뉴스와 거래량 없이 생긴 3년 국채선물 장중 급변의 되돌림 검증

가설과 결론

유동성이 얇을 때 생긴 가격 변화는 새 정보가 아니라 일시적인 주문 압력일 가능성이 크고, 그런 움직임은 시간이 지나면 되돌아간다는 것이 시장 미시구조의 오래된 직관이다. 일본 국채 시장 유동성 연구(일본은행 금융연구소 26-E-03)는 가격 분산이 기준가격 변동성과 참여자 구성에 크게 좌우된다고 보고했다. 이 실험은 그 직관을 3선 장중 사건으로 옮겼다. 30분 움직임이 큰데 거래량이 적고 뉴스와 미국 금리가 설명하지 못하는 급변만 골라, 반대로 들어가 1틱 비용을 넘는지 본다.

사전등록 때 H360 은 «부호 +, 0 ~ 2틱, 미지지 쪽» 으로 예측했다. 결과는 부호부터 반대였다. 정보 없는 급변은 종가까지 오히려 급변 방향으로 조금 더 갔다.

용어와 기호

자료

데이터셋

아이디어는 미국 10년 선물을 쓰자고 했지만 그 1분봉은 2022-01 에 시작하고 2026-01 ~ 06 이 비어 있어 연속인 미국 10년 현물 금리 계열로 바꿨다(사전등록에 적음). 분봉 1,420일 모두 마지막 봉이 15:45 다. 2025-12 부터 개장이 08:45 로 당겨졌으므로 시각은 시계 기준 슬롯으로 둔다.

표본과 분할

검정 표본은 2021-01-04 ~ 2026-08-13 이다. 미국 금리 z 가 직전 40일을 요구하므로 실제 사건 날짜는 2021-03-08 ~ 2026-08-12 다. 1002 표가 2026-08-14 오전에 끝나므로 그날은 뺐다. 만기일 23일은 연결표가 11:31 에 다음 월물로 넘어가 장중 손익이 두 월물 가격차를 세므로 뺐다. 규칙은 직전 60일 슬롯 통계만 쓰므로 전체를 한 번 평가하고 발견(2021 ~ 2023)과 확인(2024 ~ 2026-08)을 따로 보고한다. 메타 분류기는 발견 구간으로 학습하고 확인 구간에서만 평가한다.

방법

매 영업일 09:30 부터 15:00 까지 분마다 Δ30, z, 거래량 비율, 속보 수, z_U 를 계산한다. 정의를 처음 만족한 분을 그날의 사건으로 잡는다(부류마다 하루 하나). 속보 창 끝(t+2)까지 본 뒤 봉 t+3 종가에 시장가로 진입하고, 15:45 종가 단일가, 진입 뒤 30분, 60분 세 가지로 청산한다(30분, 60분이 15:35 를 넘으면 종가 단일가). 지정가 갈래는 같은 신호에 1틱 유리한 지정가를 10분 동안 걸어 두고, 1분봉 고저가 1틱 관통한 때만 체결로 친다. 체결 가격이 유리해도 비용은 시장가와 같은 1틱을 매겨 보수적으로 둔다.

검정은 월 블록 부트스트랩 5,000회 한쪽 p(seed 164)이고, H361 은 두 부류를 같은 달 묶음으로 함께 뽑아 평균 차의 분포를 만든다. 문턱을 고른 데서 오는 선택 편향을 보려고 격자 12칸(z 1.5, 2, 2.5 × 저거래량 중앙값 미만, 하위 1/3 × 속보 창 10분, 40분)을 사전등록했고, 날짜 순환 이동 200회로 «12칸 중 최고값» 의 귀무 분포를 만들었다.

모델

문턱 규칙

판정에 쓰는 모델은 학습하는 값이 없는 문턱 규칙이다. 입력은 그 분까지 알려진 z, 거래량 비율, 속보 수, z_U 이고 출력은 진입 여부와 방향 D 다. 문턱(z 2, 거래량 중앙값, 속보 창 [t−10, t+2], |z_U| 1)은 결과를 보기 전에 고정했다.

