딥러닝 | 퀀티랩 블로그

퀀티랩 Long-Term Trading (QL) 모델 개선 작업

Sep 19, 2021

퀀티랩 주식투자 대표 모델인 Quantylab Long-Term Trading (QL) 모델을 업데이트 했습니다. 기존 모델에 비해 다양한 시장지표 및 종목지표를 추가하고 레이블링을 조정하는 작업이었습니다.

Feature 수는 412개로 326개 시장지표 자질과 86개 종목지표 자질로 구성했습니다. 각종 지표에 Moving Average 등을 적용하여 자질 수는 부풀려진 면이 있습니다.

시장지표는 코스피/코스닥 지수, 해외 주식 시장 지수, 환율, 채권, 금리, 원자재, GSCI, 달러 지수, BDI, 필라델피아 반도체 지수, 미국시장 변동성 지수, MSCI 지수 등을 포함합니다. 종목지표는 종목 주가, 거래량, 시가총액, Bollinger Band, MACD, RSI, 수급, PER, PBR, ROE, 배당수익률, 기관/외국인/개인 수급, 공매도 비율, 대차잔고액 등을 포함합니다. 이들 시장지표 및 종목지표 자질들을 모아서 표준화 (Standardization) 했습니다.

레이블링은 수익성, 변동성, 거래규모 지표를 만들어 조합했습니다. 수익성 지표는 중장기 기간에서 종가의 변곡점을 찾아서 현재 종가와 다음 변곡점과의 차이를 기대 수익률로 삼았습니다. 변동성 지표는 변곡점 사이에서의 표준편차로 구했습니다. 거래규모 지표는 종목의 거래대금에 log를 취해 사용했습니다.

이렇게 자질과 레이블링을 마치고 적당히 심층신경망 레이어를 구성하여 학습했습니다. 중간에 이런저런 실수로 시행착오를 겪었지만 다 생략하고 결과를 바로 공유하려 합니다.

학습에는 2015~2019년 기간내의 데이터를 사용했습니다. 이렇게 학습한 모델로 2020년부터 현재까지 일단위로 종목 점수를 구하여 매수/매도를 판단해서 종가매매 백테스팅을 수행했습니다. 즉, 학습과 백테스팅 데이터가 겹쳐지지 않게하여 의미있는 백테스팅이 되도록 했습니다.

백테스팅

백테스팅 결과 2020년 부터 2021-09-17 까지의 평가 수익률은 +73.07%로 동기간 코스피 대비 30% 정도 높았습니다. QL 모델로 매수/매도를 판단한 내역은 다음과 같습니다.

