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strategy_spec.md

  • 문서명: Strategy Specification
  • 프로젝트 코드명: ACE-F v1 (AI Catalyst Event Engine — Free Data)
  • 상태: Draft for Phase 0 Sign-off
  • 버전: 0.1
  • 작성일: 2026-03-12
  • 목적: 무료 데이터만 사용하는 미국 주식 중단기 자동매매 시스템의 범위, 목표, 운용 전제, 우선순위를 고정합니다.

본 문서는 개발 기준서입니다. 법률·세무·투자자문 문서가 아니며, 실거래 전에는 브로커 정책과 시장 규정 재검증이 필요합니다.

1. 프로젝트 목적

본 프로젝트의 목적은 다음과 같습니다.

  1. 무료 데이터만 사용하여 미국 주식의 1~5거래일 중단기 이벤트 드리프트를 자동으로 탐지합니다.
  2. LLM/AI는 가격 예측기가 아니라 공시·뉴스·문서 해석기로 사용합니다.
  3. 전략의 중심은 공식 이벤트 + 가격 반응 확인 + 리스크 통제입니다.
  4. 초기 버전은 수익률 최대화보다 재현성, 운영 안정성, 확장 가능성을 우선합니다.

2. 전략 정의

2.1 전략 한 줄 정의

“공식 기업 이벤트가 발생했고, 그 이벤트의 질이 높으며, 첫 정규장 반응이 강하게 확인된 종목만 다음 세션에 진입하여 1~5거래일 보유하는 이벤트 기반 continuation 전략”

2.2 전략 핵심 가설

  • 기업이 직접 배포한 공시/첨부문서에는 구조적인 정보가 남아 있습니다.
  • 무료로 구할 수 없는 sell-side 컨센서스가 없더라도, 회사의 자체 가이던스 대비 결과, 수요/마진/백로그/고객 확대 등은 충분히 구조화할 수 있습니다.
  • 모든 뉴스가 아니라 회사 원문 + 가격 확인이 붙은 사건만 거래하면 무료 데이터 환경에서도 실행 가능성이 높습니다.
  • 유튜브/뉴스/검색량/소셜은 단독 진입 신호가 아니라 관심 확산 속도(attention) 를 측정하는 보조 레이어로 쓸 수 있습니다.

3. 범위 고정

3.1 포함 범위

  • 시장: 미국 상장 주식
  • 종목군: NYSE / Nasdaq 보통주 중심
  • 보유기간: 기본 1~5거래일
  • 전략 유형: 이벤트 기반 continuation swing
  • 데이터 정책: 유료 데이터 금지
  • 모델 정책: 규칙 기반 + LLM 문서 해석 + 랭킹 모델 하이브리드

3.2 제외 범위

  • 옵션, 0DTE, 레버리지 ETF, 선물, 암호화폐
  • 순수 intraday scalp / 초단타 HFT
  • X/Twitter API 의존 전략
  • 유료 earnings estimate / transcript API 의존 전략
  • 소셜만 보고 진입하는 전략
  • 스크레이핑 정책이 불명확하거나 금지 가능성이 큰 비공식 소스 의존 구조

3.3 v1 거래 방향

  • 실거래 v1은 롱 온리
  • 숏 이벤트 분류는 연구용으로는 수집하되, 자동 실거래 엔진에는 넣지 않습니다.
  • 숏 전략은 borrow / locate / hard-to-borrow / 급등 squeeze 리스크 때문에 Phase 8 이후 별도 엔진으로 분리합니다.

4. 타겟 유니버스

4.1 기본 유니버스 조건

  • 미국 보통주
  • 주가 $15 이상
  • 시가총액 $2B 이상
  • 최근 20거래일 평균 거래대금 $50M 이상
  • 평균 스프레드 과도 종목 제외
  • 거래정지, 저유동성, 상장폐지 위험 종목 제외

4.2 초기 제외군

  • ETF / ETN / ADR / SPAC
  • low-float 테마주
  • 초소형 바이오 / 단일 임상 의존 종목
  • 만성적 희석(dilution) 이슈 종목
  • 기업 원문보다 소셜 노이즈가 큰 종목

5. 핵심 이벤트 범위

5.1 v1에서 직접 거래하는 이벤트

  1. 실적 발표 + 가이던스
  2. 8-K 기반 대형 계약/수주
  3. 명확한 제품/규제 승인
  4. 고객 확대/백로그/예약 증가가 명시된 기업 이벤트

5.2 연구만 하고 실거래는 보류하는 이벤트

  • 경영진 교체
  • 자사주매입 단독 이벤트
  • 배당 정책 변경
  • M&A 루머
  • analyst upgrade/downgrade
  • 소셜 주도 밈 확산

6. 전략 구조

6.1 신호 구조

최종 랭킹은 아래 네 층으로 구성합니다.

  1. Event Quality Layer

    • 문서 원문에서 이벤트의 질을 평가
    • 가이던스 방향성, 수요 강도, 마진 질, 고객 확대, one-off 여부 등

  2. Price Confirmation Layer

    • 첫 정규장 반응일의 가격 강도 확인
    • 수익률, 거래량, 종가 위치, 갭 과열 여부, 섹터 상대강도

  3. Market Regime Layer

    • 시장 전체의 risk-on / neutral / risk-off 상태
    • 지수 추세 및 변동성 필터

  4. Attention Overlay Layer

    • Yahoo RSS, YouTube, Wikimedia, FINRA short volume 등으로 관심 확산 강도 보조 판정

6.2 기본 의사결정 규칙

  • 공식 이벤트 없으면 거래하지 않습니다.
  • 공식 이벤트가 있어도 가격 확인이 약하면 거래하지 않습니다.
  • attention이 강해도 공식 이벤트가 없으면 거래하지 않습니다.
  • 이벤트 해석과 가격 해석이 충돌하면 보수적으로 no-trade 처리합니다.

