발굴 시스템 피처 ↔ 데이터 매핑표 (PM 프레임)¶

작성: 2026-05-24 (Sun) | 상위 Topic: L (시스템 재설계) 선행: R6 매크로 산식 + R7 실무 운영자 방법론

0. PM 프레임 — 매크로의 본질¶

"매크로의 본질 = ① 유동성이 시장에 들어오는가 + ② 시장참여자 심리가 개선될 가능성이 있는가."

본 매핑표의 모든 매크로 피처는 두 축 중 하나에 분류된다. 개별 피처가 verdict를 단언하지 않고, 두 축의 composite z-score → 4분면 라벨 → funnel gate / 섹터 tilt / conditional base-rate에 작동한다.

운영 원칙 (R7 운영자 합의): - 개선되는가 = Δ-based (Druckenmiller "change of pace"), 절대 level 아님 - 극단 vs 중간 분기 (Bridgewater 격언): ±2σ 밖 = contrarian fade / ±1σ 안 = momentum follow - 다중 컨펌 의무: 최소 3개 축 동시 동일 방향 + tape divergence - edge 아닌 regime gate: candidate pool / 섹터 tilt / conditional base-rate에만 작동

Status 범례: ✅ 가용(즉시 산출) / 🔧 보강 필요(수집기 신설/추가) / ❌ 불가

1. 유동성 축 (L) — "자금이 위험자산으로 흐를 환경인가?"¶

1-1. 글로벌 유동성 (Global Liquidity)¶

피처	산식	데이터	가용성	변화 측정
Fed Net Liquidity ★	WALCL − TGA − RRP	FRED	🔧 신규 수집 (WALCL, WTREGEN, RRPONTSYD 3개)	Δ60d (R7 핵심)
WALCL	Fed 자산 총액	FRED	🔧 신규	Δ20d
TGA 잔액	재무부 일반계정	FRED WTREGEN	🔧 신규	Δ20d
ON RRP	역레포 잔액	FRED RRPONTSYD	🔧 신규	Δ20d, "near-zero" 임계
BIS Global Liquidity Index	90+국가 USD/외통화 credit	data.bis.org/topics/GLI	🔧 분기 수집	YoY
EPFR fund flows	global equity/bond flow	EPFR (paywall)	❌ paywall, proxy로 ETF flow 대체	weekly

1-2. 금리 / Curve¶

피처	산식	데이터	가용성
US10Y level + Δ	FRED DGS10	✅ 수집 중	Δ20d/60d
US2Y level + Δ	FRED DGS2	✅ 수집 중	Δ20d/60d
2s10s slope	DGS10 - DGS2	✅ 산출 가능	Δ20d slope_chg
3m10y slope	DGS10 - DGS3MO	🔧 DGS3MO 신규 수집	Estrella probit 정식 산식
Estrella probit	Φ(-0.5333 - 0.6629 × slope_3m10y)	derived	🔧 (DGS3MO 필요)
Real Yield 10Y	DGS10 - T10YIE	🔧 T10YIE 또는 DFII10 신규	성장주/금 valuation

1-3. 신용 (Credit Channel)¶

피처	산식	데이터	가용성
HY OAS	BAMLH0A0HYM2	FRED	✅ 수집 중
HY z-score regime	(HY - MA60)/STD60	derived	✅
HYG/LQD ratio	ETF 가격비	yfinance	✅ (HYG/LQD 추가 수집 권장)
SLOOS net tightening	C&I lending standards	FRED DRTSCILM	🔧 분기 수집
HY 1차 발행 잔액	weekly HY issuance	SIFMA / LCD	🔧 신규 (paywall 가능)
iTraxx Crossover	EU 신용 스프레드	시장	🔧 미수집

