10주차. 보충자료 - 트렌드 예측 실습

투자의 기술/복잡계 투자론

10주차. 보충자료 - 트렌드 예측 실습

Little Giant Hawk 2025. 5. 21. 12:38

10주차. 보충자료 - 트렌드 예측

예측은 먼저 현재를 진단하고 다양한 모델링을 거쳐 흐름을 해석, 예측하고 그에 대한 대응 전략을 마련하는 순서로 실전과 이론이 균형을 이룰 수 있도록 진행합니다. 우선 (1) 주식 시장 전체에 대한 예측, 다음으로 (2) 산업에 대한 예측, (3) 특정 종목에 대한 예측, 마지막으로 (4) 시스템 사고와 주역 이론을 종합한 예측 방법/전략을 학습합니다.

📌 실습의 최종 목표

"다차원적 관점에서 주식시장 트렌드를 예측하고, 실전 대응 전략을 수립 및 자동화하는 시스템을 구축하는 것"

이 목표는 데이터 기반의 정량 분석과 시스템 사고·주역이라는 정성적 통찰을 결합한 혼합형 예측 시스템을 완성하는 데 있습니다. 실전 투자에 직접 적용 가능한 수준으로 완성하는 것을 목표로 합니다.

🧭 전체 학습 로드맵

🔹 Step 1. 시장 전체 예측 (Macro Trend Forecasting)

목표: 경제 및 시장 전반의 방향성을 진단하고 중장기적 추세를 예측

데이터 수집
- 미국/한국 기준 경제지표 (금리, 고용, PMI, 소비, 제조 등)
- 글로벌 위험자산 흐름 (주가, 채권, 원자재, 환율 등)
- 투자심리지표 (VIX, AAII, 공매도 비율 등)
분석 및 예측 기법
- 시계열 분석 (ARIMA, Prophet, LSTM)
- 회귀 및 분류 모델 (Random Forest, XGBoost)
- 시장사이클 분류 (경기확장/수축 구간 등)
결과 활용
- 리스크 온/오프 전략
- 현금/주식 비중 조절 전략 설계

🔹 Step 2. 산업 예측 (Sector/Industry Forecasting)

목표: 시장 국면에 따라 유망 산업을 선별하고 순환 흐름 파악

데이터 수집
- 산업별 ETF 흐름 (자금 유입/유출)
- 산업별 매출/이익 성장률, PER, PBR
- 산업 키워드/뉴스 트렌드 분석 (정성 데이터 포함)
분석 및 예측 기법
- 자금 흐름 기반 산업 로테이션 분석
- 군집화/주성분 분석을 통한 산업 그룹 탐색
- 산업별 펀더멘털 성장성 스코어링 모델
결과 활용
- ETF/섹터 포트폴리오 구성
- 스윙/포지션 트레이딩 전략 설계

🔹 Step 3. 종목 예측 (Stock-Level Forecasting)

목표: 개별 종목의 중단기 추세 예측 및 전략 설계

데이터 수집
- 가격 데이터 (OHLCV)
- 재무제표, 수급 데이터 (기관/외국인, 공매도 등)
- 뉴스/공시 텍스트 데이터
분석 및 예측 기법
- 기술적 분석 기반 전략 (MA, 볼린저, 변동성 돌파 등)
- 펀더멘털 기반 점수화/랭킹 모델
- 머신러닝 기반 종목 스코어링 (랜덤포레스트, LSTM 등)
결과 활용
- 스크리닝 알고리즘 구현
- 백테스트 및 실전 전략 자동화 (예: 2주 보유 스윙 전략)

🔹 Step 4. 시스템 사고 + 주역 기반 예측 통합

목표: 구조적 통찰과 인간 심리 기반의 보완적 예측 체계를 수립

시스템 사고 관점
- 아케타입 기반 시장 흐름 진단 (예: 성공→과잉→붕괴 패턴)
- 지표 간 인과/피드백 루프 구조 분석
- 불안정성과 임계점 인식
주역 기반 통찰
- 괘 변화를 통한 정성적 사이클 인식
- 투자자의 내적 상태/환경 흐름과 괘 비교
- 전략 전환 시점 파악
통합 예측 전략
- 데이터 기반 분석 결과에 괘/아케타입 매칭
- “상징적 경고” 또는 “전환의 징후” 분석
- 고정된 전략이 아닌 ‘흐름에 맞는 전략적 변화’ 체계 설계

