🔬 시스템 정확도 검증 (Backtest)

Claude Marking이 추천한 종목들이 실제로 시장에서 얼마나 올랐는지 측정. 발굴 시점 가격 → 5일 후·30일 후·90일 후 수익률을 자동 추적해 시스템의 alpha를 검증.

📈 전체 평균 수익률

시스템이 발굴한 1557개 전체 종목의 평균 — 시장 평균 대비 alpha 확인

⭐ 점수 등급별 효과

핵심 검증: 시스템이 매긴 "이익 모멘텀 점수"가 높을수록 실제로 더 잘 올랐나?
90점+(강한 신호)가 80-89(관찰)·60-79(관심)·60 미만(약함) 대비 명확히 우월하면 시스템이 진짜 alpha를 만드는 것

👍 내 직감 정확도 (calibration)

내가 마킹 카드에서 👍 좋아요 / ⬆️ Critical로 promote 누른 종목 vs 시스템 자동 발굴만 종목의 30일 후 평균 비교.
내 직감이 시스템보다 alpha 높으면 calibration 가치 입증.

🔬 분류 기준별 효과 (Dimension Alpha)

각 분류 기준 값별로 30일 수익률 비교. 어느 기준이 가장 alpha를 만들까?
alpha 낮은 기준은 prompt에서 가중치를 낮추거나 제거 후보.

성격 — 구조적 vs 사이클

장기 paradigm 변화(secular)가 일시 사이클(cyclical)보다 alpha 큰지

이익 질

회계 quality·일회성 제외·ROIC 강도

실적 서프라이즈 연속 분기

Bernard-Thomas PEAD — 연속 분기 서프라이즈가 drift alpha 만드는 핵심

컨센서스 상향폭

애널리스트 EPS·목표주가 1개월 변화율

촉매 시점

다음 trigger event 임박도

🔎 발굴 source별 적중률

marker(자동) vs agent 질문 vs 내 calibration — 어느 채널이 가장 효과적?

🧭 Chain별 적중률

어떤 인과 사슬(AI 전력·HBM·CMO·로봇 등)이 가장 효과적인지

📋 발굴 종목 상세 (1557건)

전체 발굴 종목 list — 종목·source·chain으로 검색 가능