 소형주 상한가: 5일 보유 시장 대비 앞 기간 -5.32%, 뒤 기간 -6.72%, 이긴 비율 25%
• 조용한 매집 뒤 거래대금 증가: 5일 보유 시장 대비 앞 기간 -0.80%, 뒤 기간 -0.98%, 이긴 비율 35%
• 급등 뒤 윗꼬리(털기): 5일 보유 시장 대비 앞 기간 -5.49%, 뒤 기간 -7.97%, 이긴 비율 23%
• 경보 근접(3일+100%·5일+60%·15일+100%): 5일 보유 시장 대비 앞 기간 -2.52%, 뒤 기간 -2.64%, 이긴 비율 33%
• 복권형(20일 최대 하루 상승 상위 10%): 5일 보유 시장 대비 앞 기간 -0.99%, 뒤 기간 -1.37%, 이긴 비율 37%

봉 모양으로 사면

봉 패턴 7개는 오를 신호로 알려진 것(망치형, 상승장악, 적삼병, 샛별형)까지 모두 시장보다 나빴습니다. 1일 보유 차이가 한 번 사고팔 때 비용(0.43%)과 비슷해서, 비용을 빼기 전에는 효과가 거의 없다는 뜻입니다.

계산: daytrade_bt.py manip, candles. 정의와 기준값: 공부 공장 config.yaml daytrade.manip·candles. 투자 권유가 아닙니다.

무엇을 얼마나 공부했나

주식으로 돈을 벌려면 알아야 할 것을 8갈래로 나누고, 공부 공장 대도서관에 각 갈래가 얼마나 쌓였는지 셌습니다. "언급 영상"은 받아쓰기에 그 낱말이 나온 영상, "노트"는 그 영상을 읽고 정리까지 한 것입니다. 노트가 5편 미만이면 비어 있다고 봅니다.

비어 있는 항목 20개: 제도 상하한가, 제도 VI·서킷브레이커, 제도 공매도, 제도 신용·반대매매, 제도 관리종목·거래정지, 제도 호가·동시호가, 제도 세금·계좌, 수급 외국인·기관, 수급 프로그램·선물, 공시·실적 밸류에이션, 심리 행동재무, 이상현상 모멘텀·반전, 이상현상 저변동·복권형, 이상현상 팩터, 이상현상 개인 투자자 성과, 봉·차트 읽기 캔들(봉) 패턴, 봉·차트 읽기 차트 패턴, 봉·차트 읽기 거래량 읽기, 세력·역발상 작전·세력, 업종·상품 주도 업종.

원인은 수집이 아니라 순서였습니다. 주식 서브 연구원 주제로 골라 둔 영상은 많은데, 받아쓰기 줄의 뒤쪽에 있어서 거의 처리되지 않았습니다.

• 순서를 올렸습니다. 거시·에너지·기업·지정학 연구원 영상을 CTS, 모창, AI 매매 바로 다음 순서로 옮겼습니다.
• 빈 갈래 출처를 늘렸습니다. 한국 시장 제도(상하한가, VI, 공매도, 신용, 동시호가, 세금), 수급, 공시, 반도체 사이클, 매매 심리, 이상현상 논문을 겨냥한 유튜브 검색어, 논문 질의(OpenAlex·arXiv), 레딧 게시판, 쓰레드 태그를 더했습니다.
• 질문을 걸었습니다. 제도, 수급, 공시, 심리, 이상현상, 반도체 거시 고리 6개 질문을 제안 상태로 걸었습니다. 확인되면 근거 모으기가 매일 돕니다.

집계: 공부 공장 mkt_desk.py studymap, 2026-10-31 06:59. 갈래와 낱말은 config.yaml mkt_desk.study_map.

연구원 다섯이 같은 질문에 답합니다

주식은 금리, 환율, 유가, 전쟁, 시장 분위기가 함께 움직입니다. 그래서 분야마다 연구원을 하나씩 두고, 모두 같은 모양의 값(한국 거래일마다 "최근 5일 동안 얼마나 변했나")을 총괄에게 넘기게 했습니다. 총괄은 그 값이 코스피 200의 다음 수익률을 실제로 미리 알려 줬는지 잽니다.

미국 자료는 한국 날짜보다 하루 앞선 값만 씁니다. 미국 장이 끝난 숫자는 한국 다음 날 아침에야 알 수 있어서입니다. 앞 기간(2024.01.01 전)에서 보인 관계가 뒤 기간에도 남는지 봅니다. 숫자는 순위 상관(-1~+1)이고, t가 2를 넘어야 우연과 구별됩니다.

