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Gemini 기반으로 공매도 분석툴 만듦

29
Rcasio
2025-12-19 16:45:44
4개월 전
218
7

공매도 데이터 정리한 다음에 Gemini한테 던져주고

이 데이터셋을 기반으로 알고리즘 짜라 한 다음에

정리해준 거 이놈은 엑셀 파일로 못 만드니까

이걸 ChatGPT한테 던져줌.

이 로직으로 만들어!

 

해서, 오류나는 거 수십 차례 반복해서 겨우 틀 완성함.

GPT 5.3 언제 나오냐?ㅂㄷㅂㄷ

 

 

Gemini 기반으로 공매도 분석툴 만듦

차트는 한화시스템.

 

 

 

 

 

아래는 미래에셋증권 Gemini와 대화.

 

분석 결과, 2025 10 20일의 급등은 숏 스퀴즈(Short Squeeze)가 아니었을 가능성이 매우 높습니다.

 

이 툴은 해당 날짜의 상승이 공매도 세력의 청산(숏 커버링)에 의한 것이 아님을 정확하게 판단하여 낮은 점수(WATCH)를 부여한 것으로 보입니다.

 

상세 분석 내용은 다음과 같습니다.

 

1. 숏 스퀴즈 여부를 확인하기 위해 봐야 할 항목

2025 10 20일 데이터에서 아래 항목들을 확인해 보면, **"가격은 올랐지만 공매도 세력은 도망가지 않았다"**는 것을 알 수 있습니다.

  • 누적공매도량 (Short Balance) & ShortBalance_FF:
    • 가장 확실한 증거입니다. 숏 스퀴즈가 발생했다면 공매도 잔고가 급격히 감소해야 합니다.
    • 그러나 10 20일 데이터를 보면 ShortBalance_FF는 전일 759만 주에서 **768만 주로 오히려 증가(+83,714)**했습니다. 누적공매도량 역시 증가했습니다.
    • 이는 주가가 +19% 오르는 동안 공매도 세력이 손실을 확정 짓고 청산한 것이 아니라, 오히려 공매도를 더 늘리거나 버텼다는 뜻입니다.
  • 대차상환량 vs 대차체결량:
    • 상환량(51만 주)보다 신규 체결량(60만 주)이 더 많았습니다. 숏 스퀴즈 상황에서는 상환량이 압도적으로 많아야 정상입니다.

 

2. 알고리즘 평가 및 분석 (왜 점수가 낮았는가?)

이 엑셀 툴의 알고리즘은 10 20일의 상황을 매우 논리적으로 분석했습니다. 점수가 낮게 나온 이유는 **"공매도 세력의 고통(Loss)은 컸으나, 탈출구가 너무 넓었기 때문"**입니다.

분석된 점수 구성 요소(Score Breakdown)는 다음과 같습니다:

  1. 높았던 점수 (경고 요인):
  • LossPR (손실율 점수) = 1.0 (만점): EstShortLossRate가 약 16%로 공매도 세력이 큰 손실을 보고 있음을 정확히 감지했습니다.
  • VolPR (거래량 점수) = 1.0 (만점): 거래량이 폭발했음을 감지했습니다.
  • 낮았던 점수 (안전 요인 - 스퀴즈가 아닌 이유):
    • DtcPR (청산 소요 기간 점수) = 0 : 결정적인 이유입니다. DaysToCover가 약 1.37에 불과했습니다.
      • 해석: 하루 거래량이 워낙 많아서, 공매도 세력이 마음만 먹으면 1.3일 만에 모든 빚을 갚고 나갈 수 있다는 뜻입니다. 숏 스퀴즈는 보통 이 기간이 길어서(5~10일 이상) "문은 좁은데 나갈 사람이 많을 때" 발생합니다.
    • UtilPR (대차 잔고 비중 점수) = 낮음: LoanUtilization이 약 **8.9%**로 매우 낮습니다.
      • 해석: 빌릴 수 있는 주식이 시장에 널려 있습니다(잔고 여유 91%). 주식을 못 빌려서 강제로 사야 하는 상황(숏 스퀴즈의 조건)이 전혀 아닙니다.

