프로처럼 질문하다.

• 등락 원인 분석

  👤 ⚡ 💎 📊

  이 주식은 오늘 왜 움직였는가?

  단일 종목의 하루 등락에 대해, 출처와 뉴스 시각을 붙여 가장 개연성 높은 원인들을 순위 매김한다.

  트리거 예시

  • "why is <ticker> up/down"
  • "what's happening with <ticker>"
  이 분석 요청 → v1 · 업데이트 2026-08-17

• 역사적 유사 사례

  💎 🌐 📊 ⚡

  이 패턴은 과거 언제 일어났는가?

  시장 사건에 가장 가까운 역사적 유사 사례를 찾아, 그 후 무엇이 일어났는지를 일화가 아닌 분포로 보고한다.

  트리거 예시

  • "has this happened before"
  • "historical parallels for <event>"
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• 규제·법률

  💎 🌐 ⚖️

  유사한 소송·반독점 사건은 과거 어떻게 마무리됐는가?

  비교 가능한 규제·법률 사건의 진행 경로와 최종 부과된 구제책을 추적한다.

  트리거 예시

  • "what happened in similar antitrust cases"
  • "how long do these lawsuits take"
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• 구조적 vs 순환적

  💎 🌐 📊

  이 변화는 구조적인가, 순환적인가?

  어떤 변화가 영구적 재평가(구조적)인지, 결국 평균회귀할 흔들림(순환적)인지를 판정한다.

  트리거 예시

  • "is this the new normal"
  • "will <thing> recover"
  • "structural or cyclical"
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• 리스크·비중

  📊 ⚡ 💎

  얼마나 깊고 얼마나 오래갈까 — 낙폭·회복 분포

  특정 사건 유형에 대해 최대 낙폭, 지속 기간, 회복까지의 시간의 역사적 분포를 계산한다.

  트리거 예시

  • "how far could it fall"
  • "how long until recovery"
  • "worst case for <ticker>"
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• 포지셔닝·자금 흐름

  💎 📊 ⚡

  이번 분기 기관투자자들은 무엇을 했는가?

  최신 13F 자료를 파싱해 누가 사고, 누가 팔았으며, 포지셔닝이 무엇을 시사하는지 밝힌다.

  트리거 예시

  • "who owns <ticker>"
  • "what did <fund> buy"
  • "berkshire 13f"
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• 기업 활동

  💎 ⚡ 👤

  CEO·CFO·이사회 교체가 주가에 어떤 의미인가?

  경영진 교체를 읽는다: 강세 신호(유능한 새 CEO), 약세 신호(회계 문제로 도피하는 CFO), 혹은 계획된 승계라는 노이즈.

  트리거 예시

  • "<CEO> steps down"
  • "new CEO of <company>"
  • "CFO resignation"
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• 거시 지표

  🌐 ⚡ 📊 ⚖️

  이 거시 지표를 시장은 어떻게 읽어야 하는가?

  예정된 거시 지표(CPI, 고용, Fed, PMI, GDP)를 해체한다 — 헤드라인 vs 구성 vs 정책 재평가.

  트리거 예시

  • "CPI came in at <X>"
  • "Fed decision today"
  • "NFP miss"
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• 경쟁 구도

  ⚡ 📊 💎

  이 종목·사건이 움직일 때 또 누가 움직이는가?

  경쟁사, 공급사, 고객, 대체재를 지도화하고 2차 파급 종목의 우선순위를 매긴다.

  트리거 예시

  • "who benefits from <event>"
  • "who loses from <event>"
  • "collateral impact of <X>"
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• 행동

  ⚡ 📊 💎

  이 뉴스는 이미 가격에 반영됐는가?

  뉴스를 따라 매매하기 전에, 시장이 이미 그 정보를 소화했는지 판정한다.

  트리거 예시

  • "should I buy on this news"
  • "is this priced in"
  • "market didn't react — why"
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• 리스크·비중

  ⚡ 📊 💎 👤

  이 거래는 역사적으로 얼마나 벌었을까 — 파라미터 백테스트

  Z일에 Y가격으로 X주를 매수해 N일 보유(또는 +a%/-b% 규칙)했을 때 역사적 손익이 어땠을지 — 특정 날짜에 대해, 혹은 유사 사건 전반에 대해.

  트리거 예시

  • "if I bought <ticker> today and held N days"
  • "backtest this trade"
  • "what would this strategy have made"
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• 리스크·비중

  ⚡ 📊

  청산 규칙이 있는 백테스트(익절·손절·트레일링)

  익절, 손절, 트레일링 스톱 규칙을 백테스트에 추가해 수익과 리스크 분포가 어떻게 재편되는지 측정한다.

  트리거 예시

  • "what if I stop out at -X%"
  • "take profit at +X%"
  • "trailing stop backtest"
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• 리스크·비중

  📊 ⚡ 💎

  이벤트 기반 백테스트 — 규칙을 모든 역사적 사례에 적용

  어떤 사건 유형에 대해서든 동일한 거래 규칙을 역사적 모든 사례에 실행해 손익 분포를 보고한다 — 시스템 전략 설계의 주력 도구.

  트리거 예시

  • "backtest across all instances of <event>"
  • "if I had bought every time <X> happened"
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• 리스크·비중

  📊 💎 ⚡ 🌐

  리스크 조정 지표 — Sharpe, Sortino, Calmar, 최대 낙폭

  원시 수익률 너머 — 서로 다른 국면과 자산군에 걸쳐 전략을 비교 가능하게 만드는 업계 표준 지표를 계산한다.

  트리거 예시

  • "sharpe ratio"
  • "risk-adjusted return"
  • "max drawdown"
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• 리스크·비중

  📊 ⚡

  Walk-forward 최적화 — 손실이 나기 전에 과적합을 잡아낸다

  표본을 인샘플 조정과 아웃샘플 검증 창으로 나누고 시간축에 따라 전진한다 — 과적합 전략을 탐지하는 골드 스탠다드.

  트리거 예시

  • "is this strategy overfit"
  • "walk forward validation"
  • "out of sample test"
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