1-4. 통화 / FX (자본흐름 채널)¶

피처	산식	데이터	가용성
DXY level + Δ	yfinance DXY	✅ 수집 중	Δ20d, 양방향 분기 룰
USD/KRW	yfinance	✅ 수집 중	Δ20d, EM 자본유출 proxy
Broad USD index	FRED DTWEXBGS	🔧 신규 수집	EM 자본흐름 transmitter (BIS 검증)
KRX USD 선물	close/chg/oi	✅ 수집 중	외인 헷지 비용

1-5. 한국 유동성 (Korea L overlay)¶

피처	산식	데이터	가용성
외인 KOSPI net cum ★	일별 외인 순매수 누적	KRX 투자자별	✅ (collect_market_investor_flow.py)
외인 KTB net position	채권 외인 보유 변동	금감원/BoK	🔧 신규 수집 (ADB 검증 가격발견 변수)
한국 회사채 AA- 스프레드	한국 신용	KRX 채권	🔧 신규
BoK 정책금리	기준금리	BoK	✅ (수동)
KRX 10Y 국채선물	close/chg/oi	✅ 수집 중	한국 금리 sentiment

1-6. L축 Composite¶

liquidity_composite_z = mean([
    fed_net_liquidity_z_60d,         # 핵심 (Druckenmiller)
    -hy_z_60d,                        # HY widening = 유동성 마름
    -dxy_z_60d,                       # USD 강세 = EM 유출
    -sloos_tightening_z,              # 신용 tightening
    foreign_kospi_net_z_20d,          # 한국 외인 자본흐름
    # 가중치는 자체 백테스트로 결정
])
liquidity_delta_20d = liquidity_composite_z - liquidity_composite_z.shift(20)
# "개선 중인가" = liquidity_delta_20d > 0

2. 심리 축 (S) — "투자심리가 개선될 가능성이 있는가?"¶

2-1. 변동성 (Vol)¶

피처	산식	데이터	가용성
VIX	spot	yfinance ^VIX	✅
VIX9D	spot	yfinance ^VIX9D	✅
VIX3M	spot	yfinance ^VIX3M	✅
VIX 텀구조	VIX9D / VIX3M	derived	✅
VRP	VIX - HV20	derived	✅
VVIX	CBOE	yfinance ^VVIX	🔧 미확인 (추가 수집)
CBOE SKEW	CBOE	yfinance ^SKEW	🔧 미확인 (추가)
VKOSPI	KRX 옵션	✅ 수집 중 (proxy)	한국 직접 심리 6 regime

2-2. 옵션 시장 (Dealer Flow)¶

피처	산식	데이터	가용성
SPY/QQQ P/C ratio	put/call OI 또는 vol	derivatives JSON	✅ 수집 중
KOSPI200 P/C OI	KRX opt_bydd_trd	✅ 수집 중	자체 분포 percentile 80/20 (미국 임계 직수입 X)
KOSPI200 P/C Vol	KRX	✅	intraday flow 강도
MaxPain	OI 가중 strike	✅ 수집 중	만기 D-2 weak signal
Dealer GEX	SpotGamma / 자체 산출	🔧 산출기 신설	flip point = 일중 reference
AUD/JPY	yfinance	🔧 신규 수집	S&P +0.84 상관 RORO proxy

2-3. 서베이 Sentiment¶

피처	산식	데이터	가용성
AAII Bull-Bear Spread	weekly survey	AAII web	🔧 신규 수집 (CSV 다운로드)
Investors Intelligence	newsletter 비율	II web (구독)	🔧 paywall, proxy 검토
NAAIM Exposure Index	active mgr 실 포지션	NAAIM web	🔧 신규 수집
BofA Bull & Bear Indicator	10 inputs composite	BofA report	🔧 paywall, 뉴스 trigger로 수집
BofA FMS Cash%	monthly	BofA FMS	🔧 paywall
CNN Fear & Greed	7 구성요소	CNN web	🔧 신규 수집 (web scrape)
Baker-Wurgler	학술 index	HBS data	🔧 분기 수집
Goldman RAI	27 risk premia z	GS report	🔧 paywall