날짜	매매	종목명	단가	수량	수익률	평가총액
2021-08-19	매도	현대자동차	206,500	58	+20.41%	173,831,949
2021-05-06	매수	LG전자	151,500	66		177,219,388
2021-05-06	매수	SK케미칼	256,000	39		177,220,888
2021-05-06	매수	LG화학	938,000	10		177,222,386
2021-05-06	매도	포스코	395,500	51	+103.87%	177,223,793
2021-03-23	매도	현대모비스	286,500	49	+40.79%	172,520,635
2021-03-23	매수	셀트리온	292,500	34		172,517,645
2021-03-23	매수	삼성전기	185,000	54		172,519,136
2021-01-13	매도	삼성SDI	754,000	26	+100.80%	178,728,737
2021-01-08	매도	삼성전기	193,000	112	+116.37%	179,837,188
2020-11-16	매도	NAVER	278,000	55	+53.17%	148,783,070
2020-09-24	매수	SK텔레콤	230,500	43		136,101,988
2020-09-24	매수	현대자동차	171,500	58		136,103,475
2020-09-24	매수	케이티앤지	80,400	124		136,104,967
2020-09-24	매도	셀트리온	245,502	61	+51.06%	136,106,463
2020-08-03	매도	LG화학	635,000	31	+102.23%	137,605,846
2020-07-24	매수	현대모비스	203,500	49		131,218,600
2020-07-24	매수	포스코	194,000	51		131,215,651
2020-07-24	매수	삼성SDI	375,500	26		131,217,135
2020-07-24	매도	엔씨소프트	802,000	17	+41.95%	131,220,096
2020-06-29	매도	SK케미칼	134,500	163	+120.49%	128,438,310
2020-03-23	매수	삼성전기	89,200	112		81,295,074
2020-03-23	매도	케이티앤지	63,600	108	-31.24%	81,296,573
2020-03-17	매수	SK케미칼	61,000	163		85,736,761
2020-03-17	매도	현대자동차	80,100	84	-32.12%	85,738,252
2020-03-16	매도	삼성SDI	253,000	43	+10.48%	86,948,811
2020-03-16	매도	포스코	162,000	42	-31.36%	86,977,640
2020-03-16	매수	삼성전자	48,900	204		86,945,828
2020-03-16	매수	셀트리온	162,522	61		86,947,324
2020-03-13	매도	현대모비스	171,500	40	-30.71%	91,169,271
2020-01-03	매수	이마트	122,500	81		99,845,350
2020-01-03	매수	NAVER	181,500	55		99,846,838
2020-01-03	매수	케이티앤지	92,500	108		99,848,336
2020-01-03	매수	삼성SDI	229,000	43		99,849,834
2020-01-03	매수	엔씨소프트	565,000	17		99,851,311
2020-01-02	매수	LG화학	314,000	31		99,994,081
2020-01-02	매수	현대모비스	247,500	40		99,995,541
2020-01-02	매수	현대자동차	118,000	84		99,997,026
2020-01-02	매수	LG생활건강	1,266,000	7		99,992,752
2020-01-02	매수	포스코	236,000	42		99,998,513

퀀티랩에서 매일 올라오는 QL 모델의 매매내역과 보유종목을 확인해 보세요.

퀀티랩 단타 모델 - 딥러닝으로 내일의 주가 방향을 예측하는게 가능할까?

Mar 5, 2021

기존의 퀀티랩 모델은 중/장기 투자를 목적으로 하는 딥러닝 모델입니다. 이 포스트에서는 데이트레이딩(일명 단타)를 위한 모델 구축에 대해 다룹니다.

이 글은 기계학습에 대한 기초 지식을 요합니다.

단타를 독려하는 것이 아니니 오해 없으셨으면 좋겠습니다.

우선 데이트레이딩에 대해 알아봅시다. 데이트레이딩에 대한 정의는 제각각이지만 대부분 다음 원칙을 가지고 있습니다.

하루 안에서 모든 거래를 마친다. (오버나잇 하지 않는다.)
종목을 발굴한다.
현금을 많은 비중으로 둔다. (Ex. 90% 현금 보유)
목표 수익률, 손절 라인을 설정한다. (1~2%의 낮은 손익률로 잡는다.)
미수는 자제한다.
장이 안좋을땐 관망한다.

데이트레이딩은 많은 지표들을 보고 종목을 발굴하고 하루동안 수십, 수백번의 매매를 하면서 수익을 내기위해 노력합니다. 매매를 위해 기술적 분석이 주로 사용되는데 기술적 분석 기법은 너무나도 다양해서 나열하기도 어렵습니다.

단타에서 주요 결정 사항 중 하나인 “어떤 종목을 노릴 것인가?”를 해결하기 위한 딥러닝 모델을 구축했습니다. 모델은 파이썬으로 구축했으며 사용한 프레임워크, 라이브러리는 다음과 같습니다.

TensorFlow 2.4 (with Keras)
Scikit-learn 0.22.1

학습데이터는 약 100개의 자질과 2.5M개의 인스턴스로 구성했습니다. 지도학습(Supervised Learning)으로 레이블(label)은 다음 거래일의 등락률의 sigmoid로 정했습니다. 그 수식은 다음과 같습니다.

y = sigmoid(next_close / today_close - 1)

자질들은 자세히 다루기 어렵지만 크게 다음 종류의 자질군으로 구성됩니다.

