주말 비트코인 변동성으로 월요일 국채선물 변동성을 미리 알 수 있나

세 줄 요약

금요일 21:00 부터 월요일 08:00 까지 59시간의 비트코인 실현 분산 B 를, 과거 변동성(HAR)과 금요일 미국 10년 금리 변화 크기를 넣은 모델에 더했다. 확인 구간(2024-01 ~ 2026-09) 정규 월요일 126개에서 QLIKE 가 3선 0.0894 → 0.0893(감소 0.03%), 10선 0.1101 → 0.1102(증가 0.05%) 였고, 월 블록 부트스트랩 한쪽 p 는 0.47, 0.53, Holm 보정 0.93 이다.
B 의 계수는 0 에 가깝다(전체 표본 3선 +0.007, t 0.44). 미국 금요일 장을 뺀 토요일 06:00 부터의 창, 원화 시장(업비트) 비트코인, 개장 갭, 휴일 낀 주도 모두 같았다. 금요일 미국 금리 변화를 월요일에 되돌리는 규칙의 계약 수를 1/예측 변동성으로 맞추면 거래당 샤프가 −0.113 에서 −0.142 로 오히려 낮아졌다(67건, p 0.86).
판정은 폐기다. 한국 국채선물의 월요일 장중 변동성은 금요일 미국 금리와 직전 주 변동성으로 설명되고, 주말 비트코인은 그 위에 더하는 것이 없다. 같은 자료에서 LightGBM 은 HAR 보다 QLIKE 가 14 ~ 31% 나빴다.

가설과 결론

2026-10 에 나온 연구(Ebadollahyvahed and Umeorah, arXiv 2610.35702)는 미국 주식, 금, 중기 국채 ETF(IEF)의 월요일 변동성을 HAR 모델로 예측할 때 비트코인, 이더, XRP 의 주말 변동성 공통 요인을 더하면, 2024 이후 표본에서 QLIKE 손실이 11 ~ 22%(IEF 17%) 줄었다고 보고했다. 2024 전에는 예측력이 약했다. 국채선물이 닫힌 주말에도 거래되는 시장이 주말의 위험을 먼저 반영한다면, 한국 3선, 10선의 월요일 변동성도 미리 알 수 있을 것이다. 데스크의 일일 카드는 방향이 아니라 변동성 예측기를 매일 다시 적합하므로, 그 예측기를 개선하면 카드의 계약 수 사다리에 바로 쓸 수 있다.

가설: H378: 3선, 확인 구간 정규 월요일에서 HAR + 미국 금리 변화 크기 모델(M1)에 주말 BTC 분산을 더한 M2 의 평균 QLIKE 가 M1 보다 작다. H379: 10선에서 같다. 두 개를 Holm 으로 묶고 문턱은 0.05. H380: 금요일 미국 금리 변화를 월요일에 되돌리는 3선 규칙에서 계약 수를 M2 예측 변동성의 역수로 맞추면 고정 크기보다 거래당 샤프가 크다(한쪽 p < 0.10, 표본이 작아 탐색 수준 문턱).
예측: 사전등록에서 감소율 0 ~ 5% 의 같은 부호를 예측했고 미지지 쪽에 무게를 두었다. 한국 선물은 미국 금리 변화를 이미 넣은 모델과 비교하기 때문이다.
결론: 세 가설 모두 지지되지 않았다. 감소율은 3선 +0.03%, 10선 −0.05% 이고 크기 조절은 샤프를 낮췄다. 판정은 폐기다.

