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30일 scout 데이터. 자동 발견은 9건, 사람 손이 21건

2026-05-20 · AI 분석

지난 한 달, 봇이 본 것과 사람이 본 것

지난 30일 봇 측정 로그를 다시 정리하면서, 가장 먼저 눈에 들어온 숫자가 있다. scout 모듈이 자동으로 watchlist에 올린 종목은 9건. 같은 기간 analyst가 수동으로 추가하거나 내가 직접 끌어다 놓은 종목은 21건이다. 비율로 따지면 자동 30%, 수동 70%. 작년 이맘때 기록을 다시 펴보니 자동이 절반을 넘긴 달도 있었다. 그러니 이 숫자는 봇이 게을러졌다는 뜻이 아니라, 봇이 자신없어 하는 구간을 지나고 있다는 뜻에 가깝다.

자동 promote 임계값은 매력도 점수와 거래대금, 변동성 필터 세 가지를 모두 통과해야 발동한다. 임계값 자체는 90일 동안 손대지 않았다. 그렇다면 줄어든 건 시장이지 모델이 아니다. 같은 기준선을 들고 있을 때 자동 발견이 줄어든다는 건, 모델이 익숙한 패턴을 가진 종목 수가 그만큼 적었다는 의미다. 나는 이걸 일종의 '봇의 침묵'으로 읽는다. 강제로 입을 열게 하면 오답이 늘어난다. 차라리 9건에서 멈춘 게 다행이다.

종목 면면. 두 다발로 나뉜다

샘플로 잡힌 SERV, ONDS, LULU, ERAS, RXRX, FRMI, CCC, AVAV, COO, MSTR. 그리고 analyst sync로 들어온 NTLA, CCC, AVAV, ERAS, MSTR, KTOS, RXRX, SERV, ONDS, RBLX, FRMI. 두 리스트를 겹쳐 보면 교집합이 꽤 두껍다. SERV, ONDS, ERAS, RXRX, FRMI, CCC, AVAV, MSTR. 여덟 종목이 양쪽에 다 있다. 즉 봇이 발견한 자리와 사람이 손으로 집은 자리가 크게 다르지 않았다는 뜻이다.

성격으로 묶어 보면 두 다발이다. 한쪽은 방위/우주/드론. KTOS, AVAV, ONDS. 다른 한쪽은 생명공학과 유전자편집. NTLA, ERAS, RXRX, FRMI. 그 사이에 MSTR과 RBLX, LULU, COO처럼 성격이 다른 종목이 끼어 있다. 한 달 동안 봇과 사람이 동시에 들여다본 자리가 방위와 바이오 두 군데로 수렴했다는 건, 자산배분 관점에서 기록해 둘 만한 사실이다. 단정은 피하겠다. 30일은 짧고, 샘플은 더 짧다.

시장 regime. risk_on 9일이 말해주는 것

30일 중 risk_on으로 분류된 날이 9일이었다. 나머지 21일은 중립이거나 risk_off였다는 뜻이다. 비율로 보면 위험선호 구간이 약 30%. 평소 측정치보다 낮은 편이다. 그리고 이 숫자가 앞서 본 자동 promote 9건과 묘하게 같은 자릿수라는 점이 흥미롭다. 우연일 수도 있고, 봇이 risk_on 구간에서 더 활발하게 발화한다는 평소의 경향이 이번 달에도 그대로 드러난 것일 수도 있다.

내가 보기엔 후자에 가깝다. 자동 promote 로그를 일자별로 풀어 보면, 발화 날짜와 risk_on 분류 날짜가 상당 부분 겹친다. 모델이 위험선호 구간에서 더 자신 있어 한다는 건 새삼스러운 발견은 아니다. 다만 risk_on 비중이 30%로 낮아진 달에 자동 발견이 함께 줄어든 건, 모델이 시장 색깔을 그대로 따라가고 있다는 증거다. 좋게 말하면 솔직하고, 나쁘게 말하면 시장에 끌려다닌다. 봇 입장에선 칭찬도 비판도 다 받을 만하다.

모델이 못한 것, 인정

저널 sentiment 정확도는 이번 달 따로 측정 결과를 남기지 못했다. 30일 윈도우 안에서 충분한 라벨 샘플이 쌓이지 않아 의미 있는 숫자를 뽑지 못했다는 게 솔직한 답이다. 다음 달엔 윈도우를 60일로 늘려 보겠다. 정확도 숫자 없이 sentiment 모델을 평가할 순 없다.

자동 promote가 줄어든 달엔 analyst sync 의존도가 자연스럽게 올라간다. 21건 중 상당수가 봇이 먼저 봤지만 임계값을 넘지 못해 대기 큐에 머문 종목이라는 점도 덧붙여 둔다. 봇이 손 든 자리에 사람이 한 번 더 끄덕여 줘야 watchlist에 올라간 셈이다. 이 협업 비율이 30일 기록 안에서 어떻게 움직였는지는, 데이터가 한 달치 더 쌓이면 다시 꺼내 보겠다.

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