종목 주가
종목의 기본적 분석 지표
종목의 기술적 분석 지표
국내 주식 시장 지수
해외 주식 시장 지수
주요국 환율
원자재 가격
… (기타 등등)

자질 값들의 스케일(Scale)이 달라서 Standardization 했습니다. 세 가지 스케일러(Scaler)를 시도해 봤는데 그 중에서 Robust Scaler를 채택했습니다.

신경망 아키텍처는 기본적인 Dense(Fully Connected) Layer를 다음과 같이 쌓았습니다.

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='linear'),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='linear'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='linear'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'),
])

이렇게 마지막 레이어의 활성화 함수(Activation Function)을 Sigmoid로 정해서 0과 1사이의 값으로 Prediction 하도록 했습니다. 직관적으로는 Prediction 값이 0.5 이상(초과)이면 내일 오늘보다 주가가 오를 것이라 판단하는 것이고 0.5 이하(미만)이면 주가가 내릴 것이라 판단하는 것입니다.

이렇게 학습한 모델로 테스팅 데이터를 넣어서 내일의 주가 방향을 얼마나 잘 맞추는지 알아보았습니다. 테스팅 데이터는 20210101~20210305 동안의 인스턴스이며 당연히 학습 데이터에 없는 인스턴스들 입니다.

Prediction 값을 score라고 하겠습니다. score가 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9 이상일 때의 Accuracy를 다음과 같이 확인했습니다.

score 0.5 이상: 313,319개 인스턴스에서 정확도 57.99%
score 0.6 이상: 51,390개 인스턴스에서 정확도 68.81%
score 0.7 이상: 10,962개 인스턴스에서 정확도 84.22%
score 0.8 이상: 3,864개 인스턴스에서 정확도 89.73%
score 0.9 이상: 113개 인스턴스에서 정확도 49.56%

Score가 마냥 높다고 정확도가 높아지는 것은 아니였습니다. 0.8 까지는 높아지다가 0.9 이상에서는 정확도가 오히려 급격하게 감소했습니다. 정확도가 가장 높은 범위를 찾아봤습니다.

Score 0.83 이상 0.835 미만의 295개 인스턴스에서 정확도 94.58%를 얻을 수 있었습니다.

여기에 포함된 Score Top 50 종목들은 다음과 같습니다.

동전주, 거래대금이 적은 종목은 제외(Filter Out)했습니다.

