3년 국채선물 근월물의 1분봉 피처 6열(5·10·20·60분 수익률, 20분 범위와 그 안의 위치)로 15:34 컷오프가와 15:45 종가의 차이(틱) 를 LightGBM 회귀(깊이 4 · 잎 15 · 트리 400)로 예측하고, 관측된 드리프트 d(기준가 − 컷오프가)를 뺀 부호로 방향을 냈다. 그 갈래가 고정 규칙과 보정 없는 회귀를 둘 다 넘는지 물었다 (H2). 연도 확장창 워크포워드(학습창은 시험연도를 한 행도 보지 않는다) 시험 2020~2025년 1,175일에서 승률 56.51% 로, 20분 모멘텀 규칙 58.61% 와 보정 없는 sign(ŷ) 56.77% 아래였고 사후 상수 기준선 56.09% 와도 사실상 같다. 원인은 회귀 예측의 표준편차(0.56틱)가 빼려는 드리프트(1.09틱)의 5분의 1이라 부호가 사실상 −d 로 결정된 것이다 — 가설이 서려면 넘어야 할 기준선 셋 중 하나도 넘지 못해 폐기했다.

기준가를 관측한 상태에서 체결틱 피처(체결가·수량·부호에서 만든 미시 구조)로 종가 방향을 LightGBM 분류기(깊이 3 · 잎 7 · 트리 300 · 시드 5개 평균)에 직접 물으면, 1분봉 회귀 컨셉보다 승률이 높은지 물었다(H4). 시험 2024·2025년 388일에서 틱 직접 분류는 54.64% 로, 같은 날의 1분봉 회귀(sign(ŷ) 56.70% · 드리프트 보정 sign(ŷ−d) 60.05%)보다 낮고 사전등록한 상수 기준선(학습창 2023년의 다수 클래스인 «하락» 고정, 61.08%)에는 6.44%p 모자랐다. 피처 컷오프를 15:34:58 로 당겨 «기준가를 모르는 날» 을 57.73%→24.97% 로 2.3배 줄였는데도 승률이 오르지 않았다 — 방향의 기저율이 해마다 38.5~51.4% 로 흔들리는 폭이 미시 신호보다 크다는 뜻이다. 가설과 방향이 반대로 나와 폐기했다.

3년 국채선물 동시호가 종가 방향을 맞히는 제출 후보를 고르려고, 데이터 일곱 그룹 · 모델 열 종 · 레짐 게이트 일곱 가지를 연도 확장창 워크포워드(시험연도 Y 의 모델은 Y 이전 연도로만 학습)로 비교했다(H8). 시험 2019~2026년 여덟 해 1,491일에서 뽑힌 것은 선물 1분봉과 일별 컨텍스트 70열 + ExtraTrees(분기 지점을 무작위로 뽑는 결정트리 400그루) + 게이트 없음 이고, 승률 60.36% · 누적 +669틱 이다. 사전등록한 기준선 셋을 모두 넘었다 — 무작위 49.50%, 적응 상수(후행 120일의 다수 클래스) 55.06%, 20분 모멘텀 규칙 58.75%. 유의성은 같은 날을 짝지어 보는 McNemar 검정으로 적응 상수와 맞대 b=315 : c=236, p=0.0009 로 확인했다. 연도별로도 여덟 해 모두 기준선 아래로 내려가지 않아 채택했다 — 다만 이것은 «지금까지 중 가장 나은 후보» 이고 최종 모델이 아니다.