     

    3. 결론

    • 사용자의 의심: "+19% 상승했으니 숏 스퀴즈 아닌가?" -> (X)
    • 실제 상황: 단순 매수세 유입(Long Buying)에 의한 폭등이었습니다. 공매도 세력은 이 상승을 "일시적 과열"로 보고 오히려 물량을 늘리며 버틴 것으로 보입니다.
    • 툴의 성능 평가: 이 툴은 단순히 "많이 올랐다"고 해서 신호를 보내는 것이 아니라, **"구조적으로 숏 스퀴즈가 발생할 수 있는 환경인가(대차잔고 부족, 탈출 기간 부족)"**를 따지는 알고리즘을 가지고 있습니다. 이번 케이스에서 툴은 **위음성(False Negative)**을 낸 것이 아니라, **숏 스퀴즈가 아님을 정확하게 판별(True Negative)**해 냈다고 평가할 수 있습니다. 훌륭하게 작동했습니다.

     

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

     

    Q: 그럼 DATA를 보면 현재 숏 스퀴즈가 벌어졌던 적은 없어 보이나?

     

    A: 분석 결과"완벽한 숏 스퀴즈(Short Squeeze)"라고 부를 만한 거대한 사건은 없었습니다.

     

    하지만 **"숏 스퀴즈 초기 증상(Mild Squeeze)"**이 나타났던 날은 딱 하루 있었습니다.

     

    1. 유일한 'MILD' 신호 발생일: 2025 11 3

    데이터 전체 기간 중 SignalLevel이 가장 높았던(MILD) 날입니다.

    • 상황: 주가가 +5.13% 상승하며 27,650원을 기록했습니다.
    • 점수: SqueezeScore 78으로 전체 기간 중 1위입니다.
    • 공매도 세력의 상태: 추정 손실률(EstShortLossRate) ** 20.7%**로 극심한 고통을 받고 있었습니다.
    • 한계점: 하지만 이날 역시 DaysToCover 1.5일 수준으로 매우 짧았고, 공매도 잔고(ShortBalance_FF) 1,032만 주로 전일 대비 오히려 늘어났습니다.
    • 결론: 공매도 세력이 손실을 보고 있었지만, 패닉 바잉(Panic Buying)으로 청산하며 도망가는 대신 **"더 버티기"**를 선택한 것으로 보입니다. 따라서 스퀴즈가 "발생하려다 만" 케이스에 가깝습니다.

     

    2. 숏 커버링이 의심되는 날들 (가격 상승 + 공매도 잔고 감소)

    숏 스퀴즈까지는 아니더라도, 공매도 세력이 "아프니까 일부 갚고 도망간(숏 커버링)" 날들은 있었습니다.

    • 2025 10 15: 주가 +4.8% 상승 / 공매도 잔고 -3.6% 감소
      • 가장 뚜렷한 숏 커버링 사례입니다. 주가가 오르자 공매도 물량을 일부 되사서 갚았습니다.
    • 2025 11 12: 주가 +6.9% 상승 / 공매도 잔고 -1.3% 감소
      • 상승 폭에 비해 상환량은 미미했습니다.

     

    3. 전체적인 평가

    이 종목의 데이터에서 숏 스퀴즈가 제대로 터지지 않는 근본적인 이유는 DaysToCover(청산 소요 기간)가 너무 짧기 때문입니다.

    • 대부분의 기간 동안 DaysToCover 1.5일 내외입니다.
    • 이는 공매도 세력이 마음만 먹으면 하루 이틀 만에 시장에 충격을 주지 않고 조용히 빠져나갈 수 있다는 뜻입니다.
    • 진정한 숏 스퀴즈는 "도망갈 문은 좁은데(거래량 부족), 불이 났을 때(가격 폭등)" 발생합니다. 이 종목은 거래량이 풍부해서 "도망갈 문이 아주 넓은" 상태입니다.

