주금공 MBS 입찰에서 앞 창 낙찰 잔차로 뒤 창 낙찰을 예측하고 응찰 규칙을 검증한다

가설과 결론

이 질문이 그럴듯했던 이유는 두 가지다. 첫째, 단일가격 입찰의 낙찰은 그날 응찰한 기관들의 수요 곡선이 정하고, 같은 회차의 트랜치들은 같은 기관들이 몇십 분 간격으로 응찰한다. 둘째, 입찰 전날 정보만 쓴 예측은 그날 아침 수요 충격을 모르므로 그 몫이 잔차에 남는다. 앞 창 결과는 그 충격을 먼저 보여 준다. 실제로 그 충격은 크고 지속적이었다. 다만 결론에서 보듯 «낙찰을 맞히는 것» 과 «응찰로 돈을 버는 것» 은 이 입찰 구조에서 다른 문제였다.

용어와 기호

자료

입찰 기록은 주관사단이 배포한 입찰 표를 트랜치 단위로 정리한 표다. 2016-01 ~ 2026-10 의 2,447트랜치가 있고, 이 가운데 핵심 트랜치이면서 날짜가 확인되고 일반 또는 ST 회차이고 낙찰이 있으며 비고에 «비경쟁», «스왑» 이 없는 1,883트랜치를 썼다. 창 시각은 입찰 전날 밤 게시되는 회차 발행안내에서 파생했고 2021-03 부터만 있다. 그래서 확증 표본은 창 정보가 있는 899트랜치, 120회차 가운데 네 창을 모두 쓴 일반 회차 92회차(786트랜치)다. 2021-03 이후인데 창 정보가 없는 12회차는 창 순서를 모르므로 뺐다.

예측은 입찰 전날 정보만 쓰는 걷기 전진 릿지 회귀(2019-01 부터)의 값이고, 창이 있는 트랜치는 모두 예측이 있다. 손익은 1,867트랜치를 종목 표준코드에 붙여 받은 종목 민평으로 잰 헤지 양보 H_2, H_5, H_10, H_20 을 썼다. 결과 지표를 보기 전에 기간, 중복, 창 배치를 점검했다. 회차와 만기 중복은 0건, 창 길이는 모두 20분이다. 일반 4창 회차의 창 배치는 09:30 에 1년과 7년 또는 15년, 10:00 에 3년과 10년, 10:30 에 2년과 30년, 11:00 에 5년과 20년으로 거의 고정이다.

방법

이 실험은 사전등록한 상관 검정 넷과 규칙 비교 둘로 이루어진다. 계획 문서를 결과보다 먼저 커밋했고, 확증 정의는 그 문서대로다. 먼저 트랜치마다 잔차 e = 낙찰 − 예측을 계산한다. 회차마다 창별로 두 트랜치의 e 를 평균해 창 잔차를 만든다. 09:30 창 평균이 F, 11:00 창 평균이 B 다. H630 은 확인 구간 44회차에서 F 와 B 의 상관이 0.3 을 넘는지 본다. H631 은 전체 92회차에서 직전 회차 편향 L 을 F 와 B 에서 회귀로 걷어 낸 뒤의 편상관이 양인지 본다. 예측이 한동안 한쪽으로 치우치면 모든 창 잔차가 같이 움직여 상관이 생기는데, 그 몫은 입찰 전날에도 알 수 있으므로 앞 창의 정보로 볼 수 없기 때문이다.

응찰 규칙은 단일가격 입찰의 구조를 그대로 따른다. 응찰 스프레드 s 는 «이 스프레드 이상이면 받겠다» 는 하한이고, 낙찰 스프레드가 s 이상이면 체결되어 낙찰 스프레드로 받는다. 동률은 체결로 본다(동률 미체결은 강건성에서 본다). 규칙 A0 는 예측에 응찰하고, 규칙 A1 은 예측에 F 를 더한 값에 응찰한다. 앞 창이 넓게 끝났으면 더 넓은 스프레드가 아니면 받지 않겠다는 뜻이다. 체결된 트랜치의 손익은 H_5 − 2bp 이고, 체결 안 된 트랜치는 0 이다. H632 는 확인 구간 11:00 트랜치 88개(44회차)에서 D = A1 − A0 의 평균이 양인지, H633 은 A1 평균 자체가 양인지 본다.

