일봉·주봉도 따로 검증했습니다

주식 시세 제공처에 interval=1wk&range=max로 요청하면 주봉 대신 월봉·3개월봉으로 자동 변경되는 것을 확인했습니다. 애플은 실제 봉 간격 약 92일, 국내·일본·대만·인도 표본은 약 31일이었습니다. range=10y 요청은 실제 7일 간격을 반환했습니다.

• 주봉 요청은 10년 범위를 사용하도록 수정했습니다.
• 기존 앱의 max 요청도 서버에서 올바른 범위로 바꾸며, 주봉이 아닌 응답은 주봉 캐시에 저장하지 않습니다.
• 잘못된 주기로 계산된 기존 주식 주봉 점수 캐시는 다시 계산하도록 처리했습니다.
• 정상 주봉을 사용하는 수정과 예측 모델의 적중률 개선은 서로 다른 문제입니다. 데이터 오류 수정만으로 적중률 상승을 주장하지 않습니다.

기존 기술 점수와, 과거 가격·거래량 특징을 이용한 로지스틱 회귀 신호를 결합한 후보를 비교했습니다. 일봉은 2024년 이전 자료로 학습하고 2024년으로 규제 강도를 선택했습니다. 2025년, 2026년 구간은 시간순으로 나눠 평가했습니다. 주봉은 더 적은 관측 수를 고려해 앞선 연도부터 학습·선택하며 시장별 평가 시작은 아래 표에 표시했습니다.

공통 입력은 직전 완료 200봉이고, 정답은 이후 1·3·5봉의 종가 변화입니다. 평가 시점에 알 수 없는 미래 종가는 입력으로 넣지 않았습니다. 후보는 두 평가 구간 모두에서 균형 적중률 최소 0.5%포인트 개선, 보정 신뢰구간, 신호 발생량, 새 신호의 정확도, 미사용 종목, 단순 규칙과의 비교 등을 통과해야 합니다.

예를 들어 49.5%에서 50.0%로 바뀌어도 신호가 3배 이상 자주 발생하면 '더 빨라졌다'는 이유만으로 채택하지 않습니다. 틀린 경보까지 늘었는지 확인합니다. 기존 점수 역시 수익성을 보장하는 기준이 아닙니다.

• 국내·일본 주식 일봉 일부는 추가 연구 후보입니다. 기존 점수보다 좋아져도 단순한 방향 규칙보다 낫거나, 다른 종목에서도 유지되는지 별도 확인이 필요합니다.
• 업비트 주봉 5봉 예측은 한 구간에서 크게 좋아졌지만 앞선 구간에서는 크게 악화했습니다. 좋은 구간만 골라 적용할 근거가 되지 않습니다.
• 매번 과거 200봉만 입력으로 사용했습니다. 학습·선택·평가는 시간순으로 분리하고, 미래 수익률은 모델 학습 대상과 정답 평가에만 사용했습니다.
• 주봉은 원래 요청한 주기와 실제 봉 간격을 확인한 자료로 다시 검증했습니다. 업비트는 학습 표본 부족을 확인한 후 오래 상장된 8종목을 미리 지정해 추가했습니다. 추가 종목의 결과를 보고 선별하지 않았습니다.
• 주봉은 84일, 일봉은 28일 단위로 시장 전체를 함께 묶어 불확실성을 계산했습니다. 84개 평가 비교를 고려해 신뢰구간을 보정했습니다. 기간당 독립 묶음이 적으면 적용을 보류했습니다.
• 주봉의 평가용 전환은 고정된 3봉 변동 조건으로 정의했습니다. 미감지에 부여한 +7은 실제 소요 시간이 아닙니다. 상세 지표는 JSON에 기록했습니다.
• 상장폐지 종목까지 포함한 전 종목 연구가 아니며, 실제 뉴스·수급·시장지수 보정과 수수료·체결 손익을 복원한 결과도 아닙니다. 기존에 본 과거 자료를 활용한 탐색적 검증입니다.