주가설과 판정
가설	대상	비교	확인 구간 결과	한쪽 p	Holm p	판정
H378	3선	M2 vs M1 QLIKE	0.0894 → 0.0893 (+0.03%)	0.465	0.930	미지지
H379	10선	M2 vs M1 QLIKE	0.1101 → 0.1102 (−0.05%)	0.532	0.930	미지지
H380	3선	변동성 크기 vs 고정 크기 샤프	−0.142 vs −0.113 (차 −0.029)	0.855	묶지 않음	미지지

용어와 기호

3선, 10선: 한국거래소 3년, 10년 국채선물. 연결 시세(근월물을 이어 붙인 것)의 1분봉을 쓴다
틱: 가격의 최소 단위 0.01. 손익은 1계약당 틱이다
정규 월요일: 월요일 세션이면서 직전 세션이 바로 앞 금요일인 날. 월요일이 휴장이거나 금요일이 휴장인 주는 «휴일 낀 첫 세션» 으로 따로 둔다
RV(장중 실현 분산): 그날 첫 봉 시가부터 15:45 종가까지를 5분 블록으로 끊고, 블록마다 (가격 변화 × 100)² 을 더한 값(틱²). √RV 는 그날 장중 변동성(틱)이다. 만기일은 연결 시세가 11:31 에 다음 월물로 넘어가므로 그 블록을 뺀다
RV_d, RV_w, RV_m: 직전 세션 RV, 직전 5세션 RV 평균, 직전 22세션 RV 평균. HAR 의 세 시차다
HAR: Heterogeneous Autoregressive 모델. 오늘 변동성을 하루, 한 주, 한 달 평균 변동성의 선형 결합으로 예측한다. 여기서는 로그를 취해 ln RV 를 ln RV_d, ln RV_w, ln RV_m 에 회귀한다
B(주말 BTC 분산): 바이낸스 BTCUSDT 1시간봉 로그 수익률(×10⁴, bp)의 제곱합(bp²). 금요일 21:00 초과 ~ 월요일 08:00 이하(한국 시간)에 끝나는 59개 봉. 빠진 시간을 걸친 수익률은 버린다
B_wk: 같은 정의로 창을 토요일 06:00 ~ 월요일 08:00 으로 줄인 것(50시간). 미국 금요일 장(한국 금요일 밤)의 고용지표 같은 사건을 뺀다
B7: B 창이 시작하기 전 7일 동안의 BTC 분산. LightGBM 에만 넣었다
Δ(미국 금요일 변화): 월요일 앞의 마지막 뉴욕 날짜(보통 금요일)의 미국 10년 국채금리 일 종가 변화(bp, FRED DGS10). 한국 월요일 개장 전에 알려진다
M0, M1, M2: M0 = HAR. M1 = M0 + ln(1+|Δ|). M2 = M1 + ln B. M2w 는 ln B 대신 ln B_wk, M2up 은 업비트 원화 BTC 로 같은 B 를 쓴 것
F(예측 분산): F = exp(ŷ + s²/2). ŷ 는 회귀가 낸 ln RV 예측, s² 는 학습 잔차 분산이다. 로그에서 분산으로 되돌릴 때 생기는 치우침을 고친다
QLIKE: RV/F − ln(RV/F) − 1. 변동성 예측의 표준 손실이며 예측이 실현과 같으면 0, 작을수록 좋다. 특히 변동성을 낮게 본 날을 크게 벌한다
감소율: 1 − 평균 QLIKE(새 모델) ÷ 평균 QLIKE(기준 모델). 양이면 새 모델이 낫다
확장창: 월요일마다 그날보다 앞선 정규 월요일 전부로 모델을 다시 적합해 그날 하나를 예측하는 방식. 모든 예측이 표본 밖이다
월 블록 부트스트랩: 손실 차를 달 단위 묶음으로 나눠 묶음을 복원 추출해 평균을 5,000번 다시 계산하는 방법(seed 167). 평균을 0 으로 옮긴 분포에서 관측 평균 이상이 나올 비율이 한쪽 p 다
DM 검정: Diebold-Mariano 검정. 두 예측의 손실 차 평균을 HAC 표준오차(Newey-West 지연 4)로 나눈 t 값. 보조로 함께 적는다
Holm 보정: 여러 가설을 함께 시험할 때 p 값을 순서대로 키워 우연한 통과를 막는 방법. H378, H379 둘을 묶는다
OLS, HAC t: OLS 는 최소제곱 선형회귀. HAC t 는 자기상관과 이분산을 감안한 Newey-West(지연 4) 표준오차로 나눈 계수다
월요일 되돌림 규칙: |Δ| ≥ 3bp 이고 Δ 가 금요일 값이면, 미국 금리가 오른 경우 월요일 시가에 3선 매수, 내린 경우 매도, 15:45 종가 청산. 단위 1, 2, 3(|Δ| 3, 6, 10bp 경계). 미국 밤사이 움직임에 한국 시가가 과잉 반응한 몫이 장중에 되돌아온다는 데스크 규칙을 월요일로 옮긴 것이다
k(크기 배율): k = clip(m ÷ √F, 1/3, 3). m 은 그날 앞 모든 M2 예측 √F 의 중앙값. 예측 변동성이 평소의 두 배면 계약을 절반으로 줄인다
샤프(거래당): 거래 순손익 평균 ÷ 표준편차. 순손익은 크기 × (계약당 손익 − 비용 1틱)
발견 구간, 확인 구간: 발견 = 예측 시작(2019 중반) ~ 2023-12, 확인 = 2024-01 ~ 2026-09-30. 판정은 확인 구간으로만 한다
충격 구간: 고정해 둔 사건 9개(2020-02-24 코로나, 2022-02-24 러시아 우크라이나 침공, 2023-03-10 SVB, 2023-10-09 하마스 이스라엘, 2024-04-15 이란 이스라엘, 2024-08-05 엔 캐리 청산, 2024-12-04 한국 비상계엄, 2025-04-03 미국 상호관세, 2025-06-13 이스라엘 이란 공습) 각각의 그날부터 10일 안의 월요일
LightGBM: 그래디언트 부스팅 결정트리. 얕은 트리를 차례로 더해 앞 트리의 오차를 줄인다