date	name	close	score	diffratio_nextday
20200325	삼강엠앤티	2,320	0.8350	-0.43%
20200324	E1	23,650	0.8350	8.03%
20200325	휴비스	3,625	0.8350	1.10%
20200325	미창석유공업	47,850	0.8349	1.78%
20200409	빙그레	54,200	0.8349	-0.55%
20200323	엘티씨	5,130	0.8349	8.38%
20200325	갤럭시아머니트리	1,925	0.8349	0.78%
20200325	한솔제지	9,000	0.8349	2.89%
20200325	KC그린홀딩스	2,595	0.8349	5.97%
20200325	이월드	2,730	0.8348	28.21%
20200325	푸른기술	5,944	0.8347	5.82%
20200325	신화인터텍	1,655	0.8347	8.76%
20200619	아진엑스텍	4,123	0.8347	3.10%
20200325	신세계건설	16,450	0.8347	8.81%
20200325	애니플러스	1,030	0.8346	4.85%
20200323	노랑풍선	5,720	0.8346	5.77%
20200325	미래에셋생명	2,570	0.8346	9.14%
20200323	유티아이	7,060	0.8346	7.51%
20200325	스카이이앤엠	1,505	0.8345	1.33%
20200422	코오롱생명과학	41,100	0.8345	3.53%
20200324	디와이	2,500	0.8344	9.60%
20200325	HSD엔진	2,220	0.8344	3.60%
20200325	가온전선	12,100	0.8343	6.20%
20200325	슈피겐코리아	32,300	0.8343	-2.94%
20200323	동국S&C	1,195	0.8343	10.88%
20200325	케이씨티	1,210	0.8343	7.02%
20200325	태림포장	2,455	0.8342	4.07%
20200325	서플러스글로벌	1,250	0.8342	2.00%
20200325	태웅	4,220	0.8342	-1.66%
20200324	노랑풍선	6,050	0.8342	10.74%
20200323	일진다이아	11,000	0.8342	17.27%
20200324	일진디스플	1,892	0.8341	11.89%
20200325	하나마이크론	3,725	0.8341	6.58%
20200325	파워넷	2,240	0.8341	4.69%
20200325	홈캐스트	2,400	0.8340	3.12%
20200325	유니온	1,940	0.8340	2.06%
20200325	SCI평가정보	1,455	0.8340	4.12%
20200325	우노앤컴퍼니	2,515	0.8340	29.82%
20200325	화승알앤에이	1,300	0.8339	3.08%
20200324	웨이브일렉트로	8,563	0.8339	14.56%
20200325	잇츠한불	9,530	0.8339	8.60%
20200325	파인디앤씨	1,000	0.8338	5.50%
20200323	서연	1,555	0.8338	29.90%
20200323	화신	1,390	0.8338	4.68%
20200325	신도리코	21,200	0.8337	0.94%
20200323	큐렉소	2,460	0.8337	6.71%
20200325	휴스틸	4,805	0.8337	4.06%
20200325	예림당	1,750	0.8337	9.71%
20200325	빛샘전자	3,220	0.8337	6.21%
20200325	정원엔시스	1,070	0.8337	14.02%

그럼 어제(20210304)의 상위 종목들 살펴보겠습니다.

date	name	close	score	diffratio_nextday
20210304	일양약품	35,000	0.6188	-1.14%
20210304	수산아이앤티	28,550	0.5753	-5.43%
20210304	대한그린파워	1,400	0.5532	7.50%
20210304	진양산업	4,365	0.5196	0.46%
20210304	이녹스	11,000	0.5174	2.27%
20210304	인지컨트롤스	18,600	0.5040	-3.23%
20210304	웅진씽크빅	2,635	0.4985	3.04%
20210304	세원셀론텍	1,995	0.4923	-1.50%
20210304	기가레인	1,825	0.4921	-1.37%
20210304	파루	1,450	0.4917	0.69%

최근 장이 안좋아서 그런지 Score 가장 높은게 0.6 정도입니다. 그럼 오늘 날짜의 Score 상위 종목에는 어떤 종목들이 있을까요?

date	name	close	score
20210305	팬엔터테인먼트	7,670	0.8676
20210305	풍강	3,990	0.8056
20210305	중앙에너비스	9,200	0.5439
20210305	플리토	13,900	0.5383
20210305	한국주강	1,780	0.5381
20210305	일양약품	34,600	0.5241
20210305	극동유화	3,475	0.5151
20210305	한일진공	1,040	0.5141
20210305	인성정보	2,315	0.5056
20210305	텔콘RF제약	5,270	0.4999

다음 거래일에 이 종목들이 어떤 움직임을 보일지 지켜보면 재미있을 것 같습니다.

어디까지나 투자는 본인이 결정하는 것입니다. 퀀티랩에서 제공하는 정보는 참고만 하시길 당부드립니다.

[2021-02-26] 딥러닝 모델 종목추천

Feb 27, 2021

퀀티랩 AI 주식 종목 랭킹 모델을 개선했습니다. 다양한 자질을 추가했고 학습 방식도 많이 변경했습니다. 백테스팅 결과 기존의 모델에 비해 더 나은 결과를 얻을 수 있었습니다.

