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변동성 수축 패턴 시그널 스크리너
변동성 수축 패턴 기반 주가 수축 종목 자동 감지. 9개 백테스트 KPI를 한 화면에 표시 (924/204/175/37.1%/+1.42%/3.24/+55.17%/-12.21%) — 신호 발생 시점과 수익률 · 손실률 · 샤프 비율까지 투명하게 노출.
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왜 만들었나
개별 투자자가 차트 · 뉴스 · 재무 · 기술 지표를 따로따로 보면서 의사결정하는 비효율을 제거하기 위해 출발. 핵심은 '한 화면에서 모든 신호를 본다' — 차트와 LLM 분석이 같은 컨텍스트에서 겹쳐서 보이는 구조.
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이 SaaS로 무엇이 달라지나
변동성 수축 패턴 시그널 + 멀티 LLM 오버레이 + 시장 심리 + 자동매매까지 — 한 종목을 결정하는 데 평균 10초 미만. 백테스트 KPI 9개 모두 노출되어 의사결정 근거가 투명.
결과만 보면 비슷합니다. 과정이 다릅니다.
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일반 도구로 종목 정보를 보면 이렇게 흘러갑니다.
- 종목명이나 조건을 입력
- 답변이나 조건에 맞는 목록 확인
- 판단은 전부 사용자 몫
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같은 목표를 9단계로 나눠 각 단계에 검증을 건다.
- 기준일 확정
- 하드 위험 게이트
- 시장 국면 판정
- 다차원 채점
- AI는 판단자가 아니라 반론자로
- 조건부 판단 객체 생성
- 장중 실시간 검증
- 모의 체결과 성과 측정
- 측정 결과 공개
각 단계가 존재하는 이유
단계는 베낄 수 있습니다. 단계가 왜 거기 있어야 하는지는 그 일을 해본 사람만 압니다.
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기준일 확정
오늘을 기준일로 가정하지 않습니다. 당일 수집된 데이터가 평소의 일정 비율에 못 미치면 직전 완전 거래일로 물러나고, 물러났다는 사실을 결과에 남깁니다.
절반만 들어온 날의 데이터로 계산하면 화면은 정상으로 보이는데 결과가 틀립니다. 부분 수집일을 스스로 알아채지 못하는 것이 가장 조용한 오류입니다.
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하드 위험 게이트
점수를 매기기 전에 거래대금 미달, 과도한 장중 변동성, 관리·경고·거래정지 종목을 각각 사유와 함께 탈락시킵니다.
부적격 후보에 점수를 매기면 점수가 높게 나올 수도 있습니다. 걸러낼 것은 채점 전에 걸러내야 채점 결과를 믿을 수 있습니다.
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시장 국면 판정
시장 전체를 추세 정렬·과열도·거래량·상대강도로 점수화해 국면을 정하고, 국면에 따라 이후 채점 가중치를 바꿉니다.
과열 구간에 0점을 주고 과매도 구간에 오히려 가점을 주는 비선형 배점입니다. 높을수록 좋다는 단순 배점으로는 시장 국면을 표현할 수 없습니다.
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다차원 채점
시장 맥락·재무 건전성·모멘텀·수급·촉매·심리·활동성 일곱 개 차원으로 나눠 점수를 만듭니다.
하나의 지표로 종목을 줄 세우면 그 지표에 유리한 종목만 계속 올라옵니다. 차원을 나눠야 무엇 때문에 올라왔는지가 보입니다.
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AI는 판단자가 아니라 반론자로
AI가 낼 수 있는 것은 최종 점수가 아니라 좁은 범위의 가감점 하나뿐입니다. 적용 후에도 점수는 정해진 범위로 다시 묶입니다.
AI가 오작동해도 순위가 뒤집히지 않도록 영향력을 구조적으로 제한한 것입니다. AI를 쓰되 AI에게 결정을 맡기지 않습니다.
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조건부 판단 객체 생성
결론을 단정하지 않고 “이 조건이 장중에 충족되면, 이 조건이 깨지면 무효”라는 구조로 만듭니다. 진입 조건과 무효화 조건이 둘 다 있어야 객체가 만들어집니다.
무효화 조건이 없는 판단은 검증할 수 없습니다. 나중에 틀렸는지조차 알 수 없는 신호는 신호가 아니라 인상입니다.
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장중 실시간 검증
장 전에 만든 조건부 판단을 장중 시세로 검증해야만 다음 단계로 넘어갑니다. 이때 그날의 종가는 읽지 않습니다.
09시 30분에 그날 종가를 읽는 것은 미래 정보를 보는 것입니다. 백테스트 성적을 좋아 보이게 만드는 가장 흔한 오염원이라, 코드 경로에서 아예 차단합니다.
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모의 체결과 성과 측정
각 신호를 자체 필터 없이 그대로 모의 포지션으로 바꿔 원천 신호의 품질을 측정하고, 통계적 유의성까지 함께 냅니다.
필터를 거쳐 좋아 보이는 것만 측정하면 무엇이 실제로 작동했는지 알 수 없습니다. 유의성을 함께 내야 표본 여섯 건짜리 수익률을 성과로 착각하지 않습니다.