자료

데이터셋

쓴 자료
자료	기간	해상도	쓰임
선물 연결 1분봉 3선, 10선(인포맥스 단말 수집본)	2017-09 ~ 2026-09-30	1분, 라벨은 봉이 끝나는 시각	RV, 시가, 종가
월물별 1분봉(같은 출처)	2026-07-01 ~ 09-10	1분	연결 시세가 빈 날을 달력상 근월물(만기 안 지난 가장 가까운 월물)로 채움
바이낸스 BTCUSDT 1시간봉(공개)	2017-08-17 ~ 2026-09-30	1시간	B, B_wk, B7
업비트 KRW-BTC 1시간봉(공개)	2017-09-25 ~ 2026-10-29	1시간	원화 시장 대조(M2up)
FRED DGS10(공개)	2017 ~ 2026-10-08	일, 뉴욕 날짜 종가	Δ

빈 날을 채울 때 그날 거래량이 가장 많은 월물을 고르면 진입 뒤 시각의 거래량을 보는 셈이라, 만기 달력만으로 월물을 정했다.

표본과 시각 정렬

표본(결과 지표를 보기 전 점검, 정본 런 metrics.json)
항목	3선	10선
세션(2017-09-01 ~ 2026-09-30)	2,203	2,214
15:45 종가 봉이 없어 뺀 날	16	1
만기일(11:31 블록 제외)	37	37
정규 월요일(모델 표본)	404	411
예측이 있는 월요일: 발견 / 확인	198 / 126	205 / 126
휴일 낀 첫 세션(탐색)	82	82
B 창 59시간 중 빠진 시간	4개 창에서 1 ~ 4시간	같음

월요일 하나의 정보 흐름(한국 시간)
시각	일어나는 일
금 15:45	국채선물 마감. 금요일 RV 확정(RV_d)
금 21:00 ~ 월 08:00	B 창. 미국 금요일 장(금 22:30 개장, 고용지표 금 21:30)이 앞쪽에 들어간다
토 06:00 무렵	미국 금요일 국채 종가 확정(Δ). B_wk 창 시작
월 08:00	B 마감, 모델 예측 F 확정
월 08:45(2025-11 까지 09:00)	개장. 되돌림 규칙 시가 진입
월 15:45	종가 단일가. 월요일 RV 확정, 규칙 청산

바이낸스 시각은 UTC 봉 시작 시각이라 한국 시간 봉 끝 시각으로 바꿨다(+10시간). 미국 금리는 뉴욕 날짜 종가이므로 월요일보다 앞선 뉴욕 날짜의 값만 쓴다.