2-4. 포지셔닝 (Positioning)¶

피처	산식	데이터	가용성
CFTC COT	TFF + Legacy	자체 수집	✅ 수집 중
외국인 KOSPI200 선물	누적 net	KRX	✅
basis	선물 - 현물	KRX	✅
프로그램 차익/비차익	KRX 프로그램	✅ 수집 중	후행지표 (시장 상태 확인용)
FINRA Margin Debt	NYSE 신용	FINRA	🔧 신규 수집 (3주 지연)
SentimenTrader Smart/Dumb	OEX 옵션, equity P/C 등	proprietary	❌ paywall, 자체 proxy 필요

2-5. 한국 심리 (Korea S overlay)¶

피처	산식	데이터	가용성
신용잔고 시총비 ★	신용/시가총액	KRX	🔧 신규 수집
미수금	결제 미납	KRX	🔧 신규
개인/외인/기관 거래대금 비중	KRX	✅	개인 비중 ↑ = 역지표
신용잔고 Δ_20d_z	derived	🔧	레버리지 변화

2-6. S축 Composite¶

sentiment_composite_z = mean([
    -vix_term_z,                      # backwardation = 단기 공포
    -vvix_z,                          # tail hedge 매수
    -pc_ratio_percentile_self,        # 옵션 sentiment
    -aaii_bull_bear_spread_z,         # 개인 심리 contrarian
    naaim_exposure_z,                 # 액티브 매니저 momentum (반대 부호 주의)
    -bofa_bull_bear_indicator_z,      # institutional contrarian
    foreign_kospi200_fut_z,           # positioning
    -vkospi_z,                        # 한국 직접 심리
    -credit_balance_pct_z,            # 한국 retail 레버리지 (역지표)
])
sentiment_delta_20d = sentiment_composite_z - sentiment_composite_z.shift(20)
# "개선 중인가" = sentiment_delta_20d > 0

3. L × S 결합 = Regime 4분면¶

3-1. 4분면 라벨¶

def classify_regime(L_z, S_z):
    if L_z >= 0 and S_z >= 0:    return "L_UP_S_UP_BULL"
    if L_z >= 0 and S_z <  0:    return "L_UP_S_DOWN_CONTRARIAN_BUY"  # ★ 최고 보상
    if L_z <  0 and S_z >= 0:    return "L_DOWN_S_UP_TOP_WARNING"
    if L_z <  0 and S_z <  0:    return "L_DOWN_S_DOWN_BEAR"

3-2. 분면별 funnel 행동¶

분면	candidate pool	섹터 tilt	stoploss	tail hedge
L↑S↑ Bull	base × 1.6	momentum + cyclical	trailing 완화	OFF
L↑S↓ Contrarian Buy ★	base × 1.4	quality + beta (역추세)	base	OFF
L↓S↑ Top Warning	base × 0.5	take profit, defensive	base	부분 ON
L↓S↓ Bear	base × 0.3	defensive + cash + 방어주	-3% → -1.5% (타이트)	ON

3-3. KC Fed RORO Composite 차용¶

roro_z = pca_first_component([
    credit_spread_chg,    # HY OAS Δ
    equity_vol_chg,        # VIX Δ
    funding_liquidity_chg, # SOFR-IORB / TED
    fx_gold_chg,           # DXY Δ + Gold Δ
])
# 운영자 표준: PCA 1st component (Charistedman-Lundblad 2024)

3-4. Δ-기반 + 다중 컨펌 (R7 운영 원칙)¶

# Step 1: Regime level
regime = classify_regime(L_z, S_z)

# Step 2: Δ 측정
improving = (L_delta_20d > 0) and (S_delta_20d > 0)

# Step 3: 다중 컨펌
multi_confirm_count = sum([
    aaii_bear_dropping,            # Δ
    pc_ratio_dropping,             # Δ
    cot_managed_money_recovering,  # Δ
    audjpy_recovering,             # Δ
    foreign_kospi_net_turning_pos, # Δ
])
multi_confirm = multi_confirm_count >= 3