검정은 모두 월 블록 부트스트랩 5,000회(seed 209)의 한쪽 p 이고, 여섯 가설에 Holm 을 건다. 상관은 회차 단위, 손익은 트랜치 손익을 회차마다 평균한 뒤 회차 단위로 재표집한다. 결과 공개 시각은 창 종료 직후라고 가정했다. 09:30 창은 09:50 에 끝나므로 11:00 창 응찰까지 70분이 남는다. 판정 규칙은 미리 정했다. H632 또는 H633 이 실패하면 폐기이고, 셋(H630, H632, H633)이 모두 통과해도 연 24회 미만 빈도라 보류까지만 간다.

깊이를 위해 기준선과 귀무를 같이 낸다. 기준선은 항상 체결(모든 11:00 트랜치를 받음), 예측 응찰(A0), 실링 응찰(실링 낙찰일 때만 받음), 오라클(H_5 가 비용보다 클 때만 받음, 상한)이다. 귀무는 확인 구간 회차끼리 F 를 섞는 순열 2,000회다. 사전등록 격자는 k 다섯 개(0.25, 0.5, 1, 1.5, 2)와 보유 지평 넷(2, 5, 10, 20일), 비용 넷(0.5, 1, 2, 3bp), 잔차 정의 넷(릿지, 트리 부스팅, 실링 − 만기별 평균 차, 롤링 3년 릿지), 앞 창과 뒤 창 정의 여섯이다. 격자에서 가장 좋은 칸을 고르는 것은 선택이므로, 순열마다 같은 격자에서 최고 칸을 다시 골라 그 귀무와 비교한다.

모델

이 실험에서 학습하는 것은 H635 의 기울기 β̂ 하나다. 회차를 날짜순으로 놓고, 각 회차 r 에서 그보다 앞선 일반 4창 회차들의 (F, B) 쌍으로 B = β F 를 원점 회귀해 β̂ 를 얻는다. 원점 회귀를 고른 이유는 평균 편향을 고치는 절편이 앞 창 정보가 아니라 예측 모델의 수준 오차이기 때문이다. 앞 회차가 20개 미만이면 추정하지 않는다. 그다음 11:00 트랜치의 보정 예측을 예측 + β̂ × F 로 놓고, 확인 구간 MAE 를 원래 예측과 비교한다. 그림의 β̂ 경로는 정본 런의 트랜치 파일에 저장된 β̂ 를 같은 코드로 다시 계산해 소수 아홉째 자리까지 일치하는지 확인한 뒤 그렸다.

β̂ 는 2022 년 하반기 0.6 근처에서 출발해 2023 년 초 극단 회차를 지나며 1.2 로 오르고, 확인 구간 내내 1.10 ~ 1.15 에서 안정적이다. 즉 09:30 창이 예측보다 1bp 넓게 끝나면 11:00 창은 평균 1.1bp 넓게 끝난다. 11:00 창 트랜치(5년, 20년)의 잔차 표준편차가 9.8bp 로 09:30 창(6.3bp)보다 크기 때문에 기울기가 1 을 넘는다. 확증 응찰 규칙은 k = 1 을 고정해 썼고, β̂ 를 그대로 쓴 규칙은 탐색으로 따로 돌렸다.

결과

여섯 가설 가운데 정보에 관한 넷은 통과했고 손익에 관한 둘은 실패했다. 판정 규칙이 손익 가설의 실패를 폐기로 정해 두었으므로 이 실험의 판정은 폐기이며, 정보 자체는 확인 구간에서도 뚜렷하게 남았다. 아래에서 두 갈래를 차례로 풀어 쓴다.

