스톡시그널실험 ② 테마 뉴스를 확률에 크게 반영하면?
"한국 시장은 테마가 강하니 뉴스를 크게 반영하면 더 잘 맞지 않을까?"라는 질문에서 시작한 실험입니다.
실험 방법
테마별 1년치 뉴스 약 9,500건을 호재·악재·중립으로 분류했습니다. 그날 오후 5시까지 나온 뉴스만 써서 확률을 조정하는 방식을 여섯 가지로 비교했습니다.
| 방식 | 뉴스 영향 크기 | 1일 뒤 | 5일 뒤 | 20일 뒤 |
|---|---|---|---|---|
| A | 반영 안 함 | 55.1% | 53.3% | 57.0% |
| B (현재) | 과거 영향만큼, 최대 ±2%p | 55.0% | 53.4% | 57.0% |
| C | B의 3배 | 54.1% | 53.3% | 57.1% |
| D | 강 6·중 4·약 2%p | 53.3% | 51.2% | 56.0% |
| E | 강 12·중 8·약 4%p | 50.6% | 48.8% | 55.0% |
| F | 강 18·중 12·약 6%p | 48.6% | 46.5% | 53.8% |
결론
뉴스를 크게 반영할수록 오히려 나빠졌습니다. 호재 뉴스 뒤에도 평소보다 덜 올랐기 때문입니다(테마주 글 참고). 그래서 앱은 과거 효과만큼만 작게 반영하는 B 방식을 유지했습니다. "좋아질 때만 바꾼다"는 원칙에 따른 결정입니다.