🛠 병행 실습 및 도구

단계	실습 도구	추천 기술 스택
데이터 수집	Python (requests, yfinance, pandas_datareader)	API (한국은행, 통계청, Yahoo Finance 등)
데이터 분석	pandas, numpy, scikit-learn	시계열 예측: Prophet, ARIMA, LSTM
시각화	matplotlib, seaborn, Plotly, Streamlit	대시보드 구성
전략 실행	백테스트: bt, backtrader	자동화: schedule, openpyxl, PDF 생성
정성 통합	시스템 사고 도표 + 괘 추출 알고리즘	개별 시점/상황에 대한 의미 해석 함수

✅ 학습 진행 방식

각 단계별 학습 목표 정의 + 실습 파일 소개
Colab 기반 실습 노트북 구축
단계별 예측 모델 구현 + 시각화 확장
(전략 포트폴리오화 및 백테스트 자동화 병합)
시스템 사고/주역 해석 로직 통합
최종적으로 종합 리포트 생성 시스템 완성

✅ Step 1: 전체 시장 예측

Step 1: 시장 전체 예측 (Macro Trend Forecasting) 단계에 대해 정리하고, 실습용 기본 코드를 제공합니다.

📌 (1) 주요 데이터와 분석 기법 개요

범주	예시	수집 방법	분석 방법
경제지표	금리(FFR), 고용(실업률), PMI, 소비지출	FRED, 한국은행 API	시계열 추세 분석, 전년비 증감률 분석
글로벌 자산 흐름	S&P500, 미 국채금리, WTI, 금, 원달러 환율	`yfinance`, `Investing.com`	상관관계 분석, 정규화 후 비교
투자심리 지표	VIX, AAII, 공매도 비율	`yfinance`, 공공 데이터	변동성 확대 시점 포착, 역행지표로 활용
분석 기법	ARIMA, Prophet, LSTM	Python 패키지 사용	중단기 추세 예측
결과 해석	상승/하락 사이클, 리스크 선호/회피 국면	사이클 분류기법	전략적 포트폴리오 가중치 조정

💻 (2) 실습 코드: 시장 전반 예측을 위한 기본 템플릿

아래는 미국 기준 핵심 지표(금리, S&P500, VIX 등)를 수집하고, 시계열 예측(Prophet)을 통해 중단기 흐름 예측을 수행하는 실습 코드입니다(Forecasting_Market_v0.1).

Colab 환경에서 실행 가능, yfinance, fbprophet 사용

# 📦 필요한 패키지 설치
!pip install yfinance prophet plotly --quiet

# 📚 라이브러리 import
import yfinance as yf
import pandas as pd
from prophet import Prophet
import plotly.graph_objects as go

# 📅 수집 기간 설정
start_date = '2015-01-01'
end_date = '2024-12-31'

# 🧲 주요 자산 및 지표 수집 (미국 금리 = ^IRX, VIX = ^VIX, S&P500 = ^GSPC)
tickers = {'S&P500': '^GSPC', 'VIX': '^VIX', '3M 금리': '^IRX'}
data = {}

for name, ticker in tickers.items():
    df = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
    df = df[['Close']].rename(columns={'Close': name})
    data[name] = df

# 📊 병합 후 결측 제거
merged = pd.concat(data.values(), axis=1)
merged.dropna(inplace=True)

# 🔍 Prophet을 사용한 S&P500 예측
df_sp500 = merged[['S&P500']].reset_index()
df_sp500.columns = ['ds', 'y']  # Prophet 형식에 맞게 변경

# 모델 훈련 및 예측
model = Prophet()
model.fit(df_sp500)
future = model.make_future_dataframe(periods=90)  # 3개월 예측
forecast = model.predict(future)

# 📈 시각화 (실제 + 예측)
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(x=df_sp500['ds'], y=df_sp500['y'], name='실제 S&P500'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=forecast['ds'], y=forecast['yhat'], name='예측 S&P500'))
fig.update_layout(title='S&P500 예측 (Prophet)', template='plotly_dark')
fig.show()

📌 결과 활용 예시 (전략 해석용)

S&P500이 예측상 상승 전환: 리스크온 진입 → 주식 비중 확대
VIX가 20 이상에서 상승 중: 리스크오프 경고 → 채권/현금 비중 증가
금리/실업률 변화 속도가 급격할 경우: 경기 전환 국면 → 방어적 산업 배치

📘 다음 실습 확장 제안

Prophet 외 ARIMA, LSTM 예측 비교
한국지표 포함 (한국은행 API 이용, KOSPI, CDS 등)
리스크온/오프 지수화 및 시각적 대시보드 구성
경기 사이클 판단 지표로 구조화

✅ Step 1 확장 실습: 한국 시장 중심 시계열 예측 비교

한국 시장 중심의 지표를 바탕으로 ARIMA, Prophet, LSTM 세 가지 대표적인 시계열 예측 기법을 활용해 예측 정확도와 해석 방법을 비교할 수 있는 통합 실습 템플릿을 제공합니다.