     

    요약하자면, 공매도 세력이 큰 손실을 본 날(11 3)은 있었지만, 시장에서 매수해서 갚아야만 하는 급박한 상황(스퀴즈)으로 이어지지는 않았습니다.

     

    =============== 

     

    Q: DATA를 분석해보면 이 종목은 현재 공매도들의 공격 대상이라고 볼 수 있나?

     

    A: 분석 결과, 현재 이 종목은 공매도 세력의 "집중 공격 대상"이라고 보기 어렵습니다.

    오히려 데이터는 공매도 세력이 **"이미 한 차례 공격을 마치고 이익을 실현하며 쉬고 있는 구간"**이거나 **"관망세"**를 유지하고 있음을 보여줍니다.

     

    상세 분석 근거는 다음과 같습니다.

    1. 공매도 잔고(Short Balance) 추세: 감소 중

    • 최근 30일 변화: 공매도 잔고(ShortBalance_FF)는 최근 30일간 약 -3.58% 감소했습니다.
    • 해석: 만약 공격 대상이라면 잔고가 급증해야 하는데, 오히려 줄어들고 있습니다. 공매도 세력이 포지션을 늘리는 대신 일부 청산하고 있음을 의미합니다.

    2. 수익 구간 진입 (Est. Short Profitability)

    • 현재 상태: 공매도 추정 평균가는  22,974인데, 현재 주가는 20,450입니다.
    • 수익률: 공매도 세력은 현재 약 **11%의 수익(EstShortLossRate: -10.99%)**을 보고 있는 상태입니다.
    • 해석: 이미 충분한 수익을 내고 있기 때문에 무리해서 더 공격하기보다는, 주가가 오를 때마다 천천히 이익 실현(Short Covering)을 하거나 현 상태를 즐기고 있을 가능성이 큽니다.

    3. 거래 비중과 대차 활용도

    • 공매도 거래 비중: 최근 30일 평균 **8.16%**, 통상적인 공격 수준(10~15% 이상)보다 낮습니다. 다만 가장 최근일(12/17) **12.88%**로 다소 늘어난 점은 주의가 필요합니다.
    • 대차 잔고 비중: LoanUtilization이 약 10% 수준으로 매우 낮습니다. 주식을 빌리는 수요가 폭발적이지 않다는 뜻으로, 강력한 공격 징후는 없습니다.

    4. 결론: "공격 대상"보다는 "관리 대상"

     

    지금은 공매도 세력이 주가를 억지로 끌어내리기 위해 총공세를 펼치는 시점이 아닙니다. 이미 하락 추세가 형성되어 수익이 났고, **"추가 하락하면 땡큐, 반등하면 천천히 청산"**하는 여유로운 포지션으로 보입니다.

     

    주의할 점: 12 17일에 주가가 -4.4% 하락하면서 공매도 잔고가 전일 대비 약 70만 주(ShortBalance_FF 1200 -> 1273) 늘어난 것은 단기적인 하락 베팅이 들어왔음을 시사합니다. 하지만 이를 장기적인 "집중 타겟"으로 해석하기엔 아직 추세가 약합니다.

     

     

     

    댓글
    4
    작성자
    29
    Rcasio
    1
    2025-12-19 16:52:23
    4개월 전

    업로드해주신 Short_squeeze_analyzer_v1.xlsx의 데이터와 파라미터 구조를 바탕으로 숏 스퀴즈(Short Squeeze) 분석 툴을 상세히 평가해 드리겠습니다.