메타 분류기

H365 는 문턱 대신 트리 모델이 «종가까지 되돌림이 1틱을 넘을 확률» 을 고르게 하면 나아지는지 본다. 2021 ~ 2023 의 |z| ≥ 2 하루 첫 사건 474건(부류 무관)으로 LightGBM 이진 분류기를 학습했다. 특징 8개는 |z|, 급등 여부, 거래량 비율, 속보 수(10분 창, 40분 창), 되돌림 방향으로 부호를 맞춘 z_U, 시각 슬롯, 개장 뒤 누적 변화의 z 다. 확인 구간에서 발견 구간 예측 확률의 중앙값(0.427)을 넘는 사건만 거래한다.

뿌리(깊이 0) 행이 각 트리가 가장 먼저 보는 특징이다.

결과

확증 결과

연도별 종가 청산 net1 이 양수인 해는 2024(+0.36틱, 36건) 하나뿐이고, 비용 2틱 누적은 −546틱이다. H362 의 +1.58틱은 지정가 신호 183건 중 56건(31%)만 체결된 데서 온다. 체결된 거래의 net1 은 −1.32틱이고, 체결되지 않은 신호를 시장가로 들어갔다면 −1.83틱이었다. 지정가가 이긴 것은 급변이 계속 가서 지정가에 닿지 않은 날을 건너뛰었기 때문이다.

사건 앞뒤 경로

시간에 따른 누적

문턱 격자와 선택 편향 귀무

보조 결과와 탐색

메타 분류기의 확인 구간 AUC 는 0.48 로 동전과 같았고, 고른 사건의 net1 은 문턱 규칙의 확인 구간 값(−0.69틱)보다 나빴다. 결과를 본 뒤의 관찰로, 비용 전 −0.98틱이므로 급변을 따라가는 반대 규칙은 비용 1틱 뒤 −0.02틱이다. 발견 구간에서는 따라가기가 +2.84틱이었지만 확인 구간에서 부호가 바뀌어(되돌림 +0.31틱) 이 방향도 규칙이 되지 않는다.

해석

정보 없는 급변의 30분 변화는 중앙값 4틱으로 작고, 183건 중 82건이 거래가 원래 적은 12 ~ 13시에 나왔다. 이런 움직임은 비용 1틱을 넘길 만큼 되돌아갈 여지가 처음부터 작다. 게다가 평균은 되돌림이 아니라 약한 지속 쪽이었다. 거래량이 적은 채로 가격이 밀린 것은 호가가 얇아 작은 주문에도 가격이 움직였다기보다, 큰 참가자들이 이미 같은 방향으로 호가를 옮긴 결과(거래 없이 호가가 이동한 것)일 수 있다. 이 실험의 자료로는 두 설명을 가를 수 없다. 숫자가 말하는 것은 «정보 없음» 의 대리 변수(속보 사전, 거래량, 미국 금리)로 고른 급변이 되돌림 우위를 주지 않는다는 데까지다.

한계

산출물

• 사전등록protocol.md (커밋 22f6ea6, 수정 95fef17)
• 분석과 판정analysis.md
• 정본 런results/20261102T212916_main/
• 사건 원장trades.csv (정보 없는 183건, 정보 있는 926건)
• 격자, 귀무grid.csv, null.csv
• 메타 분류기model_lgbm.txt, meta_pred.csv
• 코드code/data.py, code/s1.py, code/render_figures.py

Appendix

A. 데이터셋 실물

정본 런의 사건 원장(trades.csv)에서 정보 없는 급변 마지막 다섯 행이다. hm 은 사건 분 t, d30 은 Δ30(가격), vrel 은 거래량 비율, zu 는 z_U, news10 과 news40 은 10분, 40분 창의 속보 수, entry 는 봉 t+3 종가, R 과 net1 은 종가 청산 틱이다.

다섯 행 모두 5틱(d30 0.05) 급등 뒤 매도(D = −1)였고 종가까지 되돌아 이긴 날들이다. 표본 전체로는 이런 날보다 계속 오른 날이 더 많았다.

B. 모델 입출력 실물

메타 분류기가 확인 구간 마지막 세 사건에 실제로 받은 입력과 낸 확률(meta_pred.csv)이다. slot 은 08:46 을 0 으로 센 분, p 는 «R > 1틱» 확률, take 는 p 가 0.427 을 넘었는지다.

확률은 0.40 ~ 0.43 의 좁은 범위에 모여 있고, 고르지 않은 두 사건이 오히려 6틱, 7틱 되돌아갔다. 확인 구간 AUC 0.48 과 같은 그림이다.

C. 실험 설정