분석 방법론

PreBell의 신호는 어떻게 만들어지는가 — 산출 과정·신뢰도 계산·검증·한계의 투명 공개

PreBell은 예측 도구가 아니라 "정리·주목" 도구입니다. 공개된 뉴스와 주가 데이터를 매일 같은 방식으로 가공해, 오늘 무엇이 바뀌었고 무엇을 볼지를 한눈에 정리해 드립니다. 미래 주가의 방향을 맞히는 것을 목표로 하지 않으며, 모든 신호는 알고리즘적 해석일 뿐 매수·매도 추천이 아닙니다.

1. 데이터 소스

• 뉴스: 공개 RSS(클라우드 뉴스)에서 섹터별 주요 기사를 수집합니다.
• 주가: 공개 시세 데이터로 종목별 종가·등락률·거래량을 수집합니다.
• 유료·비공개 프리미엄 데이터는 사용하지 않습니다. 공개 데이터만으로 유용한 신호를 만드는 것이 설계 원칙입니다.

2. 신호 산출 파이프라인

1. 뉴스 수집 — 섹터별 뉴스 기사를 수집합니다.
2. AI 영향도 분석 — AI가 각 섹터의 영향도(1~10)·방향(상승/하락/중립)·뉴스 반영 시점을 판단합니다.
3. 감성 집계 — 당일 뉴스 감성을 섹터별 점수로 집계하고, 최근 데이터를 DB에 축적합니다.
4. 추세 판정 — 감성 점수의 단기·중기 이동평균 교차(골든/데드크로스)로 추세 방향을 정합니다.
5. 신뢰도·행동 판정 — 추세 강도와 보조지표로 신뢰도를 계산하고, 한 줄 행동 판정으로 요약합니다.

3. 추세 방향 — 감성 이동평균 교차

섹터 감성 점수의 단기 이동평균과 중기 이동평균을 비교합니다.

• 골든크로스(단기 > 중기) → 상승 추세
• 데드크로스(단기 < 중기) → 하락 추세
• 두 값이 비슷하면 → 횡보

당일 뉴스가 부족해도 최근 누적 데이터가 일정 건수 이상이면 신호를 생성하고, 그에 못 미치면 "데이터 부족"으로 보류(횡보)합니다.

4. 신뢰도 점수 (0~10)

신뢰도는 두 요소의 합으로 계산합니다.

리포트에서는 이 점수를 점도표로 직관화합니다(날숫자는 "근거 펼치기"에서 확인 가능).

5. 행동 판정 — "관찰 강도"

추세·신뢰도·당일 뉴스 일치·반영 시점을 합성해 한 줄 행동 판정으로 요약합니다. 판정은 매수·매도 지시가 아니라 "얼마나 주목할지"의 관찰 강도입니다.

• 적극 관심 / 관심 — 상승 추세 + 근거가 있을 때 (진입 기회 "관찰")
• 관망 — 상승이지만 근거가 약할 때 (대기)
• 중립 — 횡보 (촉매 대기)
• 경계 — 하락 추세 (리스크 점검)
• 반등 주목 / 하락 경계 — 추세가 방향을 바꾼 전환 구간
• 뉴스 소진 경고 — 이미 확정된 호재가 감성 고점·과열과 겹칠 때 ("뉴스에 팔아라" 구간 주의)

6. 뉴스 반영 시점 — "소문에 사고 뉴스에 팔아라"

같은 호재라도 이미 주가에 반영됐는지에 따라 의미가 다릅니다. PreBell은 뉴스의 반영 시점을 세 가지로 분류해 "지금 볼 것" 문구로 안내합니다.

• 선반영(확정) — 실적 발표·계약 체결 등 이미 반영됐을 가능성 → 추격 주의
• 1~3일(미반영) — 규제 논의·수출 심사 등 진행형 → 진입 기회 관찰
• 1~2주(중기) — 인프라 착공·정책 예고 등 → 초기 포지션 관찰

7. 백테스트 검증

PreBell은 매 실행마다 전일에 낸 신호와 전일 종가의 실제 등락을 자동으로 대조해 적중 여부를 기록합니다. 이 자기 검증은 신호 품질을 지속 점검하기 위한 것입니다.

8. 한계와 실패 구간 (정직하게)

• 횡보장: 뚜렷한 추세가 없을 때 신호의 변별력이 떨어집니다.
• 뉴스 공백·과열: 기사가 적거나 과열 국면에서는 감성이 왜곡될 수 있습니다.
• 돌발 이벤트: 공시·지정학 충격 등 데이터에 선반영되지 않은 사건은 포착하지 못합니다.
• 과거 ≠ 미래: 모든 분석은 과거 데이터 기반이며 미래 수익을 보장하지 않습니다.

9. 재현 가능성

모든 분석은 코드로 구현되어 동일 입력에서 동일 결과를 반환합니다. 사람의 임의 판단이 신호에 개입하지 않으며, 매일 같은 규칙을 적용합니다.