ChatGPT 5.1 -> 5.2

5.1로 만든 엑셀 알고리즘 5.2로 평가해보기.ㅋㅋㅋ

Q: 현재까지 우리가 만들어온 엑셀 파일이다. 달라진 부분도 있으니 상세히 분석해서 알고리즘에 대해 다시 평가해주고, 개선할 점이 있으면 자세히 알려줘.

업로드한 FTI_4Investor_RecentQuad_AllRenamed.xlsx 기준으로, 지금 “스크립트(엑셀 수식 알고리즘)”이 하는 일을 구조적으로 다시 정리 + 평가 + 개선 포인트까지 묶어서 볼게.

1) 이 템플릿의 핵심 구조 (Data 시트가 “엔진”)

입력(사용자 데이터)

• Date, Price

• 4주체 순매수(여기서는 RP로 표기): Indv / Frgn / Inst / Pension

출력(핵심 지표)

• FT (Flow Temperature): “기준선 대비 순매수 온도(편차)”의 EMA

• FTI (Flow Trend Index): FT를 “평균적인 변동(절대편차)”로 나눈 지속성/방향성 지표 (범위 -1~+1)

• Score: FTI를 임계치로 -2~-1~0~+1~+2 등급화

• v4 추가분: FT_Scale → FT_shock(tanh) → Score_v4 = FTI * shock

2) 알고리즘 수식 “의미”를 한 줄씩 풀어쓰면

(A) Baseline(기준선): EMA 또는 T3 선택

Params 시트

• N (Baseline Length)=10

• Baseline Mode (T3/EMA)=EMA (현재는 EMA)

EMA 모드일 때(각 주체별 동일):

• Base(t) = αN·RP(t) + (1-αN)·Base(t-1)

• 첫 행은 초기화로 Base(첫날)=RP(첫날)

T3 모드일 때는 S1~S6(EAVG 체인) + c1~c4로 T3를 만들고 그걸 Base로 씁니다(구조는 정상).

(B) Dev(편차)

• Dev(t) = RP(t) − Base(t)
  “오늘 순매수가, 최근 평균(기준선) 대비 얼마나 튀었나?”

(C) FT(온도): Dev를 한번 더 EMA로 완화

Params 시트

• M (FTI Smoothing for Dev)=10

• FT(t) = αM·Dev(t) + (1-αM)·FT(t-1)
  → “편차가 연속적으로 누적되는 온도”

(D) FTVol(평균 절대편차): ‘변동성(노이즈)’ 분모

• FTVol(t) = αM·|Dev(t)| + (1-αM)·FTVol(t-1)

(E) FTI(지속성 지표): 방향성/일관성

• FTI(t) = FT(t) / FTVol(t) (FTVol=0이면 0 처리)

이게 이 템플릿의 제일 좋은 핵심인데,

• Dev가 같은 방향으로 꾸준하면 → FT와 FTVol이 비슷해져서 |FTI|→1

• Dev가 왔다갔다하면 → FT는 상쇄되어 작아지고, FTVol은 남아서 FTI→0

즉 FTI는 “순매수의 절대 크기”가 아니라 **지속성(일관성)**을 뽑아내는 구조야.

3) v4에서 달라진 핵심(= 지금 파일의 “업그레이드” 포인트)

(A) FT_Scale: RP의 일간 변화폭을 EMA로 스케일링

Params

• FT Scale Length (ER_Period)=10

• FT Sensitivity K=1

• Scale(t) = αER·|RP(t)-RP(t-1)| + (1-αER)·Scale(t-1)

(B) FT_shock: Dev를 Scale로 나눠 tanh로 눌러서 -1~+1

• shock(t) = TANH( (Dev(t)/Scale(t))·K )

(C) Score_v4: “지속성(FTI)” × “현재 충격(shock)”

• Score_v4(t) = FTI(t) · shock(t)

이게 의미하는 바:

• FTI가 높아도 오늘 Dev가 거의 없으면(=shock≈0) 점수는 작아짐

• 반대로 “오늘 Dev가 확 튀는데, 그게 며칠째 같은 방향”이면 점수 커짐
  → ‘지속성’과 ‘당일 임팩트’를 결합한 점수로 진화한 거야.