특이 사항으로 거래 대금이 적은 종목에 약간의 패널티를 부여했습니다. 너무 거래가 적은 종목들은 피하자는 의도입니다.

개선한 모델의 2021년 2월 26일자 상위 랭크 종목들은 다음과 같습니다.

이들 중에 특히 주가가 많이 내려와 있는 KT&G, 한국전력이 눈에 뜁니다.

매일 업데이트 되는 랭킹 결과를 퀀티랩에서 확인하세요. 퀀티랩 AI 매매내역 페이지에서는 퀀티랩 AI의 수익률 차트, 현재 보유 종목, 매매 내역을 볼 수 있습니다.

요증 인플레이션 우려와 함께 미국 금리 인상이 앞당겨질 수 있다는 추측이 많아서 주식 시장이 좋지 않습니다. 잘 대응하셔서 성투하세요.

어디까지나 투자는 본인이 결정하는 것입니다. 퀀티랩에서 제공하는 정보는 참고만 하시길 당부드립니다.

[2020-07-16] 카카오(035720) 종목분석

Jul 16, 2020

최근 언택트 대표주로 매섭게 주가가 상승한 카카오(035720) 종목에 대한 기본적, 기술적, 수급, 딥러닝 분석 정보를 공유합니다.

기본적 분석

카카오의 재무제표와 대표적인 지표들을 살펴보겠습니다.

kakao_finstate

매출이 가파르게 상승하는 모습입니다. 다만 순이익은 낮았었는데 매출이 더욱 오르면서 이익이 발생할 것으로 예상됩니다. 자산 규모도 자본과 부채 모두 증가하면서 커질 것으로 보입니다. 현금흐름을 보면 영업활동현금흐름이 커지면서 매출이 늘어날 것으로 보입니다. 다만 투자활동은 공격적이지 않은 것 같습니다.

kakao_perpbrroe

PER는 상당히 올라와 있는데 EPS가 증가될 것으로 예상되어 PER는 낮아질 것으로 컨센서스가 맞춰져 있습니다. BPS도 증가할 것으로 보이나 가격 상승에 비해 약할 것으로 보여서 PBR은 높아질 것으로 예상됩니다. ROE는 현재 마이너스인데 다시 플러스 전환 될 것으로 보입니다.

기술적 분석

다음은 카카오 일봉 차트를 보여줍니다. 여기에 이동평균선, 볼린저밴드, MACD, RSI를 추가로 보여줍니다. 이 보조지표들에 대한 상세한 설명은 이 포스트를 참고해 주세요.

kakao

카카오 일봉차트의 볼린저밴드 윗부분에서 주가흐름을 보이고 있습니다. 요 며칠 동안은 코로나19 백신 기대로 주가가 하락했습니다. 주가도 높고 언택트 메리트가 약해졌다고 판단한 투자자들이 많았나 봅니다.

이평선들이 많이 벌어져 있어서 당분간은 횡보하지 않을까 조심스럽게 생각해 봅니다.

MACD는 시그널을 아직 하방돌파하지는 않았습니다. 그러나 RSI는 70을 넘기고 있어서 과열 양상을 보입니다.

수급 분석

다음 바차트는 카카오의 일봉 수급 점수입니다. 0보다 크면 매수세가 강했고 0보다 작으면 매도세가 강했음을 의미합니다.

kakao_dem

최근 60일, 20일, 10일 수급점수는 매수세가 점점 강해져왔음을 보이고 있습니다. 그러나 최근 5일의 수급점수는 매도세가 강해져서 수급점수가 점점 낮아질 것 같습니다.

딥러닝 분석

다음 차트는 딥러닝 모델의 점수입니다. 진한 검정색 선은 카카오 종목의 종가이고 연한 회색 선이 딥러닝 모델이 산출한 카카오 종목 점수입니다.

kakao_score

카카오 주가가 상승을 시작한 3월 중순쯤 딥러닝 모델의 점수가 치솟았습니다. 이후 점수가 조금식 떨어졌는데 최근 다시 약상승 중입니다.