방법

표본 분할

모델은 정규 월요일만으로 적합한다. 월요일마다 그날 앞의 월요일 전부(최소 80개)로 OLS 를 다시 맞춰 그날 하나를 예측한다. 그래서 첫 예측은 3선 2019-07-29, 10선 2019-06-24 이다. 고르는 특징이나 문턱이 없어(모두 사전등록에 고정) 선택 편향을 따로 귀무로 잴 필요가 없다. 출처가 2023 말 구조 변화를 보고했으므로 확인 구간 2024 ~ 는 출처가 효과를 본 시기와 겹친다.

확장창 분할 — 3선 확장창을 연 단위로 묶어 그렸다. 짙은 막대가 그해 첫 월요일 시점의 학습 월요일 수, 주황 막대가 그해 예측한 월요일이다. 실제로는 월요일마다 한 번씩 학습창이 늘어난다.

검정과 판정 문턱

H378, H379: 손실 차 d = QLIKE(M1) − QLIKE(M2) 의 평균 > 0. 월 블록 부트스트랩 한쪽 p, 두 개 Holm, 지지 = Holm p < 0.05.
H380: 거래를 달 단위로 묶어(두 크기를 짝지어) 재표집한 샤프 차의 부트스트랩, 한쪽 p < 0.10.
채택은 H378 또는 H379 지지, H380 지지, 규칙 신호 연 24회 이상, 비용 2틱 뒤 누적 양을 모두 요구한다. 예측만 좋아지면 보류(변동성 대역 개선 후보), 예측이 안 좋아지면 폐기다.

모델

HAR 계열

모델과 설정
모델	표적	설명변수	적합	왜 넣었나
M0	ln RV	상수, ln RV_d, ln RV_w, ln RV_m	OLS, 월요일마다 확장창	변동성 예측의 표준 기준선
M1	ln RV	M0 + ln(1+\|Δ\|)	같음	주말 BTC 와 섞이는 금요일 미국 사건을 통제
M2	ln RV	M1 + ln B	같음	주가설(H378, H379)
M2w	ln RV	M1 + ln B_wk	같음	미국 금요일 장을 뺀 순수 주말(H381, 보조)
M2up	ln RV	M1 + ln B(업비트)	같음	원화 시장 대조(탐색)
LightGBM	ln RV	ln RV_d, ln RV_w, ln RV_m, ln(1+\|Δ\|), ln B, ln B_wk, ln B7	13 월요일마다 확장창 재적합, seed 167, 168, 169 예측 평균. n_estimators 300, learning_rate 0.03, num_leaves 7, max_depth 제한 없음(−1), min_child_samples 20(min_data_in_leaf), subsample 0.8(bagging_freq 1), colsample_bytree 0.8	비선형 상호작용(H382, 탐색)

모든 모델의 예측 분산은 F = exp(ŷ + s²/2) 다. LightGBM 의 s² 는 그 재적합의 학습 잔차 분산이다.

학습된 모델의 구조

아래 그림은 모식도가 아니다. 정본 런의 마지막 확장창 적합(3선 2026-09-21 예측)을 같은 자료로 다시 맞추고, 커밋된 예측을 그대로 재현하는지 확인한 뒤 그 모델 객체에서 그렸다.

마지막 확장창 적합. 학습 월요일 403개(2017-09-25 ~ 2026-09-14), 커밋된 마지막 예측을 그대로 재현한 모델이다.

오른쪽(양)이면 그 변수가 클수록 월요일 RV 예측이 커진다. ln(1+|Δ|) 계수 +0.0744.

마지막 확장창 적합. 학습 월요일 403개(2017-09-25 ~ 2026-09-14), 커밋된 마지막 예측을 그대로 재현한 모델이다.