총괄은 앞 기간에서 t가 2를 넘은 지표만 골라 방향대로 더한 점수를 만들고, 그 점수를 뒤 기간에서 처음 맞춰 봤습니다.

• 거시: 미국 10년 금리 5일 변화 -0.08 (2026.10.29), 미국 2년 금리 5일 변화 -0.14 (2026.10.29), 장단기 금리차 5일 변화 +0.06 (2026.10.29), 원달러 환율 5일 변화 -0.147 (2026.10.29), 달러 지수 5일 변화 -0.018 (2026.10.29)
• 에너지·원자재: WTI 유가 5일 변화 -0.558 (2026.10.29), 브렌트 유가 5일 변화 +4.882 (2026.10.29), 천연가스 5일 변화 -8.306 (2026.10.29)
• 심리: VIX 공포지수 5일 변화 +0.23 (2026.10.29), 미국 하이일드 스프레드 5일 변화 -0.13 (2026.10.29)
• 지정학: 지정학 위험 5일 변화 -79.619 (2026.10.29), 실제 사건 5일 변화 -107.912 (2026.10.29), 위협 5일 변화 -118.046 (2026.10.29)
• 국내 시장 폭·제도: 상승 종목 비율 +22.284 (2026.10.29), 상한가 수 +6 (2026.10.29), 하한가 수 +2 (2026.10.29), 거래대금 5일 변화 +51.973 (2026.10.29)

계산: 공부 공장 mkt_desk.py, 2026-10-31 06:59. 자료: FRED, Caldara·Iacoviello 지정학 위험 지수, 금융위원회 주식시세·지수 공공데이터. 하이일드 스프레드는 FRED가 최근 3년치만 공개해 앞 기간을 잴 수 없습니다. 투자 권유가 아닙니다.

지난 5년을 모르는 채로 투자했다면

2021.11.01 전 자료(2020.01.02부터)만 보고 규칙을 고른 뒤, 그 뒤 5년을 하루씩 처음 보는 것처럼 진행했습니다. 해마다 같은 날, 그때까지 끝난 매매만 보고 다시 골랐습니다. 고르는 조건은 모의투자실 통과 조건 그대로입니다. 끝난 매매 30건 이상, 시장 평균 대비 t 2.0 이상인 규칙을 고르는 날 6개월 전에 찾은 뒤, 그 6개월 동안 모의로만 지켜봐서 그때도 매매 30건 이상, 시장 평균보다 나았을 때만 썼고, 통과한 규칙이 없으면 코스피 200을 들고 있었습니다. 후보는 증권사 프리셋과 깃허브 스킬 규칙 36개입니다.

100,000원 계좌 하나로 한 번에 한 종목, 한 주 단위, 비용(한 번 사고팔 때 0.43%) 포함입니다. 같은 날 신호가 여럿이면 무작위로 하나를 샀고, 그 운을 200번 다시 뽑았습니다.

이 시험은 기계 규칙만 씁니다. 언어 모델이 직접 판단하면 모르는 채가 될 수 없습니다. 모델이 이 기간 시장을 이미 학습했기 때문입니다. 또 후보 규칙 목록 자체는 2026년에 모았습니다. 국내 일별 시세가 2020년부터라 처음 고를 때 본 자료는 약 22개월뿐입니다. 계산: 공부 공장 blind5.py, 2026-10-30 23:48. 투자 권유가 아닙니다.

1년씩 들고 있으면

고르는 날 전 자료만 보고 시가총액 상위 200종목 안에서 20종목을 골라 같은 금액으로 12개월 들고 있다가 통째로 바꿨습니다. 시작하는 달을 열두 달 모두로 돌렸습니다(1년 구간이 서로 겹칩니다). 비용 포함입니다.

이것은 아직 시세와 시가총액만 쓴 장기 보유입니다. 재무제표(이익·자산·현금흐름)로 고르는 기업 분석은 재무 자료를 받는 대로 같은 틀에 더합니다. 계산: 공부 공장 longterm_bt.py, 2026-10-31 00:32. 투자 권유가 아닙니다.