마무리 글

위 분석 내용들은 어디까지나 참고사항 입니다. 투자에 있어서 절대적인 것은 없습니다. 항상 본인의 철학을 지키며 투자하시길 바랍니다.

카카오의 성장과 투자자들의 성투를 응원합니다.

[2020-H1] 딥러닝 주식종목 랭킹모델 백테스팅

Jul 9, 2020

이번 포스트에서는 최근 구축한 주식종목 랭킹모델의 2020년 상반기 백테스팅 결과를 정리합니다.

백테스팅 환경

백테스팅 환경은 이 포스트에 정리한 것과 같습니다.

백테스팅 결과

비교 대상(baseline)은 코스피 인덱스로 잡았습니다.

백테스팅 결과

진한 선이 포트폴리오 가치(PV)이고 연한 선이 코스피입니다. 변화율을 y축으로 정했습니다. 0.2는 20%라는 뜻입니다.

2020년 상반기 백테스팅 결과를 보면 퀀티랩 PV 수익률은 약 **+20.3%**에 달하고 코스피 수익률은 약 -3.1% 입니다.

Maxium Drawdown(MDD)은 퀀티랩 딥러닝 모델은 약 -23.1%, 코스피는 **-35.7%**로 퀀티랩 딥러닝 모델의 위험이 더 작았습니다.

매매 종목

2020년 상반기 퀀티랩 딥러닝 주식투자 모델의 백테스팅의 매매 내역은 다음과 같습니다.

date	action	code	name	price	amount	profitloss	eval
20200102	buy	028300	에이치엘비	101,315	98		99,998,511
20200102	buy	005930	삼성전자	55,200	181		99,997,012
20200102	buy	140410	메지온	193,800	51		99,995,529
20200102	buy	196170	알테오젠	69,800	143		99,994,032
20200102	buy	032500	케이엠더블유	57,300	174		99,992,537
20200103	buy	000660	SK하이닉스	94,500	105		98,904,030
20200103	buy	068270	셀트리온	177,500	56		98,902,539
20200103	buy	002360	SH에너지화학	1,125	8,888		98,901,039
20200103	buy	053800	안랩	76,000	131		98,899,546
20200103	buy	005380	현대자동차	116,000	86		98,898,050
20200108	sell	002360	SH에너지화학	1,620	8,888	44.00%	99,729,899
20200108	buy	078130	국일제지	5,350	1,869		99,728,400
20200219	sell	196170	알테오젠	98,500	143	41.12%	107,025,215
20200219	buy	096530	씨젠	34,900	286		107,023,718
20200306	sell	096530	씨젠	48,350	286	38.54%	104,062,865
20200313	sell	053800	안랩	49,750	131	-34.54%	92,553,090
20200316	buy	140410	메지온	112,900	1		91,114,960
20200318	buy	000660	SK하이닉스	73,100	1		88,061,293
20200423	buy	196170	알테오젠	97,900	102		106,097,159
20200511	sell	196170	알테오젠	168,400	102	72.01%	115,562,596
20200615	sell	078130	국일제지	5,420	1,869	1.31%	116,858,954
20200619	buy	053800	안랩	51,400	194		119,638,858
20200625	buy	229000	젠큐릭스	21,650	461		120,262,761

[2019] 딥러닝 주식종목 랭킹모델 백테스팅

Jun 28, 2020

이번 포스트에서는 최근 구축한 주식종목 랭킹모델의 2019년도 1년치 백테스팅 결과를 정리합니다.

백테스팅 환경

퀀티랩의 주식종목 랭킹모델은 PER/PBR/ROE 등의 기본적 분석 지표, OHLCV/MACD/RSI 등의 기술적 분석 지표, 수익률, 변동성, 거래규모 등을 종합적으로 고려하여 학습했습니다.