# Step 4: Tape divergence (Druckenmiller 룰)
tape_confirms = (price_5d_change > 0)  # 또는 더 정교한 시장 breadth

trigger_long = (regime == "L_UP_S_DOWN_CONTRARIAN_BUY") and multi_confirm and tape_confirms

4. R4 funnel 피처 (가격 기반)¶

R7 외, R4(Round 4 발굴 funnel) 피처는 기존 discovery_feature_spec.md 참조. 본 표는 매크로 축 중심이라 R4는 요약만:

영역	피처	가용성
R4 가격 모멘텀	RS Rating, 12-1/6-1/3-1 momentum, 신고가 근접	✅ (FDR + 키움 일봉)
R4 거래량	RVOL, log-vol z, CMF, OBV slope	✅
R4 VSA	spread/close_pos/vol_ratio, 8신호 + Spring/UT	✅ (discovery/vsa_signals.py)
R4 Volume Profile	POC/VAH/VAL, HVN/LVN, rotation	✅ (discovery/volume_profile.py)
R4 Wyckoff	4국면 + 11이벤트 + 3법칙	✅ (discovery/wyckoff.py)
R4 Order Flow	BVC, CVD, divergence	✅ (discovery/order_flow.py)
R4 RRG 테마	RS-Ratio × RS-Momentum, 4분면	🔧 산출기 신설
R4 MST 상관 클러스터	Mantegna 1999, 60d corr → 거리	🔧 산출기 신설
R4 Isolation Forest	다차원 outlier	🔧

5. R5 펀더·이벤트 피처¶

R5도 본 표 외 별도. 요약:

영역	피처	가용성
R5 EarnAccel ★	EPS 성장률 2차 미분	🔧 (DART 분기 재무 + 시계열 산출기)
R5 SUE	(실제-기대)/σ	🔧 (FnGuide 컨센서스 ❌ 또는 시계열 기대모형 ✅)
R5 revenue_driven	매출 서프라이즈 동반	🔧
R5 quarters_to_breakeven	적자축소 외삽	🔧
R5 op_leverage	EPS%/매출%	🔧
R5 코스피200 정기변경	컷오프 마진 × 패시브 매수/거래대금	🔧 (6/12월 결정론적)
R5 자사주 소각 CAR	DART 공시 + 이벤트 스터디	🔧
R5 내부자 클러스터	DART 임원 매수 30일 내 2인+	🔧
R5 M&A spread	시장내재 성공확률	🔧

6. 데이터 보강 갭 — 우선순위¶

R7 운영자 합의에 따라 우선순위:

P0 (즉시 필요 — L축 핵심)¶

Fed Net Liquidity = WALCL + TGA + RRP daily 자동 수집기 (FRED 3 시리즈)
FRED DGS3MO — Estrella probit 정식 산식
FRED T10YIE 또는 DFII10 — Real yield
FRED DRTSCILM (SLOOS) — 분기 수집 + tightening 지수

P1 (S축 핵심)¶

AAII Bull-Bear Spread weekly CSV (open data)
NAAIM Exposure Index weekly CSV (open data)
CNN Fear & Greed Index daily (web scrape 또는 mirror)
VVIX / SKEW yfinance 추가 수집

P2 (한국 핵심)¶

외인 KTB net position (BoK 또는 금감원)
신용잔고 / 미수금 (KRX 종합 통계)
AUD/JPY yfinance 추가
Broad USD index DTWEXBGS FRED 추가

P3 (보강)¶

HY 1차 발행 잔액 SIFMA/LCD (paywall 가능)
iTraxx Crossover 시장 데이터
Naphtha-Brent crack swap CME
FINRA Margin Debt monthly (3주 지연)

