# K-ArtSell 11.0 정량 감사 및 12.2 매도 중심 고도화 제안

- 분석 기준일: **2026-08-01**
- 검증 시작일: **2007-01-01**
- 미국 가격 표본 최종일: **2026-03-20**
- 한국 가격 표본 최종일: 삼성전자·JYP **2021-04-15**, SK하이닉스 **2021-04-16**
- 대상시장: KOSPI, KOSDAQ, NYSE, NASDAQ
- 대상상품: 미래에셋증권에서 주문 가능한 현물 주식·비레버리지 지수/섹터/채권 ETF를 기본 범위로 정의
- 운용철학: **매수는 기술, 매도는 예술이다. 다만 그 예술은 상태기계, 기대효용, 위험예산, 재진입 옵션으로 계량화한다.**
- 현재 승인등급: **RESEARCH_CANDIDATE / 자동주문·고객성과 홍보 금지**

## 1. 투자위원회 최종 판정

K-ArtSell 11.0은 폐기 대상이 아니다. **동적 이익보호선이라는 핵심 아이디어는 보존할 가치가 있다.** 그러나 현재 구현은 운용사급 알고리즘이 아니라 종목별 가격정책 스트레스 하네스다. 가장 심각한 문제는 다음 네 가지다.

1. 재진입 이후에도 최초 원가·고점·보호선이 유지되어 서로 다른 투자 사이클이 오염된다.
2. 재진입 조건이 지속되면 매일 15%씩 자동 매수해 한 신호가 여러 주문으로 증식한다.
3. 포트폴리오 자본바닥, 상관집중, 섹터 위험예산, 현금·대체자산 기회비용이 없다.
4. PIT 재무·컨센서스·기업행사·상장폐지·총수익 데이터가 없어 영구 가치훼손과 일시적 가격하락을 구분하지 못한다.

따라서 12.2의 방향은 **매도식을 더 복잡하게 만드는 것**이 아니라 다음과 같이 명확하다.

- 매도 우선순위를 `영구 가치훼손 → 포트폴리오 생존 → 이익보호 → 집중/유동성 → 기회비용 → 재진입`으로 고정한다.
- 모든 소프트 매도는 부분매도로 실행하며, 매도와 동시에 재진입 감시계약을 생성한다.
- 광범위 지수 ETF, 우량 복리주, 경기민감주, 고변동 성장주에 동일한 청산식을 적용하지 않는다.
- 성능목표를 CAGR 최대화에서 **회복 가능한 손실, Expected Shortfall, 거짓매도 비용, 세후·비용후 기대효용**으로 바꾼다.

## 2. 사실 데이터 범위와 한계

### 2.1 실제 계산한 표본

**미국:** SPY, AAPL, AMZN, NVDA, TSLA, AIG 및 상장폐지 스트레스 AAMRQ. 핵심 비교 포트폴리오는 AAMRQ를 제외한 6종 동적 동일가중이다.

**한국:** 삼성전자(005930), SK하이닉스(000660), JYP Ent.(035900) 3종 동일가중이다. KOSPI 대형 우량주, 메모리 경기민감주, KOSDAQ 고변동 성장주의 서로 다른 청산 특성을 보기 위한 제한 표본이다.

### 2.2 “2007년부터 현재” 충족 여부

요청 기간을 2007년부터 시작하도록 제한했으나, 공개 원천의 검증 가능한 마지막 종가는 미국 2026-03-20, 한국 2021-04-16이다. 따라서 본 문서는 **2007년부터 확보 가능한 최신 검증 종가까지**의 연구이며, 2026-08-01까지 완전한 한국·미국 동시 백테스트라고 주장하지 않는다. 생산 승격 전에는 거래소·벤더 데이터로 누락기간을 보충해야 한다.

### 2.3 데이터 정합성

한국 원천에서 삼성전자 2018년 가격단위 변화와 JYP 과거 가격단위 변화가 연속 수정되지 않은 구간을 탐지했다. 연속성 확보를 위해 근사 비율 조정을 수행했으나 공식 기업행사 마스터에 의한 검증이 아니다. 조정 후 50% 초과 일수익 점프는 제거되었고, 잔여 비정상 OHLC는 삼성전자 7건, JYP 2건이다.

이 결과에는 배당 포함 총수익, 환율손익, 세금, 계좌별 실제 수수료, 현금이자, PIT 재무·컨센서스, 전체 상장폐지 수익률이 없다. 따라서 **가격 기반 청산정책 비교**로만 해석한다.

## 3. 구현 감사 결과

### 3.1 즉시 수정해야 할 결함

| 결함 | 왜곡 | 12.2 조치 |
|---|---|---|
| 최초 원가 영구 고정 | 재진입 사이클의 보호선 경직 | 전술 lot별 `CycleId`, 원가·고점·보호선 리셋 |
| 일별 15% 재충전 | 회전율·비용 과대, 중복 주문 | 증거 이벤트당 1회, 10거래일 최소 간격 |
| 종목별 독립 계산 | 상관·집중·자본바닥 무시 | 포트폴리오 위험 오버레이를 최상위로 이동 |
| 최초일부터 100% 투자 | 매수시기·밸류·현금대안 부재 | 후보선정→기대효용→단계진입 엔진 분리 |
| 수정종가/원시 OHLC 혼용 | 분할일 ATR·보호선 오류 | 기업행사 조정 OHLC 한 체계로 통일 |
| 같은 월말 추세 실행 | 룩어헤드 | 다음 거래가능 세션으로 지연 |
| 비용·FX·세금 없음 | 고회전 전략 과대평가 | PIT 비용원장과 계좌/시장/상품별 모델 |
| 하드엑시트 데이터 없음 | 영구손실 방어 실패 | 공시·부도·희석·ETF 구조 이벤트 게이트 |

