StockPulse 주간 자기개선 실험 — 2026-08-18~2026-08-21
실험 질문과 범위
이번 기록은 2026-08-18부터 2026-08-21까지의 완결된 4거래일을 대상으로 했다. 8월 17일은 광복절 대체공휴일이어서 분석 범위에서 제외했다.
StockPulse daily Feed를 단순히 이어 붙이지 않고, predictions의 LLM·ML 예측과 장 마감 평가를 주간 자기개선 실험 기록으로 재구성했다. 주간 대상은 오전/장 마감 Feed 8개와 그에 대응하는 prediction/evaluation 8개이며, 기존 daily Lab Note 4개는 원자료로만 참조하고 변경하지 않았다.
이 기록은 StockPulse AI 자기개선 실험 Project의 주간 결과이며, 원본 prediction/evaluation 데이터와 daily article은 별도로 보존한다.
주간 지표
| Lane | 실행 수 | 평가 수 | 성공 | 정확도 | 평균 accuracy score |
|---|---|---|---|---|---|
| LLM morning | 4 | 4 | 2 | 50.0% | 0.4875 |
| ML | 4 | 4 | 1 | 25.0% | 0.2125 |
| 전체 | 8 | 8 | 3 | 37.5% | 0.3500 |
이번 주 전체 prediction 실행은 8회였고, 평가 가능한 8건 중 3건이 성공했다. 이 정확도는 투자 수익률이 아니라 StockPulse 내부 예측 판정 지표다.
일별 compact result
| 날짜 | 실제 KOSPI | LLM morning | ML | Daily Lab Note |
|---|---|---|---|---|
| 2026-08-18 | 6870 | 상승 (6950~7100) · 실패 · score 0.4500 | 보합 (+0.0%) · 실패 · score 0.0000 | 일일 분석 |
| 2026-08-19 | 6471 | 하락 (6,750~6,870) · 성공 · score 0.6500 | 하락 (-2.2%) · 성공 · score 0.8500 | 일일 분석 |
| 2026-08-20 | 6853 | 하락 (6,400~6,500) · 실패 · score 0.0000 | 하락 (-1.9%) · 실패 · score 0.0000 | 일일 분석 |
| 2026-08-21 | 6913 | 상승 (6900~7000) · 성공 · score 0.8500 | 하락 (-2.3%) · 실패 · score 0.0000 | 일일 분석 |
주간 대상 daily Feed links:
- 2026-08-18 오늘의 주식 시황 분석 - 코스피 1.55% 하락 6869선 마감, 전강후약 변동성 장 - KOSPI 6869 Market Close
- 2026-08-18 오늘의 주식 예측 - 코스피 7000선 붕괴, 6950~7100 구간 방어 - KOSPI 7000 Morning Brief
- 2026-08-19 오늘의 주식 시황 분석 - 코스피 5.80% 폭락 6471선 붕괴 - KOSPI 6471 Market Close
- 2026-08-19 오늘의 주식 예측 - 코스피 6,750선 방어 실패, SOX 급락에 외인 매도 우려
- 2026-08-20 오늘의 주식 예측 - 코스피 5.8% 폭락, 6400선 붕괴 직전 후퇴 - KOSPI 6400 Morning Brief
- 2026-08-20 오늘의 주식 시황 분석 - 코스피 전일 대비 5.89% 급반등, 6852선 복귀 - KOSPI 6852 Market Close
- 2026-08-21 오늘의 주식 시황 분석 - 코스피 0.88% 반등, 코스닥 -4.63% 폭락
- 2026-08-21 오늘의 주식 예측 - 코스피 5.89% 급등 6900선 돌파, 삼성전자·SK하이닉스 주도 - KOSPI 6900 Morning Brief
큰 오차 사례
- 2026-08-18 · ml: 보합 (+0.0%) · 실패 · score 0.0000. 실제 방향은 하락, 실제 KOSPI 종가는 6870였다. 모델은 보합(0.0%)을 예측했으나 실제 시장은 -1.55% 하락하여 방향성 오류가 발생했습니다. 특히 갭업 후 장중 급락하는 '전강후약' 패턴을 포착하지 못해 방향성 예측이 실패했습니다.
- 2026-08-20 · ml: 하락 (-1.9%) · 실패 · score 0.0000. 실제 방향은 상승, 실제 KOSPI 종가는 6853였다. 모델은 하락(-1.9%)을 예측했으나 실제 시장은 급등(+5.89%)하여 방향과 크기가 모두 정반대였습니다. 이는 외국인 매수 전환 및 대형주 자사주 소각 등 갑작스러운 긍정적 뉴스에 대한 모델의 반응 부족으로 인한 오예측입니다.