🔹 분석 대상: KOSPI 종합지수

지표: KOSPI (^KS11) 일간 종가
기간: 2015-01-01 ~ 2024-12-31
예측 기간: 향후 90일

📊 시계열 예측 기법 비교

기법	장점	단점	해석 포인트
ARIMA	전통적 통계 기반, 해석 용이	비선형 패턴 약함	추세/계절성 기반 예측
Prophet	빠른 적용, 계절성 자동 탐지	급격한 변화 민감도 낮음	추세+휴일+계절성 조합
LSTM	복잡한 비선형 학습 가능	학습/튜닝 비용 높음	패턴 기반 장기 예측

💻 통합 실습 코드 템플릿

위 내용을 반영한 실습 코드 전체를 구성한 것입니다(Forecasting_Market_v0.2).

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from prophet import Prophet
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# 1. 📥 데이터 수집 (KOSPI)
df = yf.download("^KS11", start="2015-01-01", end="2024-12-31")[["Close"]].dropna()
df.rename(columns={"Close": "KOSPI"}, inplace=True)

# 2. Prophet 예측
df_prophet = df.reset_index().rename(columns={"Date": "ds", "KOSPI": "y"})
model_prophet = Prophet()
model_prophet.fit(df_prophet)
future = model_prophet.make_future_dataframe(periods=90)
forecast_prophet = model_prophet.predict(future)

# 3. ARIMA 예측
model_arima = ARIMA(df["KOSPI"], order=(5,1,0)).fit()
forecast_arima = model_arima.forecast(steps=90)

# 4. LSTM 예측
data = df.values
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# LSTM 입력 데이터 생성
seq_len = 60
X, y = [], []
for i in range(seq_len, len(scaled_data)):
    X.append(scaled_data[i-seq_len:i, 0])
    y.append(scaled_data[i, 0])
X, y = np.array(X), np.array(y)
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

# LSTM 모델
model_lstm = Sequential([
    LSTM(50, return_sequences=False, input_shape=(X.shape[1], 1)),
    Dense(1)
])
model_lstm.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model_lstm.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, verbose=0)

# LSTM 예측 (향후 90일)
pred_input = scaled_data[-seq_len:]
preds = []
for _ in range(90):
    X_pred = pred_input[-seq_len:].reshape(1, seq_len, 1)
    pred = model_lstm.predict(X_pred, verbose=0)[0][0]
    preds.append(pred)
    pred_input = np.append(pred_input, [[pred]], axis=0)
preds_lstm = scaler.inverse_transform(np.array(preds).reshape(-1, 1))

# 5. 📈 시각화
plt.figure(figsize=(14, 6))
plt.plot(df.index[-200:], df["KOSPI"].values[-200:], label="실제")
plt.plot(forecast_prophet["ds"].values[-90:], forecast_prophet["yhat"].values[-90:], label="Prophet")
plt.plot(pd.date_range(df.index[-1], periods=90, freq='B'), forecast_arima, label="ARIMA")
plt.plot(pd.date_range(df.index[-1], periods=90, freq='B'), preds_lstm, label="LSTM")
plt.title("KOSPI 예측: Prophet vs ARIMA vs LSTM")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

📘 해석 및 전략적 활용

1. 기법별 흐름 비교

Prophet: 완만한 추세 + 계절성 강조
ARIMA: 통계 기반 단기 흐름 예측에 유리
LSTM: 비선형/복잡한 패턴을 반영한 장기 흐름 파악

2. 실전 전략 연결

Prophet/ARIMA 흐름이 공통된 상승 흐름: 포지션 확대 전략 검토
LSTM이 급변하는 하락 또는 고점 신호: 헤지 전략 또는 현금 비중 확대
기법 간 예측이 엇갈릴 경우: 불확실성 신호 → 중립 포트폴리오

🔹 Step 2. 산업 예측 (Sector Trend Forecasting)

🎯 목표

주요 산업(IT, 반도체, 2차전지, 바이오 등)의 중단기 추세를 예측
산업별 강세/약세 흐름 파악을 통해 종목 선별 전략 기반 마련

📌 분석 대상 예시

한국 산업 대표 ETF 또는 업종지수
- IT: TIGER IT (A091160)
- 반도체: KODEX 반도체 (A091230)
- 2차전지: TIGER 2차전지테마 (A305720)
- 바이오: KODEX 바이오 (A102940)
분석 기간: 2020-01-01 ~ 현재

🔍 분석 및 예측 기법

기법	목적	주요 특징
Prophet	산업별 시즌성 및 트렌드 추출	비선형, 휴일 반영
XGBoost	산업 수익률 분류/예측	다변량 영향력 분석
LightGBM	중요 변수 기반 예측 최적화	속도 우수
KMeans	산업 간 클러스터링	유사 산업군 탐색

✅ 통합 실습 코드 템플릿

위 내용을 반영한 실습 코드 전체를 구성한 것입니다(Forecasting_Industry_v0.1).

