학술 근거

핵심 논문 5편

신호별 학술 검증 강도

한국 시장 적용 시 한계

• 재현성 위기 (Replication crisis): 미국 시장에서 검증된 anomaly의 일부는 한국에서 재현되지 않을 수 있어요. Harvey-Liu-Zhu (2016), Hou et al. (2020) 등은 발표된 anomaly의 다수가 multiple testing 후 의미가 약해진다고 보고했어요.
• 팩터 난립 (Factor zoo): 너무 많은 anomaly가 발견되어 어느 것이 진짜인지 구분이 어려워요.
• 거래비용 + 유동성: 한국 코스닥은 미국 시장보다 유동성이 낮고 거래비용이 높아 학술 결과를 그대로 적용하기 어려워요.
• 현재 데이터 한도: 자사주·기업 이벤트·재무·배당 등은 5년치 확보했지만, 임원 거래·기관 5%룰은 약 2년만, 외국인 매매·공매도는 약 6개월만 보유 (외부 데이터 source 의 historical 한도). 임원 Opportunistic 분류와 IC 측정은 데이터 누적 (1-2년) 후 활성화 예정이며, 표본이 약한 점수는 ⚠ 표시로 신뢰도 노출.

한국 KOSDAQ 실측 — 신호 점수별 30일 수익률

백테스트 데이터 기준. 신호가 N개 동시에 발생한 시점에 매수했다고 가정하고 30일 후 종가까지의 단순 수익률. 신호 점수가 높을수록 평균 수익률·양수 비율이 높아지는 경향이 보이지만, 측정 기간이 짧아 통계적 신뢰는 낮아요.

⚠ 표시: 사례 30개 미만, 통계적 의미 약함. /confluence 의 가중치 점수 (만점 8) 와 달리 백테스트는 활성 신호 수 단순 합산 (만점 6) 기준.

머니자국은 학술 결과를 한국 코스닥 데이터에 적용하는 정보 도구예요. 학술 검증의 한국 시장 적용 여부는 별개이며, 사용자의 판단을 돕는 데이터 노출 외 특정 행동을 권유하지 않아요.