정보 가설

확인 구간 44회차에서 09:30 창 잔차 F 와 11:00 창 잔차 B 의 상관은 0.53 이다. 사전에 예측한 0.4 보다 강하다. 월 블록 부트스트랩의 90% 구간은 0.21 ~ 0.77 이고, 재표집 상관이 0 이하인 비율은 0.6%(Holm 뒤 2.7%)다. 다만 재표집 상관이 0.3 이하인 비율은 11.4% 라서, «0.3 을 넘는다» 는 점추정으로는 맞지만 구간으로는 장담할 수 없다. 발견 구간(48회차) 상관은 0.75, 전체 92회차는 0.71 로 더 높다. 순위 상관(Spearman)은 발견 0.46, 확인 0.38 로, Pearson 이 2022-12 회차처럼 모든 창이 30 ~ 58bp 좁게 끝난 극단 회차에 일부 끌린다는 뜻이다.

직전 회차 편향 L 을 통제한 편상관은 전체 0.74 로 오히려 높아진다. 예측이 한동안 한쪽으로 치우쳐서 생긴 상관이 아니라는 뜻이다. 같은 날 국고 금리 변화와 기준금리 평균화 효과를 함께 통제해도 편상관은 전체 0.71, 확인 0.57 로 남는다. F 와 같은 날 국고 금리 변화의 상관은 0.13 에 그친다. 즉 이 공통 움직임은 시장 금리가 아니라 그날 입찰에 들어온 수요 자체의 충격이다. ST 회차 15회에서도 09:30 창과 10:00 창 잔차의 상관이 0.81(Holm 0.027)이다.

창 사이 상관 행렬을 보면 정보는 시간이 지날수록 쌓인다. 11:00 창과의 상관은 전체 기준 09:30 이 0.71, 10:00 이 0.88, 10:30 이 0.85 다. 그래서 앞 세 창 평균을 쓰면 확인 구간 상관이 0.76 까지 오른다. H635 의 걷기 전진 보정은 11:00 창 트랜치 MAE 를 5.54bp 에서 4.56bp 로 18% 줄였고(p 0.010, Holm 0.029), 앞 세 창을 쓰는 탐색 판은 3.96bp 까지 내려간다. 같은 날 앞 창 결과는 전날까지의 정보로는 볼 수 없던 그날의 수요를 담고 있다.

응찰 규칙

정보가 있는데도 응찰 규칙은 이기지 못했다. 확인 구간 11:00 트랜치 88개에서 예측에 응찰한 A0 는 체결률 70.5%, 트랜치당 손익 −1.17bp 이고, 문턱을 F 만큼 옮긴 A1 은 체결률 60.2%, 손익 −1.00bp 다. 차 D 는 +0.18bp 이지만 90% 구간이 −0.38 ~ +0.72 로 0 을 넉넉히 포함하고 p 는 0.29 다. 모든 트랜치를 받는 기준선은 −1.15bp, 실링 낙찰일 때만 받는 기준선은 −0.72bp 로, A1 보다 실링 응찰이 오히려 덜 잃는다. 오라클은 +1.64bp 라서 «받을 트랜치를 고르는 일» 에 이론상 3bp 가까운 여지가 있지만, F 는 그 여지를 거의 잡지 못한다.

비용을 바꿔도 결론은 같다. 비용 0.5bp 에서 A1 은 −0.10bp, 1bp 에서 −0.40bp, 3bp 에서 −1.60bp 로 모두 음이다. D 는 비용이 커질수록 +0.02 에서 +0.28bp 로 조금 커지는데, 이는 A1 이 체결을 10%p 줄이고 평균이 음인 체결을 덜 하게 되어 생기는 기계적 효과다. 발견 구간에서는 D 가 오히려 −0.31bp 로 음이었다. 2021 ~ 2023 에는 예측 응찰 A0 가 −0.07bp 로 거의 본전이었고, A1 은 그중 이익이 난 체결을 버렸다.