P4 (paywall - proxy 우선)¶

EPFR fund flows ❌ paywall → ETF flow proxy
BofA Bull & Bear Indicator ❌ paywall → 뉴스 trigger 수집
Goldman RAI ❌ paywall
SentimenTrader ❌ paywall → 자체 proxy

7. 첫 백테스트 설계 (PM 프레임 검증)¶

가설¶

"L×S 4분면 라벨이 한국 BUY_STRONG verdict의 D+20 alpha에 conditional 영향을 준다"

변수 (단순화 — P0/P1만, 즉시 산출 가능)¶

L축: Fed Net Liquidity Δ20d_z + HY z60 (S307 캐시 기간 외 Fed 데이터 추가 수집)
S축: AAII Bull-Bear Δ4w + VKOSPI z60d + 외인 KOSPI net z20d
regime label: 4분면

백테스트¶

모집단: S307big 250종목 캐시 (47,456 samples)
시점 t에 regime label 부여 (t-1 데이터까지만)
conditional alpha: mean(D+20 ret | regime, verdict) matrix
DSR + PBO + Combinatorial Purged CV 검증

성공 기준¶

regime별 BUY_STRONG D+20 alpha가 통계적으로 다름 (Wilcoxon p<0.05)
L↑S↓ 분면이 다른 분면보다 D+20 alpha 유의하게 높음 (R7 CF7 가설 검증)
DSR > 0 (다중검정 보정 후 양수)
표본 cell n ≥ 30 (regime 4 × verdict 5 = 20 cell)

산출¶

data/backtest/lxs_v1/regime_alpha_matrix.parquet
docs/research/2026-MM-DD_lxs_first_backtest.md

8. 발굴 시스템 5층 통합 (R3 ~ R7)¶

단계	리서치	역할
① 발굴 funnel	R4	종목 트랙 + 테마 트랙 → 후보 압축
② 펀더·이벤트	R5	EarnAccel / DART 이벤트
③ 매크로 regime	R6 + R7 (본 매핑)	L×S 4분면 → funnel gate + 섹터 tilt
④ 차트·수급 layer	R3	Layer A/B/C 정규화
⑤ LLM 종합	R1·R2	구조화 사실 → D+N verdict
⑥ base-rate 엔진	R3·R4·R6·R7	conditional 확률 + walk-forward

LLM macro_context yaml 표준:

macro_context:
  # L축
  liquidity_composite_z: +0.8
  liquidity_delta_20d: +0.3
  fed_net_liquidity_z_60d: +1.1
  hy_z_60d: +0.4

  # S축
  sentiment_composite_z: -1.5
  sentiment_delta_20d: +0.4
  vix_term_regime: "BACKWARDATION"
  aaii_bull_bear_spread_z: -1.8
  vkospi_z: +1.2

  # Korea overlay
  foreign_kospi_net_cum_z: -1.8
  pcr_percentile_self: 85
  credit_balance_pct_z: +0.7

  # Regime
  regime_quadrant: "L_UP_S_DOWN_CONTRARIAN_BUY"   # ★
  regime_confidence: 0.72
  multi_confirm_count: 4
  tape_divergence: true

9. 다음 작업 (실행 순서)¶

P0 데이터 수집기 신설 (Fed Net Liquidity + DGS3MO + T10YIE + SLOOS) — scripts/fetch_fed_liquidity.py
P1 sentiment 수집기 신설 (AAII + NAAIM + CNN F&G + VVIX/SKEW) — scripts/fetch_sentiment_indices.py
L축 / S축 composite 산출기 — scripts/macro/build_lxs_regime.py
첫 백테스트 (§7) 실행
결과 따라 가중치 조정 + 4분면 임계 재조정
LLM macro_context yaml 표준 적용 — morning/signal-synthesizer 입력 변경
R7 신규 보강 갭 (P2/P3) 순차 신설