스톡시그널실험 ① 종목별 AI vs 전 종목 통합 AI
AI를 종목마다 따로 만들지, 하나로 만들지는 처음 부딪힌 큰 선택이었습니다. 같은 종목·같은 날짜로 공정하게 비교했습니다.
실험 방법
- 대상: 코스피·코스닥 509개 종목, 10년치 하루 데이터
- 평가: 같은 평가 종목, 같은 날짜를 시간 순서대로 나눠 과거로 학습하고 다음 구간을 맞힘
- 비교: 종목별 랜덤 포레스트 vs 전 종목 통합 그레이디언트 부스팅
결과 (AUC, 0.5 = 동전 던지기)
| 1일 뒤 | 5일 뒤 | 20일 뒤 | |
|---|---|---|---|
| 종목별 AI | 0.523 | 0.515 | 0.505 |
| 전 종목 통합 AI | 0.534 | 0.526 | 0.539 |
해석
세 기간 모두 통합 AI가 나았고, 특히 20일 뒤 예측에서 차이가 컸습니다. 종목 하나의 데이터로는 긴 기간의 패턴을 배우기에 표본이 부족했기 때문으로 보입니다. 날짜별로 전 종목 중 순위를 매긴 지표를 추가로 넣어 보기도 했지만 효과가 없어 넣지 않았습니다.