순열 귀무와 격자

F 를 확인 구간 회차끼리 무작위로 섞으면 상관은 귀무 95% 분위가 0.25 이고, 실제 0.53 을 넘은 순열은 2,000번 중 한 번도 없었다. 정보는 우연이 아니다. 반대로 규칙 차 D 의 귀무는 평균 +0.25bp, 95% 분위 +0.63bp 이고 실제 +0.18bp 는 그 가운데에 놓인다(순위 p 0.62). 무작위 숫자로 문턱을 흔들어도 진짜 F 로 흔든 만큼 손익이 는다. 문턱을 흔들면 체결이 줄고, 평균이 음인 체결이 줄면 손익이 덜 나빠지기 때문이다.

격자 20칸(k 다섯 × 지평 넷)에서 확인 구간 D 가 가장 큰 칸은 k = 2, 5일 지평의 +0.32bp 다. 순열마다 같은 격자에서 최고 칸을 다시 고르면 귀무 최고값의 평균이 +0.50bp 이고 실제 최고값의 순위 p 는 0.75 다. 사후에 가장 좋은 설정을 골라도 무작위보다 낫지 않다. 발견 구간에서는 20칸 중 18칸이 음이었다. 손익 지평을 2일에서 20일로 늘려도 부호가 일정하지 않다.

강건성과 연도

미매각 회차를 빼도, 2022 년 하반기 신용 충격 구간을 빼도, 동률을 미체결로 바꿔도 상관은 0.5 이상으로 남고 고친 규칙의 손익은 −0.8 ~ −1.0bp 로 음이다. 잔차를 다른 예측 셋으로 바꿔도 확인 상관은 0.49 ~ 0.58 이고 D 는 −0.15 ~ +0.01bp 로 확증보다 작다. 실행 시점을 11:00 직전의 10:30 창으로 바꾸면 상관은 0.65 로 높아지지만 결과 공개를 10분 안에 받아야 하는 조건이 붙고, 그래도 A1 은 −0.81bp 다.

연도별로는 상관이 2021 년 0.78, 2022 년 0.93, 2023 년 0.58, 2024 년 0.80 이었다가 2025 년 0.21, 2026 년 0.19 로 약해졌다. 최근 두 해는 회차 수가 13, 12 로 적고 극단 회차가 없어서이기도 하지만, 정보의 크기가 줄었을 가능성도 있다. 연도별 D 는 −0.63 ~ +0.68bp 로 부호가 섞이고 A1 손익은 2021 년 한 해만 양이다.

공개 지연과 보정 모델 비교

이 소절은 모두 탐색이다(결과를 본 뒤 더했고 판정에 쓰지 않는다). 선물 실험에서 진입을 1분, 5분 늦춰 보는 것에 해당하는 실행 현실화는 입찰에서는 «11:00 응찰 전에 어느 창의 결과까지 아는가» 다. 결과가 창 종료 직후 공개된다면 09:30 창(간격 70분), 10:00 창(40분), 10:30 창(10분)을 차례로 더 알 수 있고, 공개가 늦을수록 앞쪽 창만 쓸 수 있다. 세 시나리오에서 β̂ 를 걷기 전진으로 다시 추정해 보정하면 확인 구간 11:00 트랜치 MAE 이득은 0.98, 1.44, 1.58bp 로 늘어난다(월 블록 부트스트랩 p 0.008, < 0.001, < 0.001). 반면 같은 β̂ 로 문턱을 옮긴 응찰 규칙의 이득 D 는 +0.19, −0.25, +0.18bp 로 정보가 늘어도 커지지 않고, 규칙 손익은 −0.99, −1.43, −0.99bp 다.