오른쪽(양)이면 그 변수가 클수록 월요일 RV 예측이 커진다. ln B 계수 +0.0069 는 0 에 가깝다.

가운데 작은 트리들은 실제 학습된 트리다. 세 seed 평균 예측이 커밋된 마지막 13개 예측과 같음을 확인했다.

뿌리에서 ln RV_w ≤ 4.978 로 갈린다. n 은 그 노드에 떨어진 학습 월요일 수다.

마지막 트리, 깊이 4, 잎 7개.

그림 C4 · 300그루 전체의 깊이별 특징 분기 수
분기 위치 \ 피처	ln RV_w	ln B_wk	ln B7	ln RV_d	ln RV_m	ln(1+\|Δ\|)	ln B	합
깊이 0 (뿌리)	77	22	34	48	47	42	30	300
깊이 1	72	84	59	111	56	43	26	451
깊이 2	81	85	71	67	59	72	49	484
깊이 3	52	67	67	27	41	41	32	327
깊이 4	28	32	30	16	25	19	25	175
깊이 5	9	11	15	5	5	7	11	63
분기 합	319	301	276	274	233	224	173	1,800
손실 감소(gain) 몫	53.1%	5.2%	3.6%	17.4%	13.8%	4.6%	2.3%	100%

뿌리(깊이 0) 행이 각 트리가 가장 먼저 보는 특징이다.

결과

확증 결과

M2 vs M1 (정본 런 metrics.json, primary_conf 와 보조)
대상	구간	월요일	QLIKE M1	QLIKE M2	감소율	부트스트랩 p	DM t (p)	RMSE ln RV
3선 H378	확인	126	0.0894	0.0893	+0.03%	0.465	0.07 (0.47)	0.371 → 0.370
10선 H379	확인	126	0.1101	0.1102	−0.05%	0.532	−0.14 (0.55)	0.444 → 0.444
3선	발견	198	0.1065	0.1065	−0.01%	0.51	−0.02	0.418 → 0.418
10선	발견	205	0.1315	0.1320	−0.41%	0.63	−0.30	0.476 → 0.476
3선	확인, 충격 구간 뺌	118	0.0764	0.0767	−0.28%	0.75	−0.86
10선	확인, 충격 구간 뺌	118	0.0923	0.0927	−0.38%	0.82	−1.08

Holm 보정 p 는 H378, H379 모두 0.930 이다. 주말 비트코인 분산을 더해도 월요일 변동성 예측은 네 자리까지 같다.

월요일 실현 변동성과 예측 — 정규 월요일의 실현 장중 변동성(√RV, 회색 점)과 M1(파랑), M2(빨간 점선) 예측. 두 예측선이 거의 겹친다. 2020-03 과 2022 에 큰 월요일이 몰려 있다.

M2 계수(ln RV 회귀, HAC t, coefs.csv)
표본	대상	ln RV_d	ln RV_w	ln RV_m	ln(1+\|Δ\|)	ln B	월요일
전체	3선	0.291 (5.8)	0.460 (5.3)	0.129 (1.6)	0.075 (2.4)	0.007 (0.4)	404
확인	3선	0.386 (4.2)	0.188 (1.2)	0.376 (3.3)	0.075 (1.6)	0.044 (1.0)	126
전체	10선	0.309 (5.6)	0.428 (4.5)	0.218 (2.9)	0.088 (2.3)	0.005 (0.3)	411
확인	10선	0.399 (5.3)	0.374 (2.4)	0.147 (1.1)	0.079 (1.3)	0.011 (0.2)	126

괄호는 HAC t 다. ln B 계수 0.007 은 B 가 두 배가 되어도 월요일 RV 예측이 0.5% 커진다는 뜻이다. 같은 회귀에서 미국 금요일 변화 크기는 t 2.3 ~ 2.4 로 남는다.