4) Dashboard가 하는 일(판정 로직)

(1) Last-day Regime (FTI, Δ1)

• FTI 부호(+/-) + 1일 변화(ΔFTI)로

  • Buy Strengthening / Buy Weakening

  • Sell Cooling / Sell Intensifying
    같은 텍스트 판정

(2) Recent Quadrant (Window N=22)

22일 평균 FTI(Mean)와 “마지막−평균(ΔvsMean)”으로 4분면:

• Q1: Mean>0 & Δ>0 (강한 매수 모멘텀)

• Q2: Mean>0 & Δ≤0 (과열/식는 중)

• Q3: Mean≤0 & Δ≤0 (강한 매도 모멘텀)

• Q4: Mean≤0 & Δ>0 (바닥/회복)

(3) Switch 카운트

예: Q2→Q4, Q4→Q1 전환 횟수를 SUMPRODUCT로 집계 (현재 파일에서는 실제로 Institution/Pension에서 Q4→Q1이 1회 잡히는 상태)

5) “현재 데이터” 기준 스냅샷(파일 캐시값 기준, 마지막 날: 2025-12-11)

22일 Quadrant(FTI)

• Individual: Q4 Bottoming/Recovering (평균은 음수였는데 최근 개선)

• Foreign: Q2 Topping/Cooling (평균은 양수였는데 최근 꺾임)

• Institution: Q1 Strong Buy Momentum

• Pension: Q4 Bottoming/Recovering

그리고 같은 날의 Score_v4는

• Individual: +0.0054 (FTI 음수지만 shock도 음수→ 곱이 미세 양수)

• Foreign: -0.0017

• Institution: +0.0211

• Pension: -0.0113
  처럼 “FTI만 볼 때의 밋밋함(Score=0 구간)”을 조금 더 세분화해주는 역할을 잘 하고 있어.

6) 알고리즘 평가 (장점 / 약점)

장점(이 구조가 잘 만든 부분)

• FTI = E[Dev] / E[|Dev|] 형태라서, “크기”가 아니라 일관성을 잡는다. (수급이 출렁이기만 하면 0 근처로 눌림)

• 기준선(Base) 옵션을 EMA/T3로 둔 건 훌륭함. 종목/주체마다 성격이 달라서 튜닝이 가능.

• v4의 shock 도입으로, “지속성(FTI)”만으로는 부족했던 당일 임팩트를 보강했다.

약점/주의점(실전에서 자주 생기는 함정)

1. RP 스케일 문제

   • RP가 “주/일” 단위 그대로면, 유동성/분할/수급 구조 변화에 취약해져.

2. “tanh(Dev/Scale)”의 Scale이 현재는 |ΔRP| 기반

   • Dev의 전형적인 크기와 ΔRP의 전형적인 크기가 어긋나는 구간에서 shock이 과대/과소평가될 수 있어.

3. Score_v4가 “곱(product)”이라

   • 둘 중 하나가 0 근처면 점수가 급격히 죽음(의도이긴 한데, 신호가 너무 얌전해질 때가 있음).

7) 개선 제안 (바로 적용 가능한 것 위주)

개선 1) RP를 “가치/규모”로 정규화(강추)

가장 효과 큰 업그레이드.

• 예: RP_Value = RP * Price

• 또는 (가능하면) RP / Volume, RP_Value / Turnover 같은 형태

그 다음 Base/Dev/FT/FTI를 정규화된 RP로 돌리면,

• 종목이 바뀌어도,

• 액면/유동성/거래대금 체급이 달라져도
  지표 성격이 훨씬 안정돼.

개선 2) shock의 Scale을 “Dev 변동성”으로 맞추기 (추천 대안)

현재 Scale은 |ΔRP| EMA인데, 실무적으로는 아래가 더 잘 맞을 때가 많아.

대안 A (가장 간단/일관):

• Scale(t) = FTVol(t) (이미 계산돼 있음)

• shock = TANH(Dev / Scale)

의미가 딱 떨어져:

• “오늘 Dev가, 최근 Dev의 평균적 크기 대비 얼마나 큰가?”