보정 모델을 바꿔도 결론은 같다. 확증의 원점 OLS(MAE 4.56bp)에 비해 절편을 둔 OLS 4.63bp, 극단 회차에 덜 끌리는 Huber 회귀 4.55bp, 5년과 20년에 β 를 따로 둔 만기별 회귀 4.59bp 로 거의 차이가 없다. 세 창 잔차를 따로 넣은 다중 회귀는 4.04bp 로 가장 좋지만 이는 정보량이 늘어난 몫이다. 만기별로 보면 확인 구간에서 F 와 5년 트랜치 잔차의 상관은 0.79, 20년 트랜치는 0.27 로, 정보 전이는 짧은 만기에서 강하다. 20년 트랜치는 잔차 표준편차가 9.6bp 로 커서 콜옵션 가정과 장기 수요 같은 고유 요인이 더 크다. 동률(낙찰 = 응찰)은 예측이 연속값이라 확인 구간에 한 건도 없어 동률 안분 가정은 결과에 영향이 없었다. 확증 밖 일반 2창 12회차에서도 앞 창과 뒤 창 잔차 상관은 0.93 이었다.

해석

왜 정보가 있는데 돈이 되지 않는가. 핵심은 단일가격 입찰에서 응찰 스프레드가 하는 일이다. 낙찰자는 자기 응찰이 아니라 낙찰 스프레드를 받는다. 그래서 작은 응찰자가 응찰 스프레드를 옮기는 것은 «받는 가격» 이 아니라 «받을지 말지» 만 바꾼다. 받을지 말지가 손익을 내려면, 받는 트랜치의 낙찰 뒤 양보(H_5)가 받지 않는 트랜치보다 커야 한다. 그런데 11:00 트랜치의 H_5 와 자기 잔차의 상관은 0.06, F 와의 상관은 0.15 다. 낙찰이 예측보다 넓게 끝난 트랜치가 낙찰 뒤에 더 좁혀지지도 않는다.

조건부 평균이 이를 그대로 보여 준다. 확인 구간에서 F 를 세 구간으로 나누면 H_5 는 0.97, 0.78, 0.81bp 로 평평하고, 11:00 트랜치 자기 잔차로 나누면 1.46, 0.88, 0.20bp 로 오히려 넓게 낙찰된 트랜치의 양보가 작다. 전체 기간에서는 F 상위 구간 H_5 가 2.08bp 로 비용 2bp 를 겨우 넘지만, 그것은 발견 구간의 몫이고 확인 구간에서 사라졌다. 넓은 낙찰은 «싸게 산 것» 이 아니라 그날 수요가 약했다는 신호이고, 수요가 약한 날 받은 채권은 그 뒤에도 잘 좁혀지지 않는다. 낙찰 수준을 맞히는 능력과 양보를 고르는 능력은 별개다.

탐색 셋이 같은 결론을 가리킨다. β̂ 를 그대로 문턱에 쓴 규칙은 D +0.19bp(p 0.29), 손익 −0.99bp 로 확증과 같다. «F 가 양일 때만 11:00 창에 참여» 하는 거르개는 확인 구간 회차당 −0.95bp(항상 참여 −1.15bp, 순열 p 0.75), 전체 기간 −0.41bp(항상 −1.12bp, 순열 p 0.13)이고, 참여한 거래만 보면 비용 뒤 −1.61bp 와 −0.65bp 로 음이다. 반면 체결률로 보면 F 의 쓸모가 분명하다. 예측에 응찰할 때 F 가 양인 회차의 체결률은 78.8%, F 가 0 이하인 회차는 58.3% 다. 물량을 꼭 받아야 하는 참여자에게는 F 가 «얼마나 양보해야 받는가» 를 알려 준다.