시간과 연도로 보면

QLIKE 누적 개선 — 새 모델이 기준보다 나은 만큼(QLIKE 차)을 시간 순서로 더했다. 빨간 선(주말 BTC 의 몫)과 금색 점선(토요일 06:00 부터의 창)은 3선에서 0 근처에 머물고, 10선에서는 2020 가을 몇 월요일에 −0.25 까지 내려간 뒤 평평하다. 파란 선(미국 금리의 몫)은 2020 초, 2022, 2024 하반기에 크게 올라간다. 옅은 노랑이 확인 구간이다.

연도별 감소율 — 연도별 QLIKE 감소율. 빨강(BTC)은 10선 2020(−3.2%)과 2021(+3.3%)을 빼면 모든 해가 ±2% 안이다. 출처가 효과를 본 2024 이후에도 3선 +0.1%, +0.5%, −0.2%, 10선 −0.2%, +0.4%, −0.1% 다. 파랑(미국 금리)은 해마다 −10% ~ +14% 로 흔들린다.

B 와 예측 오차 — 가로축은 ln B, 세로축은 M1 예측이 빗나간 크기 ln(RV ÷ F). 주말 BTC 가 M1 이 놓친 것을 담는다면 오른쪽으로 갈수록 점이 위로 올라가야 한다. 순위상관은 3선 발견 +0.11, 확인 +0.03, 10선 발견 +0.09, 확인 −0.05 다. 두 구간의 직선 모두 거의 평평하다.

계약 수 조절

데스크의 미국 밤사이 되돌림 카드는 «다음 세션이 신호일의 달력상 다음 날» 일 때만 거래해서 월요일에는 들어가지 않는다. 그래서 같은 규칙을 금요일 미국 변화로 월요일에 적용한 규칙을 따로 정의하고 크기만 바꿔 비교했다.

월요일 되돌림 규칙(3선), 비용 1틱 뒤
구간	거래	연	계약당 비용 전	고정 샤프	변동성 크기 샤프	차	한쪽 p	누적 고정 / 변동성(1틱)	누적(2틱)
확인	67	24.8	+0.81	−0.113	−0.142	−0.029	0.855	−159 / −176	−264 / −283
발견	122			−0.108	−0.109	−0.001	0.52

크기 조절 누적 손익 — 왼쪽은 두 크기의 비용 1틱 뒤 누적(틱). 둘 다 내려간다. 오른쪽은 크기 배율 k 와 계약당 비용 전 손익. 예측 변동성이 낮아 크게 산 날이 더 벌지 않았다.

월요일에는 규칙 자체가 비용 1틱을 넘지 못한다(계약당 비용 전 +0.81틱). 크기를 바꿔도 위험당 손익은 나아지지 않았다. 10선에서도 확인 구간 샤프 차는 −0.015(p 0.72)다.

탐색 결과

보조 비교(확인 구간, 판정에 쓰지 않음)
비교	3선 감소율 (p)	10선 감소율 (p)
M1 vs M0(미국 금리의 몫)	2.1% (0.29)	5.6% (0.14)
M2 vs M0	2.2% (0.29)	5.6% (0.15)
M2w vs M1(H381, 토 06:00 ~ 창)	−0.07% (0.63)	−0.13% (0.67)
M2up vs M1(업비트 원화 BTC)	+0.02% (0.47)	−0.09% (0.56)
LightGBM vs M2(H382)	−30.7% (0.96)	−13.5% (0.92)

