필터 네 개의 투표로 3년 국채선물 되돌림 카드 크기를 사다리로 정하면 나아지는가

가설과 결론

데스크 카드는 미국 10년 금리가 밤사이 3bp 이상 움직이면 다음 세션 3년 국채선물(3선)을 반대로 잡는다. 지금은 원화 충격이 미국 금리와 엇갈리면 1계약, 같으면 0.5계약(R1)이라는 필터 하나만 쓴다. 앞선 아이디어 목록에는 «이 날의 충격이 되돌아올 만한가» 를 다른 각도에서 보는 필터가 몇 개 더 있었다. 하나하나는 약해도 여러 필터가 같은 쪽으로 표를 던지는 날만 크게 실으면 잡음이 줄어들 수 있다. 이 실험은 그 다수결 사다리를 시험했다.

발견 구간(2021 ~ 2022)에서도 −0.081 로 R1 보다 못했다. 투표 사다리는 R1 이 이미 하는 일을 흐리게 반복할 뿐이다.

용어와 기호

자료

시점은 이렇다. 미국, 독일, 프랑스 금리와 나스닥은 뉴욕 날짜 s 종가로 한국 e 새벽에 확정된다. 호주 10년 06:55 → 08:20 변화는 e 08:20 에 확정되고, 그 직후 표를 세어 e 개장 시가에 진입한다.

방법

1. PC1 정하기. 발견 구간 미국, 독일, 프랑스 10년 변화를 표준화하고 공분산의 첫 고유벡터를 구해 잠근다(미국 부하가 양이 되게 부호 고정).
2. 표 세기. 카드 날마다 v1 ~ v4 를 계산해 더한다.
3. 계약 배분. 사다리 계약 = clip(1 + 0.25 × 합, 0, 2). R1 을 쓰지 않고 기준 1계약에서 출발한다(R1 의 정보는 v3 로 들어간다).
4. 비교. 구간마다 총 계약을 R1 과 같게 맞추고 일별 손익 차이 d 의 월 블록 부트스트랩 5,000회(seed 66) 한쪽 p 를 낸다.
5. 판정에 쓰지 않는 탐색. E1 필터 하나씩(계약 = clip(1 + 0.25 × v_k, 0, 2)).

모델

네 개의 표

학습하는 값은 v1 의 PC1 부하 셋뿐이고, 나머지는 미리 정한 부호 규칙이다. 표마다 «되돌림이 더 잘 될 날» 이라는 근거가 다르다.

PC1 이 세 금리 공통 변동의 85% 를 설명한다. 미국 금리가 3bp 이상 움직인 날에는 PC1 도 거의 늘 같은 부호라 v1 은 카드 날의 91 ~ 94% 에서 +1 이다. 표로서 가르는 힘이 처음부터 작다.

설정

결과

확증 결과

표마다 맞았나

아래는 확증 런을 다시 만들어(일별 차이를 assert 로 확인) 낸 기술 통계다.

v2 와 v3 는 둘 다 «원화가 미국 금리와 같은 방향인가» 를 본다(v2 의 조건에 sign(ε) = sign(g_us) 가 들어 있다). 그래서 맞는 정보는 사실상 하나이고, 그 하나는 R1 이 이미 쓰고 있다. 여기에 틀린 표 둘이 같은 무게로 섞이면 R1 의 배분이 흐려진다.

필터 하나씩

v3 만 쓴 규칙은 R1 과 같은 정보지만 계약 비율이 1.25 : 0.75(1.67배)로 R1 의 1 : 0.5(2배)보다 순하다. 그래서 R1 보다 조금 못하다. 이것은 원화 엇갈림 필터가 «더 세게» 쓰일 때 이득이라는 뜻이기도 하다.

해석

다수결은 표들이 각자 맞고 서로 독립일 때 힘을 낸다. 여기서는 둘 다 깨졌다. 세계 공통 충격(v1)은 오히려 미국 고유 충격일 때 되돌림이 컸고, 호주 아침 반응(v4)은 카드 손익과 거의 무관했다. 맞는 표 둘은 같은 원화 정보를 두 번 센 것이다. 결국 쓸 만한 정보는 R1 의 원화 엇갈림 하나였고, 투표는 그것을 희석했다.

한계

• 호주 분봉 때문에 발견 구간이 2년(232일)뿐이다. PC1 부하만 이 구간에서 정했고 나머지 규칙은 미리 정했다.
• 2026-10 카드 날 일부는 나스닥 값이 비어 v2 가 자동으로 +1 이 됐다(정당한 갭 조건이 성립하지 않는 것으로 처리).
• 표의 무게를 모두 0.25 로 같게 뒀다. 표마다 무게를 배우는 방법은 사전등록 범위 밖이다.
• 사다리 기준이 R1 이 아니라 1계약이라, 같은 총 계약으로 맞추면 k 가 0.62 안팎으로 작아진다.

산출물

• 계획protocol.md(사전등록 88b2c97)
• 분석, 판정analysis.md
• 코드code/s1_vote.py(확증), code/s_detail.py(기술 통계, 확증 수치 재현 assert), code/render_figures.py(그림)
• 런results/20261029T160608_main/(확증, E1 포함), results/20261030T163250_detail/(card_days.csv, metrics.json)
• 공용 코드../0100_model_open_error_fade/code/libb2.py(카드 사이징 비교), ../0066_multi_asset_panel/code/lib66.py(카드, 부트스트랩)

Appendix

A. 데이터셋 실물

card_days.csv 의 실제 행(2026-09 ~ 10). gross 는 카드 방향 계약당 손익(비용 전), base 와 new 는 비용 1틱 뒤 하루 손익(new 는 k = 0.629 를 곱한 값).

B. 모델 입출력 실물

C. 실험 설정

• 카드, 기준선|g_us| ≥ 3bp, 다음 달력일 세션, 만기 교체 날 제외, R1 계약(엇갈림 1, 일치 0.5)
• 표v1 PC1 부호 일치, v2 정당한 갭 아님, v3 원화 엇갈림, v4 호주 아침 반대(결측 0)
• 사다리clip(1 + 0.25 × 합, 0, 2), 구간별 총 계약 맞춤
• 비용왕복 1틱
• 분할발견 2021-01 ~ 2022-12, 확인 2023-01 ~ 2026-10
• 검정일별 손익 차이 월 블록 부트스트랩 5,000회, seed 66, 한쪽 p < 0.05, 63개 Holm