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

from prophet import Prophet
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from xgboost import XGBRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 산업별 티커 설정 (Yahoo Finance 상 ETF 또는 대체 지표)
tickers = {
    'IT': '091160.KQ',
    'Semiconductor': '091230.KQ',
    'Battery': '305720.KQ',
    'Bio': '102940.KQ'
}

# 1. 📥 데이터 수집
start_date = "2020-01-01"
df_all = pd.DataFrame()

for name, ticker in tickers.items():
    data = yf.download(ticker, start=start_date)["Close"]
    df_all[name] = data

df_all.dropna(inplace=True)

# 2. 📈 Prophet 기반 산업별 추세 예측
plt.figure(figsize=(16, 6))
for name in tickers.keys():
    df_temp = df_all[[name]].reset_index().rename(columns={"Date": "ds", name: "y"})
    model = Prophet()
    model.fit(df_temp)
    future = model.make_future_dataframe(periods=60)
    forecast = model.predict(future)
    plt.plot(forecast["ds"], forecast["yhat"], label=f"{name} Forecast")

plt.plot(df_all.index, df_all.values, alpha=0.3)
plt.title("산업별 Prophet 예측")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

# 3. 📊 XGBoost / LightGBM 기반 수익률 예측 (Battery 예시)
df_battery = df_all["Battery"].pct_change().dropna()
lags = 10
for i in range(1, lags+1):
    df_battery[f"lag_{i}"] = df_battery.shift(i)
df_battery.dropna(inplace=True)

X = df_battery.drop(columns=["Battery"])
y = df_battery["Battery"]

split = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X.iloc[:split], X.iloc[split:]
y_train, y_test = y.iloc[:split], y.iloc[split:]

model_xgb = XGBRegressor()
model_xgb.fit(X_train, y_train)
pred_xgb = model_xgb.predict(X_test)

model_lgbm = LGBMRegressor()
model_lgbm.fit(X_train, y_train)
pred_lgbm = model_lgbm.predict(X_test)

plt.plot(y_test.index, y_test, label="True", alpha=0.6)
plt.plot(y_test.index, pred_xgb, label="XGBoost")
plt.plot(y_test.index, pred_lgbm, label="LightGBM")
plt.legend()
plt.title("Battery 산업 수익률 예측")
plt.grid(True)
plt.show()

# 4. 📌 산업군 간 클러스터링 (KMeans)
scaler = MinMaxScaler()
scaled = scaler.fit_transform(df_all)
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42).fit(scaled.T)

for i, name in enumerate(tickers.keys()):
    print(f"{name}: Cluster {kmeans.labels_[i]}")

📘 해석 및 전략 연결

1. 산업별 추세 예측 (Prophet)

산업별 회복 시점 차이 및 계절성 유무 파악
2차전지 산업이 빠르게 회복하고 있다면 → 선제적 비중 확대 고려

2. 수익률 예측 (XGBoost, LightGBM)

과거 수익률 패턴 기반 예측
예측값이 양(+)이면 롱 전략, 음(-)이면 중립/헤지 전략

3. 클러스터링 (KMeans)

비슷한 흐름을 보이는 산업군 묶기
동일 군집 내 교체매매, 포트폴리오 다각화에 활용

🔹 Step 3. 종목 예측

이 단계에서는 시계열 데이터, 재무 지표, 수급 및 기술적 지표를 통합하여 예측 모델을 구축합니다.

🎯 목표

POSCO홀딩스(005490.KS)의 주가를 예측하여 투자 전략 수립
시계열 데이터, 재무 지표, 기술적 지표를 통합한 예측 모델 구축

✅ 통합 실습 코드 템플릿

위 내용을 반영한 실습 코드 전체를 구성한 것입니다(Forecasting_StockItem_v0.1).