휴일 낀 첫 세션 82개(전체 월요일 계수를 그대로 쓰고 B 를 59시간 기준으로 환산): QLIKE 3선 0.1243 → 0.1245, 10선 0.1203 → 0.1206. 표본 안 계수라 유리한 쪽인데도 차이가 없다.
개장 갭: ln(1+|월요일 시가 − 금요일 종가|) 회귀에서 미국 변화 크기 계수는 3선 +0.52(t 9.4), 10선 +0.64(t 9.9)로 강하다. ln B 계수는 발견 구간 −0.10(t −2.4), −0.09(t −2.0)로 오히려 음이고 확인 구간 +0.08(t 0.9), +0.05(t 0.5)다.
상대 크기(결과를 본 뒤 만든 변수): B 를 그날 앞 B 분포로 3등분하면 위 1/3 월요일의 실현이 M1 예측보다 로그로 +0.08 ~ +0.14 높았다(두 구간 모두). 그래서 ln B 에서 직전 52 월요일 중앙값을 뺀 값을 넣으니 3선 확인 3.0%(p 0.12), 발견 4.4%(p 0.07), 10선 확인 0.5%(p 0.34)였다. 결과를 보고 고른 변수이고 유의하지 않다. 새로 사전등록할 후보로만 남긴다.
고변동 월요일 개장 돌파(H383): M2 예측이 위 1/3 인 월요일, 첫 30분 방향으로 진입해 종가 청산. 3선 확인 35건 비용 1틱 뒤 −3.60틱(p 0.96), 10선 24건 −0.25틱(p 0.51). 연 10건 안팎으로 빈도도 낮다.

해석

월요일 3선, 10선 장중 변동성은 직전 주의 자기 변동성(t 4 ~ 6)과 금요일 미국 금리 변화 크기(t 2.3 ~ 2.4)가 설명한다. 주말 비트코인 분산은 이 두 가지를 통제하지 않은 단순 순위상관부터 0 에 가깝다(확인 구간 3선 +0.05, 10선 +0.05). 월요일 B 의 연 중앙값은 2017 ~ 2022 에 12 ~ 63만 bp² 였다가 2023 ~ 2026 에 5 ~ 9만 bp² 로 줄었는데, 3선 월요일 RV 연 중앙값은 2022 년 205, 2026 년 157 틱² 으로 오히려 컸다. 두 계열의 수준이 따로 움직인다.

출처가 미국 IEF 에서 본 효과가 왜 한국 선물에는 없는지는 이 실험이 가리지 않았다. 가능한 설명 하나는 IEF 의 월요일 변동성이 미국 월요일 장(한국 월요일 밤)을 담는 반면 한국 월요일 장은 미국이 열리기 전에 끝난다는 점이다. 다른 설명은 주말 위험이 한국 국채로 들어오는 길이 미국 금리 하나뿐이라 금요일 미국 변화가 그 몫을 이미 가져간다는 것이다. 어느 쪽이든 데스크의 변동성 예측기에 주말 비트코인을 넣을 근거는 없다.

한계

데스크 카드는 월요일에 거래하지 않는다. H380 은 같은 규칙을 금요일 미국 변화로 월요일에 적용한 대체 규칙이라, 카드 자체의 크기 조절을 잰 것이 아니다.
미국 금리는 일 종가만 썼다. 미국 국채선물이 일요일 저녁(한국 월요일 07:00 무렵)에 다시 열리며 생기는 움직임은 넣지 않았다. 이것이 비트코인보다 나은 주말 정보일 수 있다.
RV 는 장중(첫 봉 시가 ~ 15:45)만 잰다. 개장 갭은 탐색으로 따로 보았다.
비용 1틱은 3선 실측 스프레드다. 10선은 스프레드가 더 넓을 수 있다. H380 은 3선만 판정에 썼다.
LightGBM 은 하이퍼파라미터를 조정하지 않았고 월요일 200 ~ 400개는 트리에 작은 표본이다.
첫 실행은 계수표를 만드는 단계에서 통계 패키지가 없어 멈췄다. 같은 코드에 HAC 계산을 직접 넣어 다시 돌린 것이 정본이다. 멈춘 실행은 예측만 남겼고 결과를 보지 않았다.
2026-07-01 ~ 09-10 은 연결 1분봉이 비어 월물별 1분봉에서 달력상 근월물로 채웠다.

