RS 필터 문제는 계산식이 아니라 비교 기준의 쏠림이었다
요약
KOSPI200 ETF를 RS 기준으로 삼으면 대형주 쏠림 때문에 개별 종목이 불공정하게 탈락할 수 있다는 의심에서 유니버스 기준으로 바꿔 계산해 봤다. 결과는 직관과 반대였다. 유니버스 시총가중 RS가 ETF보다 오히려 더 높았다. 문제는 ETF가 아니라, 비교 기준 자체에 들어 있는 쏠림이었다.
ETF가 문제인 줄 알았다
자동매매는 종목의 상대강도를 판단할 때 KOSPI200 ETF 대비 초과 RS를 쓴다. 오늘 이 방식이 의심스러웠다. ETF는 삼성전자, SK하이닉스 같은 대형주 영향이 크니, 개별 종목과 단순 비교하면 멀쩡한 종목도 탈락시킬 수 있기 때문이다.
그래서 유니버스 40종목 기준으로 RS를 다시 계산하는 대안을 검토했다. 직관적으로는 ETF보다 공정한 기준일 것 같았다.
데이터는 직관을 뒤집었다
유니버스 시총가중 RS는 ETF보다 오히려 더 높게 나왔다(+36.57% vs +27.34%). 유니버스 안에서도 특정 초대형 종목 비중이 너무 컸던 것이다.
기준을 바꿔도 쏠림은 그대로다
여기서 생각이 한 단계 정리됐다. 문제는 “ETF를 기준으로 삼았다”는 게 아니었다. 비교 기준이 한쪽으로 쏠려 있으면, ETF를 쓰든 유니버스를 쓰든 RS 필터는 똑같이 왜곡된다는 것이다.
그래서 지금 기준을 바꾸는 건 위험하다고 판단했다. 단순평균은 기준이 너무 낮아져 통과 종목이 과하게 늘고, 시총가중은 대형주 쏠림으로 오히려 더 엄격해지고, 후보군 가중은 필터 역할 자체가 약해진다. 세 대안 모두 새로운 왜곡을 들여올 뿐이었다.
기준 교체 대신 판단 검증 도구를 먼저 만들었다
그래서 기준을 고치는 대신, 판단을 검증할 도구를 먼저 만들기로 했다. RS에서 탈락한 종목의 이후 성과를 추적하는 것이다. 이 필터가 기회손실을 만든 건지, 아니면 급등 추격을 막아준 건지는 추측이 아니라 데이터로 답해야 한다.
다음 관찰: 데이터가 쌓이면, RS 탈락 종목들의 D+5 평균 수익률이 보유 종목 대비 높은지 낮은지를 첫 검증 지표로 본다.
자동매매에서 중요한 것은 더 많이 사는 게 아니다
자동매매에서 중요한 건 더 많이 사는 게 아니다. 왜 샀고 왜 안 샀는지를 데이터로 검증할 수 있는 구조다. 오늘은 그 구조를 한 칸 늘린 날이다.