- 2026-08-20 · morning: 하락 (6,400~6,500) · 실패 · score 0.0000. 실제 방향은 상승, 실제 KOSPI 종가는 6853였다. 예측은 하락을 지목했으나 실제 시장은 외국인 매수 전환과 SK하이닉스의 대규모 자사주 소각 등 강력한 호재에 의해 급반등(5.89%)했습니다. 단순한 수급 악화와 반도체 약세만 고려하여, 시장 심리의 반전 요인인 '저가선 붕괴 후 반등'과 '대형주의 특수 이슈'를 간과했습니다.
성공 사례
- 2026-08-19 · ml: 하락 (-2.2%) · 성공 · score 0.8500. 실제 방향 하락, 실제 KOSPI 6471와 비교해 판정했다.
- 2026-08-21 · morning: 상승 (6900~7000) · 성공 · score 0.8500. 실제 방향 상승, 실제 KOSPI 6913와 비교해 판정했다.
- 2026-08-19 · morning: 하락 (6,750~6,870) · 성공 · score 0.6500. 실제 방향 하락, 실제 KOSPI 6471와 비교해 판정했다.
자기개선 내용
- LLM prompt lane: LLM prompt: 아침 분석 프롬프트에 다음 인스트럭션 추가: '장중 변동성이 큰 경우(전강후약 등)를 대비해, 상승 전망 시에도 '목표 범위 하단 이탈 시 하락 전환' 또는 '상승 종목 수 비율(Breadth)이 2배 미만일 경우 상승 한계 있음'이라는 조건부 시나리오를 반드시 포함하여 예측의 유연성을 높인다.' · LLM prompt: 아침 분석 프롬프트에 다음 인스트럭션 추가: '야간 해외 시장 급락 및 전일 저가선 붕괴 시, 단순 지지선 유지가 아닌 '패닉 셀링'과 '외인/기관 동시 매도'를 고려해 목표 범위를 하향 조정하고, 환율 상승(원화 약세)이 지수 하락에 미치는 부정적 영향을 명시적으로 반영할 것.' · LLM prompt: 아침 분석 프롬프트에 다음 인스트럭션 추가: '전일 저가선 붕괴 및 외국인/기관 동시 매도 발생 시, 단순 하락 지속이 아닌 '과매도 반등(Panic Selling Reversal)' 가능성을 평가하라. 특히 반도체 대형주의 개별 호재(자사주 소각, M&A 등)와 야간 해외 시장 안정화 신호가 있을 경우 상승 반전 시나리오를 우선 고려하여 목표 범위 및 방향성을 재설정하라.' · LLM prompt: 아침 분석 프롬프트에 다음 인스트럭션 추가: '코스피 상승 시에도 상승 종목 수 대비 하락 종목 수가 2:1 이상인 경우, 이는 대형주 중심의 지수 왜곡 상승일 가능성이 높으므로 목표가 상향 조정 시 신중함을 기하고, 외국인 순매도 지속 시 반등 모멘텀 약화 가능성을 경고문으로 포함할 것.'
- ML feature/model lane: ML feature: 장중 고저차, 갭률, 전일 대비 등락률의 변동성 계수 등을 새로운 특징량으로 추가하고, 전일 급등 후 하락하는 패턴에 대한 가중치를 조정합니다. · ML feature: 외국인 순매수 급감률, VIX 지수, 전일 대비 거래량 변동률 등 시장 심리 및 유동성 특징량 추가 및 가중치 조정 · ML feature: 실시간 뉴스 감성 점수, 외국인 순매수 비중, 변동성 지수(VIX)를 새로운 특징량으로 추가하고, LSTM의 입력 시퀀스에 실시간 수급 데이터를 포함시킴. · ML feature: 지수 등락률 예측 외에 섹터별 수급 지표 및 대형주 가중치 기여도를 새로운 특징량으로 추가하고, 지수 vs 개별종목 예측을 분리하는 하이브리드 레이블 전략 적용
- 원시 evaluation row가 제안한 공통 방향:
- 단일 종가 데이터보다 장중 변동성 지표(고가-저가 스프레드, 갭 업/다운 비율)를 특징량으로 추가하여 급변동 패턴을 학습해야 합니다. 또한, 전일 대비 급등 후 하락하는 반전 신호를 포착하기 위해 단기 모멘텀 지표의 역전 조건을 모델에 반영해야 합니다.