산출물

계획protocol.md(사전등록 6bc9609, 수정 없음)
분석, 판정analysis.md
코드code/data.py(자료와 점검), code/s1.py(확증 런), code/s_explore.py(탐색), code/render_figures.py(그림과 구조도)
정본 런results/20261102T215027_main/(metrics.json, forecasts_3선.csv, forecasts_10선.csv, trades.csv, breakout.csv, coefs.csv, yearly.csv, holiday.csv)
탐색 런results/20261102T215121_explore/(explore.json, relative_b.json)

Appendix

A. 데이터셋 실물

입력 1: 3선 연결 1분봉 2026-09-21(정규 월요일)의 처음과 끝. 라벨은 봉이 끝나는 시각이다.

1분봉 일부
시각	시가	현재가(봉 종가)
2026-09-21 08:46	102.19	102.19
2026-09-21 08:47	102.19	102.19
2026-09-21 08:50	102.19	102.20
2026-09-21 08:51	102.20	102.21
2026-09-21 15:44	102.23	102.23
2026-09-21 15:45	102.22	102.22

입력 2: 바이낸스 BTCUSDT 1시간봉 종가(한국 시간 봉 끝). B 창의 처음과 끝이다.

BTC 1시간봉 일부
봉 끝(한국 시간)	종가(USDT)	비고
2026-09-18 21:00	78,062.00	창의 기준점(이 봉 뒤부터 셈)
2026-09-18 22:00	78,043.11	첫 수익률
2026-09-21 07:00	80,932.01
2026-09-21 08:00	81,222.85	마지막 수익률

그날의 세션 표(panel): 첫 봉 08:46, 시가 102.19, 종가 102.22, 5분 블록 84개, RV 165 틱², B = 118,228 bp²(59시간), Δ = +7bp(뉴욕 2026-09-18), 직전 세션 2026-09-18(달력 3일 앞, 정규 월요일).

B. 모델 입출력 실물

3선 2026-09-21 정규 월요일, 정본 런의 마지막 예측이다(forecasts_3선.csv, trades.csv).

Request meta: 2026-09-21 08:00 예측, 3선, 확장창 OLS(그날 앞 정규 월요일 403개로 학습), 표적 ln RV
Input: ln RV_d 5.313(금 RV 203), ln RV_w 5.229, ln RV_m 5.092, ln(1+|Δ|) 2.079(Δ +7bp), ln B 11.680, ln B_wk 10.547
Model response: F: M0 162.6, M1 168.9, M2 169.0, M2w 169.0, M2up 169.4, LightGBM 143.2(틱²). 되돌림 규칙: Δ +7bp 이므로 시가 매수 2단위, k = 0.75 로 변동성 크기 1.5단위
Ground truth check: 실현 RV 165(√RV 12.8틱). QLIKE M1 0.0003, M2 0.0003. 시가 102.19 → 종가 102.22, 계약당 +3틱, 고정 크기 비용 1틱 뒤 +4틱, 변동성 크기 +2.99틱

C. 실험 설정

기간2017-09-01 ~ 2026-09-30(바이낸스 자료 끝), 예측 2019-06 ~
표본정규 월요일(직전 세션이 바로 앞 금요일), 15:45 종가 봉 있는 날
RV첫 봉 시가 기준 5분 블록, 마지막 점 15:45, 만기일 11:31 걸친 블록 제외
B바이낸스 1시간 로그 수익률 ×10⁴ 제곱합, 금 21:00 초과 ~ 월 08:00 이하(59시간)
모델ln RV OLS, 확장창 월요일마다, 최소 학습 80개, F = exp(ŷ + s²/2)
LightGBMn_estimators 300, learning_rate 0.03, num_leaves 7, max_depth −1, min_child_samples 20, subsample 0.8, bagging_freq 1, colsample_bytree 0.8, seed 167, 168, 169 평균, 13 월요일마다 재적합
검정QLIKE 차 월 블록 부트스트랩 5,000회 한쪽 p(seed 167), H378, H379 Holm, DM HAC 지연 4 보조
크기 조절k = clip(이전 √F 중앙값 ÷ √F, 1/3, 3), 비용 1틱(판정), 2틱(보고)
분할발견 ~ 2023-12, 확인 2024-01 ~ 2026-09-30
외부 반출없음