📌 데이터 수집 및 전처리

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from prophet import Prophet
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 1. 주가 데이터 수집
ticker = '005490.KS'
start_date = '2015-01-01'
end_date = '2025-05-20'

df = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
df = df[['Close']].dropna()
df.rename(columns={'Close': 'y'}, inplace=True)
df['ds'] = df.index

# 2. Prophet 모델을 위한 데이터 준비
df_prophet = df[['ds', 'y']].copy()

# 3. LSTM 모델을 위한 데이터 준비
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df[['y']])

sequence_length = 60
X = []
y = []
for i in range(sequence_length, len(scaled_data)):
    X.append(scaled_data[i-sequence_length:i])
    y.append(scaled_data[i, 0])
X, y = np.array(X), np.array(y)

# 데이터 분할
split = int(0.8 * len(X))
X_train, X_test = X[:split], X[split:]
y_train, y_test = y[:split], y[split:]

📈 예측 모델 구축 및 평가

1. Prophet 모델

# Prophet 모델 학습
model_prophet = Prophet()
model_prophet.fit(df_prophet)

# 미래 데이터프레임 생성
future = model_prophet.make_future_dataframe(periods=90)
forecast = model_prophet.predict(future)

# 예측 결과 시각화
model_prophet.plot(forecast)
plt.title('Prophet Forecast for POSCO Holdings')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

2. LSTM 모델

# LSTM 모델 구축
model_lstm = Sequential()
model_lstm.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model_lstm.add(LSTM(units=50))
model_lstm.add(Dense(1))

model_lstm.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model_lstm.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)

# 예측
predicted = model_lstm.predict(X_test)
predicted_prices = scaler.inverse_transform(predicted.reshape(-1, 1))
real_prices = scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1))

# 예측 결과 시각화
plt.figure(figsize=(14,5))
plt.plot(real_prices, color='red', label='Real POSCO Holdings Price')
plt.plot(predicted_prices, color='blue', label='Predicted POSCO Holdings Price')
plt.title('POSCO Holdings Price Prediction')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()

📊 모델 평가

# RMSE 계산
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(real_prices, predicted_prices))
print(f'LSTM Model RMSE: {rmse}')

📘 해석 및 전략 연결

Prophet 모델은 계절성과 추세를 고려하여 중장기 예측에 유리합니다.
LSTM 모델은 과거 패턴을 학습하여 단기 예측에 강점을 보입니다.
두 모델의 예측 결과를 비교하여 투자 전략을 수립할 수 있습니다.
- 예: 두 모델 모두 상승을 예측하면 매수 전략 강화
- 예: 예측 결과가 상반되면 보수적 접근 또는 추가 분석 필요

🔹 Step 4. 시스템 사고 + 주역 이론을 활용한 예측 전략

Step 4에서는 시스템 사고와 주역 이론을 통합하여 예측 방법 및 전략을 학습합니다. 이 단계에서는 복잡계 이론, 피드백 루프, 그리고 동양 철학적 관점을 활용한 예측 모델을 탐구합니다.

🎯 최종 목표

복잡한 주식 시장의 구조적 동학을 이해하고, 시스템 사고와 주역의 괘 변화 원리를 융합하여 미래의 흐름을 해석하고 예측 전략으로 연결

1️⃣ 시스템 사고 (Systems Thinking)

✅ 핵심 개념

피드백 루프: 시장은 단선적인 원인→결과가 아니라, 순환구조(양/음의 피드백)로 작동
지연 효과(Delay): 정책, 금리 변화 등은 시장에 일정 시간 후 반응
비선형성: 작은 변화가 큰 결과를 유발 (나비효과, 전이 등)

📘 실전 적용

예시: 금리 상승 → 투자 감소 → 기업 실적 하락 → 고용 감소 → 소비 감소 → 다시 실적 하락

이러한 구조는 시스템 다이어그램 또는 **인과 루프 다이어그램(Causal Loop Diagram)**으로 표현됨

graph LR
R1[금리 상승] --> R2[투자 위축] --> R3[기업 실적 하락] --> R4[고용 감소] --> R5[소비 위축] --> R3

활용법

경제지표, 업황, 심리 등을 인과 루프로 구조화하고
어떤 루프가 **강화(+)**되고, 어떤 루프가 **완화(-)**되는지 추적하여 트렌드 전환 포착

2️⃣ 주역 이론 기반의 패턴 해석

✅ 핵심 개념

64괘: 자연과 인간 사회의 변화 원리를 상징적으로 정리
괘는 6개의 효(爻)로 구성, 각각의 효가 바뀌면 괘도 바뀜 → **"변화 구조"**로 시장을 해석

📘 실전 적용

시장 데이터를 상징적 구조로 추상화하여 괘로 표현
예: 상승세 지속 → ☰(乾) → 일부 약화 조짐 → ☱(兌) → 조정 가능성

괘 변화와 투자 판단 예시

현재 괘	변화 괘	해석	투자 전략
☰(乾)	☱(兌)	강세에서 차익 실현 구간 진입	부분 익절
☴(巽)	☷(坤)	불확실성 확대	리스크 축소
☵(坎)	☲(離)	조정 후 반등의 초기 징후	탐색적 매수

이 분석은 정량이 아닌 패턴과 구조에 기반한 추론형 전략 도구로 사용됩니다.