물량을 꼭 받아야 하는 참여자를 위한 규칙도 탐색으로 시험했다. 목표 체결률(50, 80, 90%)을 정하고, 그 회차 앞의 11:00 트랜치 잔차 분포에서 해당 분위를 구해 문턱을 «예측 + 분위» 로 두는 규칙과, 같은 방식이되 β̂ × F 로 보정한 잔차의 분위를 쓰는 규칙을 비교했다. 목표 80% 에서 실현 체결률은 보정 없음 87.5%, F 보정 89.8% 로 둘 다 목표를 넘었다(잔차 분포가 확인 구간에 넓은 쪽으로 옮겨 갔다). F 보정의 장점은 회차 사이 체결률의 흔들림이 작다는 것이다(회차별 체결률 표준편차 0.29 → 0.23, 목표 90% 에서 0.21 → 0.15). 비슷한 체결률에서 체결된 트랜치의 평균 낙찰은 0.2 ~ 1.0bp 높았지만 손익은 여전히 −1.1 ~ −1.2bp 로 음이다. 앞 창 정보는 «얼마나 받을지» 를 안정시키지만 «받아서 남는지» 는 바꾸지 못한다.

정리하면 실패의 원인은 신호의 크기가 아니라 신호가 겨냥한 대상이다. 앞 창 정보는 낙찰 예측 오차를 1bp, 앞 세 창이면 1.6bp 줄일 만큼 크다. 그러나 손익의 원천인 낙찰 뒤 스프레드 이동과는 연결되지 않고, 빈도도 연 15.8회차로 문턱 아래다. 기존 검증 전략(미국 야간 되돌림 3선, 금통위 전날 10선)과의 독립성은 이 실험에 해당하지 않는다. 비용 뒤 양인 규칙이 없고, 대상이 선물 매매가 아니라 입찰 참여라 손익을 견줄 같은 날 거래가 없다.

한계

결과 공개 시각을 확인하지 못했다. 각 창의 결과가 창 종료 직후 응찰자에게 알려진다고 가정했다. 응찰 시스템이나 주관사단이 결과를 회차 끝에 한꺼번에 알리거나 일부 기관에만 알리면, 응찰 규칙(H632, H633)과 보정 예측(H635)의 실행 전제가 무너진다. 그 경우에도 상관(H630, H631, H634) 자체는 사실로 남지만 거래에 쓸 수 없는 사후 정보가 된다.

표본이 작다. 확인 구간은 44회차, ST 는 15회차다. H630 의 점추정 0.53 은 문턱 0.3 을 넘지만 90% 구간 하단이 0.21 이고 재표집 상관이 0.3 이하인 비율이 11% 다. 2025, 2026 년의 연도 상관은 0.2 안팎으로 약해졌고, Pearson 값은 2022 년 말에서 2023 년 초의 극단 회차에 일부 기댄다(순위 상관 확인 0.38). 앞으로 정보가 더 약해질 수 있다.

양보를 재는 방식의 한계. 손익은 종목 민평 기준 헤지 양보다. 평가사가 첫 민평을 대개 발행금리에 두므로 입찰 당일 싸게 받은 몫은 보이지 않고, 그 뒤 스프레드 이동만 보인다. 실제 장외 체결이나 호가로 양보를 재면 결론이 달라질 수 있다. 비용 2bp 도 가정이며 0.5 ~ 3bp 민감도로 보완했다.

우리 응찰의 영향과 배분을 모형화하지 않았다. 응찰 금액이 크면 낙찰 자체가 낮아지고, 동률에서는 안분 배정을 받는다. 이 실험은 «낙찰 ≥ 응찰이면 원하는 만큼 체결» 로만 단순화했다. 예측의 품질에도 기댄다. 잔차는 전날 정보 릿지 예측 기준이고, 예측이 회차 공통 정보를 놓칠수록 상관이 커진다. 직전 회차 편향 통제와 다른 예측 셋으로 보완했다.

결과를 본 뒤 더한 것. β̂ 규칙, 참여 거르개, 조건부 양보, 체결률, 앞 창 정의별 MAE, 순위 상관, 극단 회차 확인, 공개 지연 시나리오, 보정 모델 비교, 만기별 상관, 물량 확보형 규칙은 결과를 본 뒤 탐색으로 더했고 판정에 쓰지 않았다. 탐색 여럿을 본 만큼 그중 좋은 숫자는 우연일 수 있다. 확증 정의와 판정 문턱은 바꾸지 않았다. 창 정보가 없는 2021 년 이후 12회차와 2021-03 이전 회차는 쓰지 않았다.