개선 3) Quadrant 전환에 히스테리시스(완충턱) 넣기

지금은 Mean의 부호(0 기준)만으로 Q1/Q3이 갈리는데, 0 근처에서 쓸데없는 스위치가 늘 수 있어.

예:

• Mean > +0.05일 때만 “Buy-side”

• Mean < -0.05일 때만 “Sell-side”

• 그 사이는 Neutral band로 두기

이러면 Switch 카운트가 “의미 있는 전환”만 남는다.

개선 4) 2-속도 체계(빠른 FTI + 느린 FTI) 추가

실전에서 체감이 큼.

• Fast: N=5~8, M=3~5 (단기 감지)

• Slow: N=15~30, M=8~15 (레짐)

그리고 신호를

• Slow가 바닥(Q4)인데 Fast가 Q1로 꺾이는 순간
  같은 식으로 잡으면 훨씬 트레이딩 친화적인 엔트리/탈출 트리거가 된다.

개선 5) “정렬(Alignment)”을 단순 개수 말고 가중합으로

지금도 마지막날 Buy/Sell 카운트는 있지만,
실전에서는 보통

• Foreign/Institution 가중치 ↑

• Individual은 반대로(역가중) 보거나
  가중합을 따로 보는 경우가 많아.

예: Alignment = 0.4*Frgn + 0.4*Inst + 0.2*Pension - 0.2*Indv 같은 형태(취향/종목별 튜닝)

원하면 위 개선안 중 (1) RP 정규화 + (2) Scale=FTVol로 shock 재정의 + (3) Quadrant 히스테리시스까지는 “v5 파일”로 깔끔하게 반영해서, 지금 Dashboard 구성 유지한 채로 업그레이드 버전도 만들어줄 수 있어.


진행시켜!

했더니 15분 동안 생각 중... 

실화냐...ㅂㄷㅂㄷ

완성품 나와서

실행 시켜보니 에러 없이 작동함. 일단 합격!!!

=================================

v5에 반영된 변경사항(핵심 3가지)

1) RP 정규화: RP × Price (단, Price가 비어있으면 기존 RP 그대로 사용)

• Data 시트의 모든 핵심 계산(Base/Dev/FT/FTVol/FTI)이 기본적으로 RP*Price 흐름을 기준으로 돌아가게 바꿨어.

• Price가 빈 행은 자동으로 원래 RP로 계산되도록 fallback을 넣어서, 입력 누락에도 최대한 동작하게 해뒀어.

2) shock 스케일을 |ΔRP| → FTVol(EMA(|Dev|))로 교체

• 기존 v4의 FT_Scale(= |ΔRP| EMA)은 Dev의 전형적 크기와 어긋나는 구간이 생길 수 있어서,

• v5에서는 FT_Scale = FTVol로 통일:

  • shock = TANH( Dev / FTVol * K )

• 즉 “오늘 Dev가 최근 Dev 변동성 대비 얼마나 센지”로 shock이 정규화돼.

3) Recent Quadrant에 히스테리시스(Mean Band) 추가

• Params에 새 파라미터 추가:

  • Params!B38 = Mean Band (Hysteresis) (기본값 0.05)

• Dashboard의

  • “Recent Quadrant Comparison (Window N)”(E18~E21)

  • “Quadrant Comparison (Last N Days)”의 Q-code( Z44:AC83 )
    에 모두 반영했어.

• 로직:

  • ABS(Mean) <= Band면 중립 구간으로 보고,

    • 일별 Q-code 시계열(Z~AC)은 이전 Quadrant를 유지(스위치 과다 방지)

    • 최신 스냅샷(E18~E21)은 Neutral 표시

사용 팁(바로 튜닝할 것만)

• Mean Band (Params!B38):

  • 스위치가 너무 잦으면 0.07~0.12로 ↑

  • 신호가 너무 둔하면 0.03~0.05로 ↓

• K (Params!B36): shock 민감도. 0.7~1.5 범위에서 조절 추천

원하면 다음 단계로,

• 가중 Alignment(외인/기관 가중↑, 개인 역가중) 추가

• Fast/Slow(2-속도 FTI) 트리거까지 붙인 v5.1도 같은 형식으로 바로 만들어줄게.

다음 단계, 이게 개미지옥임.ㅋㅋㅋ