이렇게 학습한 모델의 출력 값이 높을 수록 매수 고려 대상 종목이 되는 매매 전략을 세웠습니다. 매수, 익절, 손절 등의 기준은 다음과 같습니다.

매수: 종목 랭킹 결과 Top 5 종목
익절: 60%
손절: -60%
청산: 과거 평가 수익 고점 대비 -20%
…

이러한 기준으로 종가 매매를 진행하며 최대 10개 종목을 보유할 수 있도록 제한했습니다.

자본금은 1억원으로 정하고 종목당 1천만원까지 매수할 수 있도록 했습니다.

매수/매도 거래 비용을 다음과 같이 현실적으로 적용했습니다.

거래세: 0.25%
매매 수수료: 0.015%

백테스팅 결과

비교 대상(baseline)을 코스피 인덱스로 정하여 백테스팅 결과를 차트로 그려보면 다음과 같습니다.

백테스팅 결과

진한 검정 선이 포트폴리오 가치(PV)를, 연한 회색 선이 코스피 인덱스를 보여줍니다.

동일한 스케일로 표시하기 위해 PV, 코스피 인덱스의 처음 값을 0으로 두고 변화율을 표시했습니다.

그 결과 퀀티랩 주식 종목 랭킹 모델은 약 15% 수익을, 코스피 Buy & Hold 전략 수익률은 약 9% 로 구해졌습니다.

매매 종목

백테스팅 과정에서 매매한 종목들의 내역은 다음과 같습니다.

