[제3편] Alpha Discovery — 지능형 엔진 '아제(AJ)'가 '내일의 셀트리온'을 발굴하는 법

[제3편] Alpha Discovery — 지능형 엔진 '아제(AJ)'가 '내일의 셀트리온'을 발굴하는 법

 

 

주식 시장에는 매일 수천 개의 종목이 명멸합니다. 수많은 테마와 뉴스 속에서 개인 투자자가 '오늘 진짜 오를 종목'을 실시간으로 가려내기란 모래사장에서 바늘 찾기와 같습니다.

저는 이 문제를 해결하기 위해 아르고스제미니 시스템 내부에 'Alpha Discovery Engine', 일명 **[아제(AJ) 엔진]**을 구축했습니다. 프로젝트 초창기, 시장의 폭락 속에서도 홀로 빛났던 셀트리온의 움직임에 영감을 받아 명명된 이 파이프라인은 '독야청청'하는 강한 종목을 찾아내는 데 최적화되어 있습니다.

🔍 5단계 정밀 스캐닝: 데이터에서 낙점까지

[아제]는 장이 열린 후 감정에 휘둘리지 않고 차가운 데이터 파이프라인을 가동합니다.

1단계: 상대강도(RS) 기반 1차 필터링

시장의 모든 종목을 스캔하여 지수(KOSPI/KOSDAQ) 대비 강한 종목 100개를 추출합니다. 시장이 -2% 빠질 때 보합을 유지하거나, 시장이 1% 오를 때 5% 오르는 종목, 즉 **'상대적 강도'**가 높은 종목이 우리 알고리즘의 1차 타깃입니다.

2단계: Gemini 1.5 Flash의 고속 정찰

1차 선별된 100개 종목의 실시간 호가 데이터와 수급 현황을 Gemini Flash 모델이 초고속으로 분석합니다. 이 단계에서 의미 없는 반등이나 허수 주문이 섞인 종목을 걸러내고, 진정한 에너지가 응집된 10개 후보로 압축합니다.

3단계: Gemini 1.5 Pro의 전략적 심화 분석

압축된 10개 종목은 '안티프래질 전략가' 페르소나를 가진 Gemini Pro에게 전달됩니다. Pro 모델은 두 가지 관점에서 종목을 최종 낙점합니다.

• 독야청청(Antifragile): 폭락장에서도 무너지지 않고 매수세가 유입되는 방어주.
• 연료만땅(High-Fuel): 거래량 회전율과 체결 강도가 임계점을 넘어서며 폭발 직전의 에너지를 품은 주도주.

4단계: Gemini Vision을 통한 기술적 검증

글로 쓰인 데이터뿐만 아니라, 실제 캔들 차트의 형태를 AI가 직접 '시각적'으로 분석합니다. 주요 지지선 이탈 여부와 저항대 돌파 패턴을 확인하여 진입의 타당성을 최종 검토합니다.

5단계: Precision Execution (DCA 분할 진입)

최종 선택된 3개 이내의 종목에 대해 한 번에 자금을 투입하지 않습니다. 40% : 30% : 30%의 DCA(분할 매수) 전략을 사용하여 평균 단가를 조절하고 변동성 리스크를 상쇄하며 포지션을 구축합니다.

🕒 왜 10:00와 13:00인가?

[아제] 엔진은 하루에 두 번 집중적인 작전을 수행합니다.

1. 10:00 (오전 모멘텀): 장 초반 30분간의 극심한 변동성이 잦아들고, 오늘의 진짜 주도주가 가려지는 시점입니다. 노이즈를 제거한 신뢰도 높은 신호를 포착합니다.
2. 13:00 (오후 에너지 재충전): 오전의 흐름이 유지되는지 확인하거나, 오후장 들어 새로운 수급이 유입되는 '연료만땅' 종목을 추가로 공략합니다.

💡 중복 매수 방지와 투명한 로깅

완전자율주행 시스템에서 발생할 수 있는 오류를 막기 위해, 모든 매매 이력은 JSON 기반 트래커에 실시간 기록됩니다. 이미 포지션을 잡은 종목을 다시 사는 실수를 방지하고, 각 단계에서 AI가 왜 이 종목을 '낙점'했는지에 대한 논리적 근거를 텍스트로 남겨 나중에 사령관(사용자)이 복기할 수 있도록 합니다.

📈 결론: '알파'는 우연이 아닌 설계의 결과물

[아제] 시스템이 발굴하는 종목은 단순히 운이 좋아 오르는 종목이 아닙니다. 철저한 데이터 필터링과 다층적인 AI 검증을 거쳐 도출된 **'확률적 우위'**의 결과물입니다.

시장이 무너질 때 누군가는 공포에 질려 던지지만, [아제]는 그 공포를 뚫고 올라오는 '제2의 셀트리온'을 찾아 오늘도 묵묵히 시장을 스캔하고 있습니다.

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[다음 편 예고] 4편: Machine Learning — 강화학습(DQN)을 통해 최적의 매매 타이밍을 스스로 배우는 시스템

 

2026.02.11 - [IT와 과학/주식자동매매기술] - [제4편] 최적의 타점을 찾아서 — 강화학습(DQN)이 결정하는 '사격의 순간'

[제4편] 최적의 타점을 찾아서 — 강화학습(DQN)이 결정하는 '사격의 순간'