🔁 통합 전략: 시스템 사고 + 주역 변화 분석

🧠 통합적 해석 예시

시스템 사고 분석 결과:
- 금리 고점 통과 → 투자 재개 조짐
- 글로벌 유동성 반등 루프 형성 중
주역 괘 변화 해석:
- ☵(坎: 위기/축소) → ☲(離: 확산/상승)로 변화 중
- "혼돈에서 질서로" 전환되는 징후

➡️ 전략 시사점

전환 초기: 보수적 분할 매수
위험관리는 피드백 루프가 안정될 때까지 유지

🔍 실습: 괘 변화 기반 추론 모형 구축

위 내용을 반영하여 실습 코드를 구성한 것입니다(Forecasting_StockItem_Hexagram_v0.1).

# 단순화된 괘 변화 모형 - 기술 지표 기반 상징적 매핑

def get_hexagram(closing_prices):
    """기술 지표 기반 6효(爻) 구성 - 단순 예시"""
    import ta
    import pandas as pd

    df = pd.DataFrame(closing_prices, columns=["Close"])
    df["rsi"] = ta.momentum.RSIIndicator(df["Close"]).rsi()
    df["ma20"] = df["Close"].rolling(20).mean()
    df["slope"] = df["ma20"].diff()

    signals = []
    signals.append(1 if df["rsi"].iloc[-1] > 70 else 0)     # 효1: 과열
    signals.append(1 if df["rsi"].iloc[-1] > 50 else 0)     # 효2: 중립 이상
    signals.append(1 if df["slope"].iloc[-1] > 0 else 0)    # 효3: 우상향 추세
    signals.append(1 if df["slope"].iloc[-5:].mean() > 0 else 0)  # 효4: 중기 추세
    signals.append(1 if df["Close"].iloc[-1] > df["ma20"].iloc[-1] else 0)  # 효5
    signals.append(1 if df["Close"].iloc[-1] > df["Close"].mean() else 0)   # 효6

    hexagram_bin = "".join(map(str, signals))
    return hexagram_bin  # e.g., "111001"

# 예시 사용
import yfinance as yf
prices = yf.download("005490.KS", start="2023-01-01")["Close"]
hexagram = get_hexagram(prices)
print(f"현재 괘 코드: {hexagram}")

👉 이 이진 코드는 64괘 중 하나로 매핑 가능하며, 각 괘의 해석과 연결하면 투자 판단 도구로 활용할 수 있습니다.

🎯 Step 4 요약 및 전체 전략 통합

구분	내용
시스템 사고	시장의 피드백 루프, 지연, 전이효과를 분석하여 구조적 전환 탐색
주역 괘 분석	현재 상태의 상징적 구조를 해석하고, 변화 방향을 통해 미래 흐름 예측
통합 전략	정량/정성 분석을 넘어선 구조적/상징적 예측 도구로 투자 전략 보완

🔁 Step 4 주역 64괘 진단 코드 확장

Step 4의 예제 코드를 확장하여,

현재 괘를 진단하고
다음으로 변화할 가능성이 높은 괘를 예측하고
그 괘 변화에 따른 투자 전략을 제안하는 구조로 확장합니다.

✅ 추가 기능

기술 지표 기반 6효 추출 (현재 괘)
과거 데이터를 기반으로 학습한 괘 변화 패턴 확률 추정 (Markov Chain 방식)
다음 괘 후보(Top-N 확률 기반) 추정
각 괘의 상징적 해석 + 투자 전략 매핑

🧠 1. 괘 변화 예측 로직

전제: 괘는 6개의 이진효로 구성되며, 과거 괘 변화 패턴을 통계적으로 추정하면
현재 괘에서 다음 괘로의 전이 확률을 예측할 수 있음
→ 이를 마르코프 체인(Markov Chain) 방식으로 모델링

🔢 2. 코드: 괘 추정 및 괘 전이 예측

위 내용을 반영하여 실습 코드를 구성한 것입니다(Forecasting_StockItem_Hexagram_v0.2).

import yfinance as yf
import pandas as pd
import ta
from collections import Counter, defaultdict

def get_hexagram(closing_prices):
    """기술 지표 기반 이진 괘 코드 반환"""
    df = pd.DataFrame(closing_prices, columns=["Close"])
    df["rsi"] = ta.momentum.RSIIndicator(df["Close"]).rsi()
    df["ma20"] = df["Close"].rolling(20).mean()
    df["slope"] = df["ma20"].diff()