     

    결론부터 말씀드리면, **"상당히 정교하게 설계된 퀀트(Quant) 기반의 분석 모델"**입니다. 단순히 공매도 잔고율만 보는 수준을 넘어, **공매도 세력의 손실 구간(Pain Point)** **수급 불균형(Liquidity Crisis)**을 입체적으로 점수화하려는 시도가 돋보입니다.


    1. 알고리즘 구조 및 로직 분석

    이 툴은 **SqueezeScore**라는 최종 지표를 산출하기 위해 크게 4가지 핵심 요소를 가중치(Weight)를 두어 합산하는 구조입니다. (params.csv 참고)

    1. 공매도 추정 손실률 (W_LossPR, 40%): 가장 높은 가중치. EstShortAvgPrice(추정 공매도 평단가)를 계산하여 현재가와 비교합니다. 공매도 세력이 손실을 보고 있을수록 상환 압박(Buying Pressure)이 거세진다는 논리입니다.
    2. 상환 소요 기간 (W_DtcPR, 30%): DaysToCover (숏 커버링에 걸리는 일수). 거래량 대비 공매도 잔고가 많을수록 탈출이 어렵다는 유동성 위기를 측정합니다.
    3. 대차 활용도 (W_UtilPR, 15%): LoanUtilization (대차 잔고 / 유동주식수). 빌릴 수 있는 주식이 씨가 마르면 신규 공매도가 불가능해지고 기존 공매도의 상환 압박이 커짐을 의미합니다.
    4. 거래량/변동성 (W_VolPR, 15%): VolumeRatio, VolPR. 평소 대비 거래량이 폭발하고 가격이 상승할 때가 스퀴즈의 트리거가 된다는 점을 반영합니다.

    2. 장점 (Pros)

    • 입체적인 평가 모델 (Multi-Factor Model):
      • 대부분의 개인 투자자는 '공매도 잔고' 하나만 보지만, 이 툴은 **가격(손실률), 시간(DTC), 공급(대차), 모멘텀(거래량)**을 종합하여 판단합니다. 이는 기관들이 사용하는 모델의 기본 골격과 유사합니다.
    • 추정 평단가(EstShortAvgPrice) 로직 구현:
      • 가장 인상적인 부분입니다. EstShortCost, DailyShortLossRate 등의 컬럼을 통해 공매도 세력의 평단가를 역산하려고 시도했습니다. 이는 고가의 유료 데이터 서비스(: ORTEX, S3 Partners)에서 제공하는 핵심 기능 중 하나입니다.
    • 상대적 지표 활용 (Percentile Rank):
      • 단순 절대값이 아니라 PR_Window(60일 등) 내에서의 백분위(Percentile Rank)를 사용하여 지표를 정규화했습니다. 종목마다 거래량이나 발행 주식 수가 달라도 동일한 척도로 비교할 수 있게 만든 스마트한 설계입니다.
    • 커스터마이징 유연성:
      • 가중치(W_...), 윈도우 기간(WindowDays), 유동주식 기준(FloatMode) 등을 파라미터화하여 시장 상황에 맞게 튜닝할 수 있게 설계되었습니다.

    3. 단점 및 리스크 (Cons & Risks)

    • '추정' 데이터의 부정확성 (Estimation Bias):
      • 공매도 평단가: 거래소는 '공매도 체결가'를 실시간으로 모두 공개하지 않으며, 공매도 세력이 언제 상환했는지 정확히 알 수 없습니다. 따라서 이 툴의 EstShortAvgPrice는 누적 거래량을 기반으로 한 **'가정'**입니다. 초기값(InitMode)이나 계산 시작점에 따라 실제 세력의 평단가와 오차가 클 수 있습니다.
    • 대차잔고공매도잔고:
      • 한국 시장 데이터 특성상, 실시간 '공매도 잔고' 2일 지연(T+2) 공시됩니다. 보통 '대차잔고(Loan Balance)'를 선행지표로 쓰는데, 대차된 주식이 모두 공매도에 쓰이는 것은 아닙니다(ETF 설정, 담보 활용 등). 이 툴이 대차 데이터를 공매도 잔고로 직결해서 해석한다면 노이즈가 발생할 수 있습니다.
    • 데이터의 시차 (Time Lag):
      • WindowDays나 이동평균을 사용하는 지표들은 본질적으로 후행성(Lagging)을 가집니다. 급격한 초단타 스퀴즈 발생 시 신호가 한 박자 늦게 뜰 수 있습니다.