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측정 결과 공개
지표 산정 방식의 편향을 제거한 값을 기존 값과 나란히 표시하고, 실주문 승격에는 표본 수·승률·손익비 조건을 모두 통과하도록 요구합니다.
자기에게 유리한 숫자만 남기면 측정 자체가 의미를 잃습니다. 우연한 연승이 게이트를 통과하는 구멍을 실제로 겪은 뒤 표본 하한을 올렸습니다.
결국 무엇이 갈리나
이 시스템에서 가장 공들인 부분은 신호를 잘 만드는 쪽이 아니라, 신호가 틀렸다는 것을 스스로 알아채는 쪽입니다. 조건부 판단 객체에 무효화 조건을 필수로 넣은 것, 모든 신호를 필터 없이 모의 체결해 원천 품질을 재는 것, 알파에 통계적 유의성을 붙이는 것이 전부 같은 목적입니다.
그 결과 이 시스템은 자기 성과가 좋지 않다는 사실도 기록으로 남깁니다. 그것을 지우지 않은 것이 이 프로젝트의 성격을 가장 잘 보여줍니다. 측정 장치를 만들어 놓고 결과가 마음에 안 든다고 장치를 끄면, 그때부터 그건 측정이 아니라 홍보입니다.
일반 접근과의 차이도 여기서 갈립니다. 조건 검색식은 조건에 맞는 목록을 주지만 그 조건이 실제로 통했는지는 알려주지 않습니다. 이 시스템은 “모른다”고 말할 수 있게 설계됐고, 모른다고 말해야 할 자리를 스물 몇 군데 코드로 못 박아 두었습니다.
이 시스템이 하지 않는 것
무엇을 만들지보다 무엇을 내보내지 않을지가 결과물의 수준을 정합니다.
데이터가 오래됐으면 신호 자체를 만들지 않습니다
화면 경고나 로그가 아니라 객체 생성이 실패합니다. 어떤 경로로 우회하든 낡은 데이터로는 신호가 나오지 않습니다. 대부분의 시스템은 ‘오래된 데이터입니다’ 배지를 띄우고 신호는 그대로 내보냅니다.
표본이 없으면 성과를 0%가 아니라 ‘모름’으로 냅니다
표본 0건에 0을 넣으면 시장이 빠질수록 우리가 잘한 것처럼 보입니다. 실제로 그렇게 나온 적이 있어서 고쳤습니다. 모르는 것은 0이 아니라 모르는 것입니다.
모델끼리 의견이 갈리면 결론을 내지 않습니다
합의율이 기준에 못 미치면 신뢰도를 0으로 둡니다. 한 모델만 응답에 성공한 경우를 ‘만장일치’로 표기하지 않는 것도 같은 이유입니다.
정상 0건과 수집 장애를 같은 신호로 알리지 않습니다
정상적으로 아무것도 검출되지 않은 날을 장애로 알리면 알림이 소음이 되어 진짜 장애를 놓칩니다. 반대로 장애를 0건으로 덮으면 반쪽 데이터를 모른 채 계속 쌓게 됩니다.
투자를 유도하는 표현을 걸러냅니다
‘추천·유망·기회·확실’ 같은 단어를 집계에서 제외하고 분석 응답마다 면책 문구를 붙입니다. 이 시스템은 정보를 구조화할 뿐 투자 판단을 대신하지 않습니다.
자기에게 불리한 측정 결과를 지우지 않습니다
유리한 지표만 남기면 측정이 자기 확인 절차가 됩니다. 편향을 제거한 지표를 기존 지표와 나란히 두고 둘 다 보여줍니다.
Tickpoint이 실제로 무엇을 하는지 — 각 능력은 라이브 사이트에서 하나의 화면 또는 워크플로우 단위. 텍스트 설명만으로 안 닿는다면 우측 상단 「바로가기」 버튼으로 직접 살펴보세요.
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종합 분석 (멀티 LLM 오버레이)
차트 · 캔들 · 볼륨 + 펀더멘털 + 9 기술 지표 + LLM 전문가 4종 오버레이 (Claude · GPT · Gemini · Perplexity). 각 LLM이 독립적으로 분석한 결과를 같은 차트 위에 겹쳐 비교 — 합의/분기 지점이 즉시 보임.
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24 이슈 종목 자동 큐레이션 + 80+ 시그널
매일 시장에서 가장 중요한 이슈 종목 24개를 AI가 자동 큐레이션 + 80+ 시그널 자동 발생. 거래량 급증 · 뉴스 키워드 · 외인 매수 등 멀티 트리거 기반.
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시장 심리 게이지
공포 · 탐욕 인덱스 + 1H/24H/7D 뉴스 트렌드 + 핫 키워드 클라우드 + 감정 분석. 시장 전체 심리를 한 게이지로 시각화 — 진입 시점 판단 보조.
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자동매매 시스템
관리자 권한 자동매매 + 신호 시뮬레이션 + 로또 6/45 보너스. 백테스트 결과를 기반으로 신호 발생 시 자동 주문 가능 (KRX 연동).
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시장 현황 시각화
섹터 히트맵 + 외인/기관/개인 차트 + 종목 검색 (2,769 전체 종목) + 개인 종목 (관심 · 보유 리스트) — TradingView 수준의 차트 인터랙션 + 한국 시장 특화 데이터.
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