    signals = []
    signals.append(1 if df["rsi"].iloc[-1] > 70 else 0)     # 효1: 과열
    signals.append(1 if df["rsi"].iloc[-1] > 50 else 0)     # 효2: 중립 이상
    signals.append(1 if df["slope"].iloc[-1] > 0 else 0)    # 효3: 우상향 추세
    signals.append(1 if df["slope"].iloc[-5:].mean() > 0 else 0)  # 효4
    signals.append(1 if df["Close"].iloc[-1] > df["ma20"].iloc[-1] else 0)  # 효5
    signals.append(1 if df["Close"].iloc[-1] > df["Close"].mean() else 0)   # 효6

    return "".join(map(str, signals))  # 6자리 이진 문자열

def train_transition_matrix(hexagram_series):
    """괘 변화 전이 행렬 학습"""
    transitions = defaultdict(Counter)
    for i in range(len(hexagram_series)-1):
        now, nxt = hexagram_series[i], hexagram_series[i+1]
        transitions[now][nxt] += 1
    # 확률화
    for k in transitions:
        total = sum(transitions[k].values())
        for nk in transitions[k]:
            transitions[k][nk] /= total
    return transitions

def get_next_probable_hexagrams(current_hexagram, transition_matrix, top_n=3):
    if current_hexagram not in transition_matrix:
        return []
    sorted_transitions = sorted(transition_matrix[current_hexagram].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_transitions[:top_n]

# 실습: POSCO 홀딩스 괘 분석
symbol = "005490.KS"
data = yf.download(symbol, start="2022-01-01")["Close"]

# 과거 괘 시계열 생성
hexagram_series = []
for i in range(60, len(data)):
    hexagram = get_hexagram(data[i-60:i])
    hexagram_series.append(hexagram)

# 현재 괘
current_hexagram = get_hexagram(data[-60:])
print(f"현재 괘: {current_hexagram}")

# 전이 행렬 생성
trans_mat = train_transition_matrix(hexagram_series)

# 다음 가능성 높은 괘 추정
next_candidates = get_next_probable_hexagrams(current_hexagram, trans_mat)
print(f"다음 예상 괘 Top-3: {next_candidates}")

🧭 3. 괘 코드 해석 + 전략 매핑

🧩 예시 매핑 (간략형)

괘 코드	상징적 해석	투자 전략 시사점
`111111` (☰乾)	전면 상승, 강세장 정점	부분 익절 / 분산 보유
`111000` (天地否)	상승과 하락의 충돌	관망 / 유동성 확보
`000111` (地天泰)	안정된 상승 시작	분할 매수 / 비중 확대
`001110` (풍화가인)	국면 전환 시기	테마 교체 / 리밸런싱
`000000` (☷坤)	수세/정체	현금 비중 확대 / 리스크 오프

📊 예시 출력 해석

현재 괘: 111000 (天地否)
다음 예상 괘 Top-3:
1. 111111 (☰乾): 35%
2. 000111 (地天泰): 25%
3. 110000 (천뢰무망): 15%

🔎 전략 해석 예시

현재: 天地否(111000) → 상승과 하락 에너지가 충돌, 정체 or 혼란
다음:
- ☰乾(111111)로 전이 가능성 → 강세 전환, 매수 진입 고려
- 地天泰(000111) → 안정적 회복, 중기 추세 강화

따라서, 지금은 지표 확인을 병행하면서 포지션을 천천히 늘리는 탐색적 진입 구간으로 판단 가능

✅ 전략 종합

항목	내용
현재 괘	`天地否` – 에너지 충돌, 정체기
예상 변화	`☰乾`, `地天泰` – 상승 전환 또는 안정적 반등
전략	- 분할 매수 시작 - 확신 전까지는 리스크 관리 유지 - 강한 전환 확인시 비중 확대

🧩 괘 해석 라이브러리(향후 확장용)

64괘 전체 해설 데이터베이스 구축을 위한 JSON 파일을 아래와 같이 구성합니다.

✅ 포함 내용 구성안 (예시: 각 괘당 JSON 구조)

{
  "hexagram": "111111",
  "name": "乾(건)",
  "symbol": "☰",
  "alias": "하늘",
  "judgment": "원형이정, 군자의 큰 덕을 상징",
  "image": "하늘은 강하고 굳세다. 군자는 이를 본받아 스스로 힘쓰고 게을리 하지 않는다.",
  "application": {
    "trend": "상승 지속",
    "strategy": "공격적 투자, 추세 추종",
    "note": "전형적인 강세장. 모멘텀을 살려야 하나 과열 신호에는 유의"
  }
}

🔢 전체 구성 항목 (각 64괘 공통)

항목	설명
`hexagram`	괘의 이진 코드 (예: `111111`)
`name`	괘 이름 (예: 乾)
`symbol`	괘 도상(예: ☰)
`alias`	대표 상징 (예: 하늘)
`judgment`	괘사 요약
`image`	상징적 해석 또는 단상
`application`	투자적용용 해석
→ `trend`	이 괘가 나타내는 시장 흐름 해석 (예: 상승 지속)
→ `strategy`	투자 전략 (예: 추세 추종, 리밸런싱 등)
→ `note`	추가 유의 사항, 심화 해석 등