외부 논문(KAIST 2024)의 동시호가 수익률 예측 모델 — 설명변수 한 개짜리 단순회귀 r_auc = α + β·r_final, 즉 마감 직전 수익률 하나로 동시호가 수익률을 회귀하는 식 — 을 그대로 구현해 (A) 논문 표본에서 재현하고 (B) 앞선 모델 선정 실험과 같은 조건(3년 국채선물, 연도 확장창 워크포워드, 시험 2019~2026년 1,491일)에서 맞댔다. (A) 재현은 성과 지표가 왜도·첨도까지 최대 오차 1.08%p 로 맞았고, 회귀계수는 논문의 «In sample» 열이 실은 전체 표본이라는 것을 확인한 뒤 일치했다(KTB3 8.386 대 8.251 · KTB10 5.837 대 5.908). (B) 15:34 컷오프 갈래가 사전등록 기준선 넷을 전부 넘어 채택됐다 — 승률 60.30% · 누적 +661틱, 적응 상수 55.06% · 20분 모멘텀 규칙 58.75% 대비 우위이고 적응 상수와 짝지은 McNemar p=0.0003 이다. 이 실험의 진짜 결과는 그 다음이다: 피처 70개에 트리 400그루를 쓴 모델(60.30% · +663틱)과 성적이 같고, 두 모델을 같은 날로 짝지은 McNemar 가 b=150 : c=150, p=1.0 으로 정확히 갈린다 — 계수 두 개가 그 모델을 따라잡았다.

3년 국채선물 동시호가 종가 방향 예측에서, 앞선 모델 선정 실험 이후 새로 모은 데이터(선물 일봉 전필드 T-1 48열 · 한국은행 국고채 단순매입 6열)와 지연을 실측해 15:30 에서 15:34 로 늦춘 장중 투자자 수급을 더하면 성적이 오르는지, 그리고 모델 계열과 설정을 넓게 흔들면 더 오르는지 물었다(H12·H13·H15·H16). 연도 확장창 워크포워드(시험연도 이전 연도로만 학습) 시험 2019~2026년 1,497일에서 모델 18종(배깅트리·부스팅·단일트리·커널·거리·선형·확률·신경망)과 설정 171개를 비교했다. 최고는 선물 봉·일별에 일봉 전필드를 더한 115열 + ExtraTrees 의 승률 60.65%(누적 +681틱)로 앞선 채택 후보 60.30% 보다 +0.35%p 였지만, 두 모델을 같은 날로 짝지은 McNemar 검정이 p=0.688(99일만 갈려 52:47)이라 차이로 볼 수 없다. 설정을 171개로 넓힌 뒤 시험연도 이전 성적만 보고 고르면 오히려 59.65% 로 낮고(McNemar p=0.786), 학습·시험 창을 맞춘 대조군과 같은 날·같은 설정으로 뺀 장중 수급의 값은 +0.62~0.70%p (McNemar p=0.65~0.67 · 설정 171개를 짝지은 Wilcoxon 부호순위 p=0.22~0.24)로 시드 흔들림의 10분의 1에 그쳤다. 네 가설 모두 미지지 — 폐기다.

같은 데이터에서 학습한 모델 18종이 낸 날짜별 상승확률을 결합 방법 다섯 (확률 평균 · 직전 연도 승률로 가중한 평균 · 다수결 · 계열마다 하나씩 · 확률 18개를 입력으로 받는 로지스틱 스태킹) × 멤버 수 네 가지로 묶으면, 단일 최고 모델을 넘는지 물었다(H14). 누설을 막으려고 멤버와 가중치를 시험연도 이전 연도 성적만 보고 골랐다. 시험 2019~2026년(티어에 따라 1,136~1,497일)에서 12개 조합이 단일 최고를 승률로 넘었고 같은 날을 짝지은 McNemar 검정도 통과했다(최소 p=0.0029 — 봉·일별 70열에서 확률 평균 상위 2개 60.05% 대 단일 58.05%). 그런데 사전등록한 문턱 셋 중 셋째인 «차이가 시드 흔들림의 2배를 넘을 것» 을 하나도 넘지 못해 H14 미지지 — 폐기다(최대 차이 2.0%p 대 문턱 13.8%p, 문턱을 티어 최대 흔들림 0.0692 로 잡은 것이 보수적이었다는 사실은 적어 두고 기준은 사후에 고치지 않았다). 다만 이 실험이 값을 한 곳은 따로 있다: 모델을 여덟 해를 다 보고 고르면 60.65% 지만 정직하게 고르면 59.25% 로 떨어지는데, 앙상블이 그 간극을 되돌린다 — 성능이 아니라 모델 선택의 위험을 없앤다.