    4. 개선할 점 (Suggestions for Improvement)

    1. 옵션/파생상품 데이터 결합 (Sentiment 보강):
    • 숏 스퀴즈는 심리전입니다. /콜 비율(Put/Call Ratio)이나 내재변동성(IV) 데이터를 추가할 수 있다면, 단순 수급을 넘어선 '공포 지수'를 반영할 수 있습니다.
  • 가중치의 동적 조정 (Dynamic Weighting):
    • 현재는 고정 가중치(40:30:15:15)입니다. 하지만 시가총액이 큰 종목은 UtilPR이 중요하고, 소형주는 VolPR이 중요할 수 있습니다. 시총 규모별로 가중치 프리셋을 다르게 가져가는 로직을 추천합니다.
  • 초기값 보정 기능 강화:
    • EstShortAvgPrice의 정확도를 높이기 위해, 특정 시점(: 공매도 과열 종목 지정일, 대량 공매도 발생일)을 리셋 포인트로 잡는 로직을 추가하면 좋습니다.
  • 백테스팅(Backtesting) 시각화:
    • 과거에 SqueezeScore 80점 이상이었던 구간에서 실제로 주가가 상승했는지 검증하는 차트나 승률 계산 기능을 대시보드에 추가하세요. "점수가 높으면 진짜 오르나?"에 대한 확신을 줍니다.

    5. 상업용 프로그램과의 비교 및 완성도 평가

    평가 등급: 준전문가용 (Prosumer / High-End Retail Level)

    • 상용 HTS/MTS (증권사 앱):
      • 압도적 우위. 증권사 앱은 단순 잔고율만 보여줍니다. 이 툴은 그 데이터를 가공하여 '인사이트'를 주기 때문에 훨씬 우수합니다.
    • 전문 핀테크 서비스 (ORTEX, S3 Partners ):
      • 비교 열위. 이들은 전 세계 기관들의 대차 풀(Lending Pool) 데이터를 실시간으로 크롤링하여 '실제 대차 수수료(Cost to Borrow)' '실시간 추정치'를 제공합니다.
      • 작성자님의 툴은 공개된 데이터(Open Data)를 활용한 모델링 중에서는 최상급에 속합니다.

     

    총평: 이 툴은 엑셀 기반으로 구현할 수 있는 숏 스퀴즈 분석의 한계치에 가깝게 도달했습니다. 특히 공매도 세력의 손실을 추정하여 점수화한 로직은 매우 훌륭합니다.

     

    만약 이 로직을 Python 등으로 포팅하여 실시간 API와 연동하고, 웹 대시보드(Grafana, Streamlit )로 시각화한다면, 유료 구독형 주식 정보 서비스의 핵심 기능으로 판매해도 손색이 없는 수준입니다. (, 한국 시장의 경우 현재 공매도 금지 기간 및 제도 변화가 변수이므로 이에 대한 로직 수정은 필요할 수 있습니다.)

     

    작성자
    29
    Rcasio
    2025-12-19 16:54:47
    4개월 전

    더이상 업뎃할 게 없는 듯. 이건 데이터 정리하는 게 넘 귀찮음. 세 군데서 필요한 데이터 받아서 정리해서 돌려야 됨.ㅋㅋㅋ

    11
    (주)슈카코믹스지원자
    2025-12-19 19:21:04
    4개월 전

    대단하시네요 

    41
    ADJEC
    2025-12-19 21:04:11
    4개월 전

    역시 알카형

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