고르는 방식 20가지, 시작일 58개

공식 시세가 2020년부터만 있어 기간을 앞으로 늘릴 수는 없었습니다. 대신 2021.01.04부터 1개월마다 시작일을 하나씩 두고, 매번 그날 전 자료만 보고 처음 보는 것처럼 진행했습니다. 끝날(2026.10.29)까지만 재면 마지막 몇 달이 모든 시작일을 같이 흔들어서, 시작일마다 12개월, 24개월 뒤 평가액으로도 비교했습니다(구간끼리 겹칩니다). 연구원마다 규칙을 고르는 방식이 다릅니다. "모의 N개월"은 통과 조건을 넘은 규칙을 바로 쓰지 않고 N개월 동안 모의로만 지켜본 뒤 그 기간에도 좋았을 때만 씁니다.

같은 기간 코스피 200 그냥 보유: 2021.01.04 연 +16.3%, 2022.01.03 연 +19.5%, 2023.01.02 연 +35.5%, 2024.01.02 연 +40.8%, 2025.01.02 연 +81.0%.

계좌는 40번 운을 다시 뽑은 중간값입니다. 기계 규칙만 블라인드이고, 후보 목록(94개)은 2026년에 모았습니다. 계산: 공부 공장 blind_lab.py, 2026-10-31 00:08. 투자 권유가 아닙니다.

지난 자료가 아니라 내일 시세로 연습합니다

2026.10.29에 계좌 넷을 각 100,000원으로 열었습니다. 매일 새 시세가 들어오면 그날 종가를 보고 주문을 내고, 다음 거래일 시가에 체결합니다. 수수료, 매도세, 호가 손해를 다 빼고, 주식은 한 주 단위로만 삽니다. 지난 자료로 되돌려 돌리지 않으므로 미리 답을 보고 고를 수 없습니다. 실제 돈은 쓰지 않습니다.

처리한 거래일 1일, 마지막 2026.10.29. 계좌마다 둔 이유:

• 이격도 되돌림: 처음에는 프리셋 10개 중 뒤 기간에도 시장 평균을 넘은 유일한 후보였다(초과 +6.58%, t 4.23). 2026-10-31 거래정지 뒤 수정주가가 끊기던 오류를 고치자 -0.31%, t -0.55 로 사라졌다. 앞으로의 시세로 확인하는 비교용으로 계속 둔다
• 코스피 200 그냥 보유: 비교 기준. 이것보다 못하면 매매할 이유가 없다
• 상한가 많을 때만 지수: 서브 연구원 데스크에서 두 기간 모두 같은 방향이었던 가장 가까운 지표(mkt_desk 상한가 수, 다음 20일)
• 무작위 한 종목: 운으로 얼마나 나오는지 보는 비교군

매매 일지(최근)

• 2026.10.29 이격도 되돌림: 살 주문 아톤. 이격도 89.8 < 90 (후보 226개 중 무작위)
• 2026.10.29 코스피 200 그냥 보유: 살 주문 코스피 200. 비교 기준, 계속 보유
• 2026.10.29 상한가 많을 때만 지수: 살 주문 코스피 200. 상한가 20일 평균 6.80 > 기준 5.03
• 2026.10.29 무작위 한 종목: 살 주문 마이크로컨텍솔. 무작위

단계

1. 자체 모의(지금, 실제 시세·비용 반영)
2. 증권사 모의투자(KIS 모의 키 받은 뒤)
3. 실전 10만 원(사용자 동의)
4. 실전 100만 원(다시 통과 + 동의)
5. 실전 300만 원(다시 통과 + 동의)

다음 단계로 올리는 조건: 모의로 6개월 이상 돌린 뒤에만 판정하고, 그 기간 끝난 매매 30건 이상, 매매별 순수익의 t 2.0 이상, 같은 기간 "코스피 200 그냥 보유"와 "무작위 한 종목"보다 평가액이 높을 것. 지금 모의 0.0개월째입니다. 모의 기간 길이는 아래 블라인드 시험장에서 정했습니다(3개월은 나쁜 규칙을 들였고, 12개월은 좋은 규칙도 놓쳤습니다). 실전으로 넘어가는 단계마다 따로 동의를 받습니다.

계산: 공부 공장 paper_room.py, 매일 시세가 들어온 뒤(연구 데스크 06:10). 0.1% 호가 손해, 수수료 0.015%, 매도세 0.20%. 5거래일마다 복기 파일(sections/paper_room/복기_날짜.md)을 남깁니다. 투자 권유가 아닙니다.