다음에 해 볼 것

물량 확보형 응찰 규칙. 목표 체결 확률(예: 80%)을 정해 두고 «예측 + β̂ × 앞 창 잔차 + 오차 분위» 로 문턱을 정하는 규칙을 만든다. 지표는 손익이 아니라 체결률 적중(calibration)과 고정 문턱 대비 «덜 양보한 스프레드» 다. 이 실험의 MAE 이득(5.54 → 4.56bp, 앞 세 창이면 3.96bp)이 가장 직접 쓰이는 곳이다.

창 결과가 유통 시장으로 번지는가. 앞 세 창 평균 잔차가 크게 넓은 날(상위 3분위) 그날 오후와 다음 날 공사채 AAA 와 은행채 민평, 10년 국채선물이 움직이는지 본다. 공사채 곡선은 2026-01-02 ~ 02-25 를 결측으로 둔다. 회차 공통 수요 충격이 입찰 밖으로 나가는지가 질문이다. 아울러 결과 공개 시각을 입찰 시스템 화면이나 주관사단 공지로 확인해 이 실험의 실행 전제를 고정한다.

산출물

코드와 결과는 저장소 실험 폴더 안에 있다. 수치는 모두 정본 런의 파일에서 옮겼고, 그림은 그 파일만 읽어 다시 그린다. 재현은 아래 세 명령을 차례로 실행하면 된다(첫 명령이 새 런 폴더를 만들고, 그 경로를 둘째 명령에 넘긴다).

• 계획(사전등록)protocol.md
• 분석과 판정analysis.md
• 확증과 격자code/s1.py
• 탐색code/s2_explore.py, code/s3_depth.py(깊이 보강: 공개 지연, 보정 모델, 정보 누적, 만기별, 물량 확보형)
• 그림code/render_figures.py
• 정본 런results/20261105T192047_main/(metrics.json, rounds.csv, back_rule.csv, grid.csv, cost.csv, perm.csv, robust.csv, defs.csv, yearly.csv, explore.json, depth.json, depth_delay.csv, depth_models.csv, depth_accum.csv, depth_by_mat.csv, depth_quantity.csv)
• 재현uv run python experiments/0209_khfc_mbs_window_spillover/code/s1.py, … code/s2_explore.py results/<런>, … code/s3_depth.py results/<런>, … code/render_figures.py

Appendix

A. 데이터셋 실물

회차 표(정본 런 rounds.csv)의 확인 구간 마지막 네 행이다. E 열은 창별 잔차 평균(bp), L 은 직전 회차 편향, Δ국고는 입찰일 같은 만기 국고 민평의 전날 대비 변화(bp, 트랜치 평균), d_b 는 기준금리 3일 평균과 입찰일 국고의 차(bp)다.

이 네 회차는 앞 창과 뒤 창 부호가 셋이나 어긋난다. 확인 구간 후반(2025 ~ 2026)에 상관이 약해진 모습이 그대로 보인다.

B. 모델 입출력 실물

규칙의 입력은 11:00 트랜치마다 예측, F, β̂, 실링이고 출력은 응찰 스프레드, 체결 여부, 손익이다. 아래는 정본 런 h635_tranches.csv 와 back_rule.csv 의 실제 행이다(bp). 2026-22 회차 5년 트랜치는 예측 30.59 에 응찰하면 낙찰 34 에 체결되어 H_5 −7.83 에서 비용 2 를 뺀 −9.83 을 잃는다. 앞 창 F 가 +4.22 였으므로 A1 은 34.81 에 응찰해 체결되지 않고 손실을 피했다(D +9.83). 같은 회차 20년 트랜치는 예측 55.38 이 낙찰 35 보다 넓어 두 규칙 모두 체결되지 않는다. 2026-26 회차는 두 규칙이 모두 체결되어 같은 손실을 본다.

C. 실험 설정