3년 국채선물 동시호가 종가 방향 예측에서, 앞선 실험이 신경망을 한 종 · 한 설정(은닉 32·16 다층 퍼셉트론)만 시험한 것을 제대로 넓히면 트리를 넘는지 물었다(H17·H18). 데이터는 2016-12-20~2026-09-18 의 유효 1,847일이고 피처 묶음 넷에서 각각 쟀다 — 봉·커브·일별달력 65열과 거기에 선물 일봉 전필드(전일 종가 기준)를 더한 113열은 시험 2019~2026년 1,497일, 장중 투자자 수급(15:34 컷오프)을 더한 93열과 새 데이터 전부를 더한 141열은 시험 2021~2026년 1,136일이다. 모델은 퍼셉트론 계열 일곱 종 55설정 — 퍼셉트론 원형, 확률적 경사하강 선형분류기, sklearn 다층 퍼셉트론(은닉 1~3층 · 폭 16~256), torch 다층 퍼셉트론(층 정규화·드롭아웃·AdamW·코사인 스케줄·라벨 평활·가중치 평균), 잔차 연결 다층 퍼셉트론(블록 2~4), 수치 피처를 주기함수나 분위수 조각선형으로 펼쳐 넣는 임베딩 다층 퍼셉트론 — 을 시드 열 개의 확률 평균을 배포 형태로 삼아 15,400회 적합했다. 성능은 직전 연도 성적만 보고 설정을 고르는 정직한 선택으로 재서 최고가 장중 수급 93열의 승률 59.60%(누적 +551틱, n=1,136)다. 같은 표본에서 앞선 실험의 트리(정직한 선택 56.78%)는 넘었지만 20분 모멘텀 부호 규칙 (59.33%)은 +0.26%p 로 사실상 같았다. 유의성은 같은 날을 짝지은 McNemar 정확 이항검정에 시드 부분집합 평균 승률의 표준편차(배포 흔들림) 두 배를 문턱으로 더해 쟀다 — 트리 대비 p=0.0416 으로 셋을 다 넘었으나 규칙 대비 p=0.9037, 하이퍼파라미터를 튠한 트리 대비 p=0.0591 로 둘 다 못 넘었다. 판정: H17 지지(앞선 단일 설정을 넘었다) · H18 은 네 묶음 중 하나만 지지 · H18b·H19·H20′ 미지지 · 규칙을 유의하게 넘은 묶음이 없어 폐기.

3년 국채선물 동시호가 종가 방향 예측에서, 학습을 하지 않는 사전학습 표 데이터 트랜스포머(TabPFN v3.5)가 학습 표를 문맥으로 읽어 분류하면 트리를 넘는지, 그 이점이 학습이 가장 작은 초반 폴드에서 가장 큰지 물었다(H21·H22·H23). 데이터는 앞선 두 실험과 같은 캐시로 유효 1,847일이고 피처 묶음 넷에서 쟀다 — 봉·커브·일별달력 65열과 선물 일봉 전필드(전일 종가)를 더한 113열은 시험 2019~2026년 1,497일, 장중 투자자 수급(15:34 컷오프)을 더한 93열과 새 데이터 전부를 더한 141열은 시험 2021~2026년 1,136일이다. 모델은 가중치가 고정된 트랜스포머이고 경사하강이 돌지 않는다 — 라운드 0 의 비용 실측이 사전등록 상한(90초/적합)으로 설정 여섯 중 다섯을 떨어뜨려 문맥을 한 번 읽는 설정 하나가 남았고, random_state 열 개의 확률 평균으로 40회 적합했다. 직전 연도만 보고 고르는 정직한 선택 기준 최고가 113열 묶음의 승률 60.25%(누적 +703틱, n=1,497)로 이 저장소의 정직 선택값 중 가장 높다(앞선 트리 59.99% · 튠한 트리 59.65% · 신경망 57.85%). 유의성은 같은 날을 짝지은 McNemar 정확 이항검정에 시드 부분집합 평균 승률의 표준편차(배포 흔들림) 두 배를 문턱으로 더해 쟀다 — 트리 대비 수급 묶음 한 자리만 지지(59.77% 대 56.78% · p=0.0308), 113열 묶음은 동급(+0.27%p · p=0.8398). H22 는 지지됐다: 113열 묶음의 2019· 2020 에서 신경망을 +10.7%p(64.61% 대 53.93%)와 +4.9%p 앞서고 짝지어 p=0.0066 이다. H23 은 비용 상한이 짝의 한쪽을 떨어뜨려 미판정. 판정: H21 부분 지지 · H22 지지 · H23 미판정, 그리고 20분 모멘텀 규칙을 유의하게 넘은 묶음이 없어 폐기.