7. 진입/보유/청산 원칙

7.1 진입 원칙

  • 기본 진입은 첫 정규장 반응일 마감 후 점수 계산 → 다음 세션 시초 부근 진입
  • 무료 데이터 기준 v1에서는 초단타 ORB 진입을 핵심 엔진으로 채택하지 않습니다.
  • intraday ORB는 향후 add-on confirmation 용도로만 연구합니다.

7.2 보유기간 원칙

  • 기본 보유: 2~3거래일
  • 확장 보유: 최대 5거래일
  • 강한 이벤트 + 강한 섹터 + 강한 attention이 동시에 있을 때만 5일 쪽으로 연장
  • 기대한 follow-through가 없으면 조기 종료

7.3 청산 원칙

  • 손절: 이벤트 반응일 저가 / ATR 기반 손절 중 보수적인 값 사용
  • 일부 익절: +1.2R ~ +1.5R 구간에서 부분 청산 가능
  • 잔여분: 전일 저가 이탈 또는 시간 청산
  • 시간 청산: 최대 보유기간 초과 시 강제 종료

8. 계좌/실행 정책

8.1 계좌 정책

  • v1 연구/시뮬레이션 기준 계좌는 미국 주식 계좌를 가정합니다.
  • 전략은 same-day round trip이 필수가 아닌 구조로 설계합니다.
  • 현금계좌 전용 daytrade 엔진은 v1 범위에 넣지 않습니다.
  • 브로커는 Phase 6에서 최종 확정하되, Phase 1~6의 기본 reference는 Alpaca paper 입니다.

8.2 실행 정책

  • 실거래 전까지는 paper trading 우선
  • 주문 유형은 단순한 market / limit / stop 기반으로 제한
  • VWAP/TWAP/DMA 같은 고급 실행은 v1 범위 밖
  • 데이터 지연이나 주문 상태 불일치가 있으면 no-trade 또는 kill switch

9. 모델 정책

9.1 LLM 역할

  • 공시와 첨부문서 해석
  • one-off/비반복성 요인 탐지
  • 가이던스 톤/수요 강도/고객 확대 등 구조화
  • 거래 후 복기 자동화

9.2 LLM이 하지 않는 일

  • raw price return 계산
  • 컨센서스 추정치 계산
  • 주문 가격 산정 단독 결정
  • 무근거 방향 예측

9.3 최종 선택 로직

  • 규칙 기반 필터 → LLM 구조화 → 숫자 feature 결합 → 랭킹 모델 → 포트폴리오 엔진 순으로 진행
  • LLM 출력 단독으로는 주문을 허용하지 않습니다.

10. KPI와 성공 기준

10.1 전략 KPI

  • 양의 기대값(Expectancy > 0)
  • 보수적 슬리피지 반영 후 샤프 개선 여부
  • MDD(최대낙폭) 허용 범위 내 유지
  • 과도한 섹터 편중 없음
  • 거래 빈도와 수익 기여가 소수 사례에만 의존하지 않을 것

10.2 운영 KPI

  • 데이터 수집 실패율
  • 파싱 실패율
  • 주문 상태 불일치 건수
  • 중복 주문 / 누락 주문 건수
  • 수동 개입 비율
  • paper/live 괴리 정도

10.3 Live 진입 전 게이트

  • 최소 8주 이상의 안정적인 paper trading
  • 치명적 운영 사고 0건
  • 원인 설명 불가능한 대규모 손실 0건
  • 후보 생성부터 복기까지 전체 파이프라인 자동 동작 확인

11. 명시적 비목표 (Non-goals)

  • “매일 반드시 거래하는 전략” 만들기
  • 유튜브/소셜 바이럴 종목만 쫓는 전략 만들기
  • intraday 경쟁속도를 데이터 품질로 극복하는 전략 만들기
  • 초기에 너무 많은 자산군/브로커/전략을 동시에 지원하기

12. Phase 0에서 동결하는 의사결정

  • 무료 데이터만 사용
  • 미국 주식만 사용
  • 1~5거래일 이벤트 continuation이 메인
  • 공식 이벤트 + 가격 확인이 핵심
  • attention 데이터는 overlay
  • 실거래 v1은 롱 온리
  • same-day 필수 구조 금지
  • paper trading을 거치지 않고 live로 가지 않음

13. Phase 1~2로 넘기는 오픈 항목

  • 정확한 랭킹 가중치
  • 섹터별 유니버스 미세 조정
  • XBRL 기반 재무 feature 상세 정의
  • 브로커 live 전환 시점
  • LLM 모델 선택과 비용 상한

14. 변경 관리

  • 본 문서의 변경은 docs/strategy_spec.md 버전업으로만 수행합니다.
  • 범위 변경이 전략 구조를 흔드는 경우 risk_policy.md와 data_source_policy.md를 함께 갱신해야 합니다.
  • v1 범위를 벗어나는 변경(예: 숏/옵션/유료 데이터 추가)은 새 전략 버전으로 분기합니다.

부록 A. 현재 전략의 핵심 외부 전제

  • SEC EDGAR API는 인증 없이 filings/XBRL JSON 접근을 제공하고, 실시간 업데이트와 bulk 배포를 지원합니다.
  • SEC는 공정접속을 위해 최대 접근률을 제한합니다.
  • Alpaca Basic은 무료 기본 플랜이며, 주식의 무료 실시간 데이터는 IEX 중심입니다.
  • YouTube, Wikimedia, Yahoo RSS 등은 attention overlay용 보조 레이어로만 사용합니다.

부록 B. 참고 링크