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[모의투자 리포트 해설 / 투자 권유 아님] AI한테 "네 판단을 다른 신호로 다시 검증해봐"라고 시켜봤습니다

[모의투자 리포트 해설 / 투자 권유 아님] AI한테 "네 판단을 다른 신호로 다시 검증해봐"라고 시켜봤습니다

요즘 AI 코딩 영상을 보면 "다른 모델(예: Codex)이 같은 모델(Claude)의

판단을 다시 검토하게 해서 사각지대를 잡는다"는 이야기가 자주

나옵니다. 저는 주식 모의투자(페이퍼트레이딩) 자동화 시스템을 만들고

있었는데, 이 아이디어를 "여러 모델"이 아니라 "여러 독립된 신호"로

적용하면 어떨까 싶어서 실제로 코드에 넣어봤습니다.

이 글은 특정 종목을 추천하는 글이 아니라, "AI 시스템이 자기 판단을

어떻게 스스로 검증하게 만드는가"에 대한 구조 설명입니다.

원래 구조: 4개의 독립된 신호

이 시스템은 매수 후보를 고를 때 이미 4가지 독립적인 신호를 따로

계산하고 있었습니다.

이 4개는 서로 완전히 다른 데이터에서 나옵니다. 즉, "같은 답을 다른

방식으로 다시 확인하는" 구조가 이미 있었던 거죠.

추가한 것: "합의(consensus)" 표시 + 실제 성과 분리 측정

여기서 한 단계를 더 추가했습니다.

(consensus)" 종목으로 표시

중요한 건, "합의 종목이 더 좋을 것이다"라고 가정하지 않았다는

점입니다. 가정하지 않고, 실제 거래 데이터가 쌓이면 두 그룹의 성과를

비교해서 "진짜 차이가 있는지"를 나중에 확인하는 구조로 만들었습니다.

(맞을지 틀릴지는 데이터가 말해줄 일이라고 생각합니다.)

지금까지의 실제 결과 (솔직하게)

이 글을 쓰는 시점 기준으로, 이 시스템은:

(누적 -3.02%)

아직 "합의 vs 단일신호" 비교 통계를 내기엔 거래 수가 너무 적습니다.

지금은 데이터를 쌓는 단계이고, 의미 있는 비교가 가능해지면(최소

수십 건 단위) 그 결과를 다음 글에 그대로 적을 생각입니다. 좋게

나오든 안 좋게 나오든요.

왜 이렇게 만들었나

이런 종류의 시스템은 보통 "이번에 이렇게 해서 수익 났다"는 결과만

보여주는 경우가 많습니다. 저는 반대로, "왜 이 판단을 했는지(어떤

신호가 겹쳤는지)"와 "그 판단이 실제로 맞았는지"를 둘 다 기록에

남겨서, 나중에 시스템 자체를 점검할 수 있게 만드는 데 목적을 뒀습니다.

AI가 만든 시스템이라도, 그 판단 근거가 투명하게 남아있어야 신뢰할

수 있다고 생각합니다.


비슷하게 "내가 만든 자동화/판단 로직이 실제로 맞는지 검증하는 구조"가

필요하시면, 아래 링크로 막힌 부분 1가지를 무료로 봐드립니다.

https://cheonoksystem.com/cta-5m.html


risk_veto: 특정 종목 매수/매도 추천 없음. 수익 보장 표현 없음. 모의투자 데이터이며 실거래는 잠가 둔 상태. 현재 -3.02% 손실 구간도 그대로 기록.

cash_chain: Exposure -> Lead (CTA) / Subscription (다음 결과 업데이트 후속 글)

status: PUBLISH_READY (사람 검토 후 게시)

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