지금까지 어떤 실험도 값으로 읽지 않은 표 다섯에 예측 문제를 하나씩 붙이고, 모델 격자를 고정한 채 데이터 축만 바꿔 물었다(H24~H28). 표본은 탐침마다 다르다 — 야간 미국채 분봉으로 3년 국채선물 개장 갭을 맞히는 P1(2022~2026년 1,134일 · 피처 26개), 국고채 입찰 결과로 입찰일 오후 방향을 맞히는 P2(2019~2026년 입찰일 644일 · 20개), 종목별 대차잔량·외국인 잔고로 익일 상대 리치/치프를 맞히는 P3(2019~2026년 국고채 144종목 × 1,897일 = 132,583 종목-일 · 12개), 단기자금 금리로 익일 3선·10선 기울기를 맞히는 P4(2019~2026년 2,001일 · 19개), 장마감 현선 괴리로 익일 잔차를 맞히는 P5(2022~2026년 105종목 6,402 종목-일 · 11개)다. 모델은 다섯 탐침 모두 같은 격자(로지스틱 회귀 L2·L1, k-최근접이웃(k=25), ExtraTrees·RandomForest 각 400그루(깊이 6), 히스토그램 그래디언트 부스팅 300회 · P3 은 릿지·ExtraTrees·히스토그램 부스팅의 회귀판)이고, 시험연도 이전 자료로만 학습하고 설정도 시험연도 이전 성적으로만 골랐다(확장창 워크포워드 · 시드 5개). 성능: 다섯 중 셋이 사전등록 문턱 셋을 모두 넘었다. P1 은 정직 선택 승률 82.85%(시험 2023~2026년 834일)로 «야간 미국채 10년 금리의 반대 부호» 규칙 78.78%·적응 상수 50.72% 를 모두 넘었고, P5 는 66.87%(5,156 종목-일)로 적응 상수 65.59% 를 넘었으며, P3 은 일별 랭크 IC +0.0251(1,401일) 로 되돌림 기준선 −0.0140 을 넘었다. 반면 P2 는 54.24% 로 응찰율 규칙 52.97% 를 못 넘었고(미지지), P4 는 51.77% 로 적응 상수 49.10% 와 갈리지 않았다(미지지). 유의성 검증: 분류 탐침은 같은 날을 짝지은 McNemar 로 봤고(P1 규칙 대비 b=69:c=35, p=0.0011 · P5 상수 대비 b=325:c=259, p=0.0071 · P2 응찰율 대비 p=0.7264 · P4 상수 대비 p=0.1312), P3 은 일별 IC 의 Newey-West(lag 5) t=2.37 과 되돌림 기준선과 짝지은 Wilcoxon p=0.0385 로 봤다. 판정은 P1·P3·P5 채택 · P2·P4 미지지다.