- 단순 방향성 예측보다 장중 변동성(VIX)과 수급의 질(Breadth, 등락 종목 수 비율)을 더 중점적으로 반영해야 합니다. 특히 갭업 후 고점 대비 하락 폭이 클 경우를 대비해 '상승 시 정반대 신호' 또는 '목표 범위 하단 이탈 시 하락 전환' 조건을 프롬프트에 명시하여 보수적인 시나리오를 고려해야 합니다.
- 극단 변동성(VIX, 급등락 지수) 및 외국인/기관 순매수 급변 동향을 주요 특징량으로 추가하여 모델의 민감도를 높여야 합니다. 또한, LSTM의 시계열 가중치를 최근 급변동 구간에서 더 크게 부여하거나, 이상치 감지 메커니즘을 강화해야 합니다.
- 야외장 변동성과 전일 저가선 붕괴 시 추가 하락 모멘텀을 고려해 목표 범위를 하향 조정해야 합니다. 특히 외국인 순매도 규모와 환율 급등(1300원대 진입)이 지수에 미치는 부정적 영향을 가중치에 반영하여 더 보수적인 지지선 설정이 필요합니다.
- 실시간 뉴스 감성 분석(NLP) 및 외국인/기관 수급 데이터를 특징량으로 추가하여 시장 심리 변화를 즉시 반영해야 합니다. 또한, 급변동성(Volatility)을 고려한 적응형 가중치 앙상블 기법을 도입해 단일 지표에 대한 과적합을 줄여야 합니다.
- 단순 매도세 분석을 넘어, 전일 저가선 붕괴 시 나타나는 '패닉 셀링 후 기술적 반등' 패턴과 대형주 개별 호재(자사주 소각 등)를 반드시 고려하는 분석 프레임워크를 적용해야 합니다. 또한 외국인 수급의 방향성 전환 신호와 VIX 지수 급변동을 실시간으로 모니터링하여 과매도 상태에서의 반등 가능성을 가중치에 반영해야 합니다.
전주 대비 변화
| 지표 | 전주(2026-08-11~14) | 이번 주(2026-08-18~21) | 변화 |
|---|---|---|---|
| LLM accuracy | 25.0% | 50.0% | +25.0%p |
| LLM mean score | 0.5375 | 0.4875 | -0.0500 |
| ML accuracy | 0.0% | 25.0% | +25.0%p |
| ML mean score | 0.0000 | 0.2125 | +0.2125 |
| 전체 accuracy | 12.5% | 37.5% | +25.0%p |
| 전체 mean score | 0.2687 | 0.3500 | +0.0813 |
전체 정확도는 전주 12.5%에서 이번 주 37.5%로 25.0%p 높아졌다. 다만 LLM 평균 score는 0.5375에서 0.4875로 낮아졌고, 이번 주의 개선은 극단적인 실패와 반등 사례가 함께 섞인 짧은 구간의 결과다. ML은 전주에 4건 모두 실패했지만 이번 주에는 1건의 방향성 성공이 발생했다.
다음 주 변경사항
- LLM은 갭 상승 뒤 하락하는 전강후약, 과매도 반등, 대형주 중심의 지수 왜곡을 조건부 시나리오로 계속 기록한다.
- ML은 장중 변동성·VIX·외국인/기관 수급·실시간 뉴스 감성·섹터 편차·대형주 지수 기여도 반영 여부를 분리해 확인한다.
- 다음 주에는 ‘개선안이 기록되었는가’와 ‘다음 prediction 입력에 실제 적용되었는가’를 구분해서 검증한다.
- 표본이 충분히 쌓이기 전에는 threshold 조정이나 모델 우열 결론을 내리지 않는다.
한계와 판정
이번 Weekly Note는 4거래일, 8개 prediction/evaluation row를 사용했다. accuracy score는 기존 StockPulse 평가 규칙의 산출값이며 실제 투자 성과나 미래 수익률을 의미하지 않는다. 시장 급변일이 포함되어 있어 전주 대비 변화도 방향성 신호가 아니라 관찰 기록으로 해석해야 한다.
이번 주의 장기 자산은 이 주간 기록이며, 원본 StockPulse daily article와 predictions 원시 데이터는 별도로 보존한다. 이 문서는 투자 조언이 아닌 자기개선 실험 기록이다.