date	action	code	name	price	amount	profitloss	eval
20190102	buy	042110	에스씨디	1,455	6,872		99,998,500
20190102	buy	028300	에이치엘비	76,300	131		99,997,000
20190102	buy	095190	이엠코리아	7,430	1,345		99,995,501
20190102	buy	011320	유니크	7,720	1,295		99,994,002
20190103	buy	017900	광전자	2,245	4,454		99,188,832
20190103	buy	115440	우리넷	7,270	1,375		99,187,332
20190103	buy	225570	넷게임즈	9,580	1,043		99,185,834
20190103	buy	041960	코미팜	19,310	517		99,184,336
20190104	buy	004720	우리들제약	8,770	1,140		101,308,762
20190104	buy	041140	넥슨지티	9,770	1,023		101,307,262
20190110	sell	225570	넷게임즈	10,500	1,043	9.60%	104,164,638
20190110	buy	039830	오로라	10,150	985		104,163,138
20190116	sell	041140	넥슨지티	12,750	1,023	30.50%	110,248,684
20190116	buy	007720	대명소노시즌	2,585	3,868		110,247,184
20190117	sell	095190	이엠코리아	10,200	1,345	37.28%	114,231,397
20190117	sell	011320	유니크	12,800	1,295	65.80%	114,187,471
20190117	buy	108230	톱텍	9,970	1,003		114,185,971
20190117	buy	036200	유니셈	4,095	2,442		114,184,471
20190117	buy	007390	네이처셀	11,744	851		114,182,972
20190131	sell	039830	오로라	10,300	985	1.48%	117,832,543
20190219	sell	042110	에스씨디	1,895	6,872	30.24%	127,255,406
20190219	buy	008370	원풍	4,050	2,469		127,253,906
20190219	buy	250000	보라티알	8,650	1,156		127,252,406
20190308	sell	036200	유니셈	4,125	2,442	0.73%	118,311,856
20190325	sell	028300	에이치엘비	78,000	131	2.23%	120,028,982
20190325	buy	056080	유진로봇	4,475	2,234		120,027,483
20190325	buy	208860	엔지스테크널러지	6,900	1,449		120,025,983
20190411	sell	041960	코미팜	20,540	517	6.37%	121,651,076
20190423	sell	007390	네이처셀	11,744	851	0.00%	117,992,185
20190423	buy	097230	한진중공업	12,036	830		117,990,686
20190423	buy	000440	중앙에너비스	8,380	1,193		117,989,187
20190520	sell	017900	광전자	2,435	4,454	8.46%	99,035,671
20190524	sell	097230	한진중공업	8,150	830	-32.29%	103,109,920
20190524	buy	083640	인콘	3,200	3,125		103,108,420
20190524	buy	010660	화천기계	2,490	4,016		103,106,920
20190610	sell	115440	우리넷	9,990	1,375	37.41%	106,821,419
20190628	sell	010660	화천기계	3,120	4,016	25.30%	108,235,770
20190628	buy	004540	깨끗한나라	2,415	4,140		108,234,270
20190628	buy	004830	덕성	3,200	3,125		108,232,770
20190628	buy	019540	일지테크	3,150	3,174		108,231,270
20190708	sell	083640	인콘	2,185	3,125	-31.72%	108,047,706
20190711	sell	019540	일지테크	4,275	3,174	35.71%	112,418,803
20190725	sell	056080	유진로봇	3,090	2,234	-30.95%	108,903,860
20190725	buy	230980	솔트웍스	3,800	2,631		108,902,361
20190725	buy	002070	남영비비안	1,545	6,472		108,900,861
20190726	sell	007720	대명소노시즌	1,790	3,868	-30.75%	110,587,888
20190729	sell	004720	우리들제약	5,960	1,140	-32.04%	112,485,768
20190729	sell	002070	남영비비안	2,605	6,472	68.61%	112,441,090
20190729	buy	012700	리드코프	6,950	1,438		112,439,591
20190729	buy	000140	하이트진로홀딩스	12,000	833		112,438,091
20190729	buy	012610	경인양행	9,400	1,063		112,436,592
20190731	sell	004830	덕성	3,300	3,125	3.12%	111,465,379
20190801	sell	250000	보라티알	9,000	1,156	4.05%	107,712,924
20190801	buy	036030	KTH	5,340	1,872		107,711,424
20190801	buy	207760	미스터블루	7,430	1,345		107,709,925
20190801	buy	086980	쇼박스	4,050	2,469		107,708,425
20190805	sell	000440	중앙에너비스	5,620	1,193	-32.94%	105,756,923
20190805	sell	230980	솔트웍스	2,445	2,631	-35.66%	105,739,876
20190806	sell	208860	엔지스테크널러지	4,690	1,449	-32.03%	105,802,627
20190806	buy	041960	코미팜	11,550	865		105,801,129
20190806	buy	007390	네이처셀	6,900	1,449		105,799,629
20190807	sell	004540	깨끗한나라	3,180	4,140	31.68%	106,554,466
20190819	sell	207760	미스터블루	9,690	1,345	30.42%	107,638,863
20190819	buy	006090	사조오양	9,600	1,041		107,637,364
20190819	buy	189860	서전기전	3,790	2,638		107,635,865
20191011	sell	189860	서전기전	3,920	2,638	3.43%	109,339,291
20191024	sell	007390	네이처셀	9,470	1,449	37.25%	115,558,718
20191024	buy	056080	유진로봇	3,000	3,333		115,557,218
20191024	buy	028300	에이치엘비	163,984	60		115,555,742
20191024	buy	039830	오로라	12,650	790		115,554,243
20191213	sell	028300	에이치엘비	87,044	60	-46.92%	114,112,748
20191217	sell	012700	리드코프	7,110	1,438	2.30%	113,575,584
20191219	sell	036030	KTH	5,410	1,872	1.31%	113,394,701
20191219	buy	000440	중앙에너비스	8,630	1,158		113,393,202
20191219	buy	000520	삼일제약	22,700	440		113,391,704
20191223	sell	041960	코미팜	15,450	865	33.77%	113,165,219

향후 계획

모델을 지속적으로 발전시켜 나가며 종목 랭킹 결과 및 운용 시뮬레이션 결과를 퀀티랩에서 제공할 계획입니다.