📁 제공 파일

파일명: iching_hexagram_dataset.json
포맷: UTF-8 인코딩된 JSON

전체 괘 수: 64 (포함한 괘 수 8괘), AI에게 작성 형식을 제공하여 직접 완성 가능

iching_hexagram_dataset.zip

0.00MB

✳️ 향후 단계별 확장 과제

“진정한 트렌드”를 식별해내는 실무 중심의 정성·정량 혼합 예측 모델을 목표로 삼고, Step 1~4의 코드와 통찰을 통합·확장하는 방향을 설계해 봅니다.

✅ 확장 목표:

일시적 유행 아닌, 구조적 변화(진성 트렌드)를 식별하는 예측 모델 구축

핵심 질문: "이 변화가 반복될 단기 테마인가, 구조적 추세인가?"

📌 확장 로드맵

영역확장 요소정량 요소정성 요소분석 기법

(1) 시장	확장 환경 변수	금리, 환율, 실업률, 유동성, PMI, M2 등	정책, 정부 발언, 글로벌 리스크 요인	시계열 예측 + 텍스트 마이닝
(2) 산업	사이클 + 구조	산업별 CAPEX, 매출/영업익 성장률	산업 정책, 기술 도입 속도, ESG 흐름	사이클 모델 + 서술 요약
(3) 종목	모멘텀 + 심리	거래량, 이격도, 기관 수급, PER 변화	뉴스, 리포트, 공매도 이슈	심리 분석 + 뉴스 요약
(4) 종합	구조/철학적 진단	위 3단계 통합, 주가 흐름 시뮬레이션	시스템 사고 구조 + 괘 변화 패턴	계량 모델 + 상징적 해석

🛠️ Step별 확장 개요

🔸 (1) 시장 트렌드 확장

목표: 거시지표 + 정책변수 기반으로 구조적 전환 여부를 판단

데이터 수집:
- 한국은행, 통계청 API → 금리, 실업률, 소비자심리, 환율 등
- 정책 및 이슈 → 뉴스 크롤링 (예: 부동산 정책, 금리 정책, 美 금리발언 등)
예측 모델:
- ARIMA/Prophet + XGBoost 혼합
- 정성 정보는 감성점수(Sentiment Score)로 가공 후 피처로 투입
특징 판단 로직:
- 구조적 변화 조건 → 3개 이상 변수에서 12개월 이상 방향성이 일치할 경우

🔸 (2) 산업 트렌드 확장

목표: 산업별 ‘성장 모멘텀’이 일시적 사이클인지 구조적 전환인지 식별

데이터 수집:
- 산업별 생산/수출/설비투자 데이터 (KOSIS, 산업통계포털)
- 정부 산업 R&D 예산, 산업전략 뉴스 (크롤링 기반)
분석 기법:
- Hidden Markov Model로 경기 사이클 구분
- 산업 관련 뉴스로 요약 트렌드 추출 (텍스트 요약 + 키워드 클러스터링)
판단 기준:
- 투자→매출→이익→고용→가격 순서로 확산되면 구조적 변화로 분류

🔸 (3) 종목 트렌드 확장

목표: 종목 주가 흐름이 투자심리나 시장 반응에 의해 왜곡된 것인지 구분

데이터 수집:
- 거래량, 공매도, 신용잔고, 기관·외인 수급 등
- 종목 뉴스 / 네이버 토론실 / 리포트 제목
분석 기법:
- 뉴스 요약 + 감성 분석 (GPT 기반 또는 한국어 BERT)
- 수급/심리 지표 → ROC + 볼륨 가중 스코어 산출
판단 기준:
- 뉴스 정서와 수급이 분리되어 있으면 ‘과열’, 정렬되면 ‘구조적 관심’으로 평가

🔸 (4) 종합 트렌드 확장

목표: 시장-산업-종목 흐름의 인과 구조를 시스템 사고로 통합, 주역 이론으로 전략화

분석 도구:
- causal loop diagram: 주가 → 투자 → 생산 → 수익 → 기대 → 주가
- 괘 해석: 현 괘 → 변괘 예측 → 구조 전이 판단
전략 생성 로직:
- “주가 상승 + 기대 상승 + 실적 성장 → 리더십 전환 괘(天火同人, 火天大有 등)”이면 장기 보유
- “주가 상승 + 기대 과열 + 실적 미달 → 속임수 괘(風火家人 → 澤火革 등)”이면 차익실현 또는 현금화

25.05.21.
Hoyal Horus Hawks

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