안녕하세요. 요즘 개인적으로 흥미로운 실험을 하나 진행하고 있어서 의견을 여쭙고 싶어 글 올립니다.

흔히 주식에서
“오를까 / 내릴까”를 맞히는 접근을 많이 하잖아요.
저도 그걸 오래 해봤는데, 결국 예측 정확도 싸움으로 가면서 한계가 명확하더라고요.

그래서 요즘은 접근을 조금 바꿔서,

“지금 이 종목이
내가 정해놓은 손익비 구조에서는
통계적으로 유리한 상태인가?”

를 딥러닝으로 분류해보는 실험을 하고 있습니다.

그래서 모델이 주는 답은
“지금 사라”가 아니라,

“이 상태는 과거에 손익비가 유리했던 상태와
얼마나 닮아 있는가?”

입니다.

이렇게 전체 날짜를 전수 채점해보면,
종목마다 기본 체력이 꽤 다르더군요.

예를 들어 제가 본 두 종목은
아무 필터 없이 1:3 구조로만 봐도:

그리고 딥러닝 필터를 거치면
그중에서도 확률이 크게 기울어지는 구간만 더 걸러집니다.

현재까지 실험상
조건이 깔끔하게 맞는 구간에서는
체감상 “아, 이건 진짜 모양이 좋다” 싶은 날들만 남는 느낌입니다.

결국 실제 매매 판단은
기존의 추세 매매, 분할 매수, 뉴스 체크 같은
사람의 규칙이 마지막에 들어가야 하더라고요.

P.S 그래서 발굴된 종목은 AXSM, MIRM 입니다

매수매도 추천 아닙니다.

딥러닝으로 ‘손익비가 유리한 구간’만 골라서 매매해보는 실험, 어떻게 보시나요?

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