### 3.2 11.0에서 보존할 요소

- 수익구간 진입 후에만 활성화되는 이익보호 개념
- 고점 대비 이익잠금선, ATR선, 최대 되돌림선의 최대값을 사용하는 단조 보호선
- 2종가 확인과 갭 이탈을 구분하는 부분매도
- 포트폴리오 고점 대비 손실구간에 따른 위험자산 상한

## 4. 미국 실제 가격 시뮬레이션

### 4.1 6종 동적 동일가중, 2007-01-03~2026-03-20

| 전략 | CAGR | MDD | Calmar | 연간 회전율 | 평균 익스포저 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| Buy & Hold | 24.31% | -77.31% | 0.314 | 0.00x | 100.0% |
| 10개월 추세, 1개월 지연 | 16.36% | -34.07% | 0.480 | 1.63x | 66.6% |
| 고정 12% 추적매도 | 18.55% | -34.02% | 0.545 | 4.47x | 70.4% |
| K-ArtSell 11.0 원형 | 19.44% | -43.76% | 0.444 | 11.58x | 75.5% |
| 12.2 단계 재진입 후보 | 18.23% | -37.30% | 0.489 | 1.51x | 66.2% |
| 12.2 + 자본바닥 | 15.98% | -27.44% | 0.582 | 3.39x | 61.6% |

**판정:** 11.0 대비 단계 재진입 후보는 CAGR이 -1.21%p 낮지만 MDD를 6.46%p 개선했고, 회전율을 약 87.0% 낮췄다. 자본바닥 오버레이는 MDD를 -27.44%까지 줄였지만 Buy & Hold 대비 CAGR 기회비용이 8.33%p다.

### 4.2 국면별 핵심 결과

| 국면 | Buy & Hold | 11.0 | 12.2 후보 | 12.2+자본바닥 |
|---|---:|---:|---:|---:|
| 연구 2007–2013 | 15.8% / -77.3% / 0.20 | 17.0% / -43.8% / 0.39 | 16.1% / -37.3% / 0.43 | 13.0% / -27.4% / 0.48 |
| 검증 2014–2017 | 29.3% / -23.3% / 1.26 | 20.1% / -15.2% / 1.32 | 20.7% / -10.5% / 1.97 | 20.4% / -10.5% / 1.95 |
| 롤링 OOS 2018–2023 | 30.5% / -39.9% / 0.76 | 24.1% / -29.1% / 0.83 | 18.9% / -23.0% / 0.82 | 16.4% / -20.2% / 0.81 |
| 동결구간 2024–2026-03-20 | 27.3% / -26.3% / 1.04 | 14.2% / -20.8% / 0.68 | 18.9% / -14.4% / 1.31 | 16.7% / -14.2% / 1.18 |
| 금융위기 2007–2009 | 2.1% / -77.3% / 0.03 | 12.8% / -43.8% / 0.29 | 13.8% / -37.3% / 0.37 | 10.5% / -27.4% / 0.38 |
| 코로나 2020 | 109.2% / -39.9% / 2.73 | 101.4% / -29.1% / 3.49 | 67.0% / -20.0% / 3.34 | 61.1% / -18.4% / 3.33 |
| 인플레 약세 2022 | -35.5% / -39.6% / -0.90 | -25.2% / -28.1% / -0.89 | -20.3% / -22.1% / -0.92 | -17.8% / -19.3% / -0.92 |


미국 표본에서 매도 알고리즘은 금융위기와 2022년의 손실 폭을 줄였지만 코로나 V자 반등에서는 큰 기회비용을 냈다. 이것은 **매도 강도보다 재진입 지연과 승자 조기축소가 더 중요한 오차원인**임을 뜻한다.

## 5. 한국 실제 가격 시뮬레이션

### 5.1 3종 동일가중, 2007-01-02~2021-04-16, 편도 10bp 가정

| 전략 | CAGR | MDD | Calmar | 연간 회전율 | 평균 익스포저 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
| Buy & Hold | 15.97% | -74.69% | 0.214 | 0.00x | 100.0% |
| 10개월 추세 | 10.28% | -34.70% | 0.296 | 2.01x | 54.8% |
| 고정 12% 추적매도 | 11.88% | -25.99% | 0.457 | 5.47x | 58.1% |
| K-ArtSell 11.0 | 8.50% | -57.23% | 0.149 | 10.60x | 70.6% |
| 12.2 후보 | 10.36% | -50.20% | 0.206 | 1.49x | 57.9% |
| 12.2+자본바닥 | 6.64% | -35.16% | 0.189 | 3.85x | 43.1% |


**중요한 반증:** 한국 표본에서는 고정 12% 추적매도의 Calmar가 12.2 후보보다 높았다. 즉 미국 성장주 중심 표본에서 개선된 일반식이 한국 경기민감·KOSDAQ 성장주에 그대로 최적이라고 볼 수 없다. 하나의 전역 파라미터를 모든 시장과 자산에 적용하는 설계는 기각한다.

### 5.2 자산별 해석

#### 삼성전자 — 대형 우량 복리주

- Buy & Hold: CAGR 15.06%, MDD -47.34%, Calmar 0.318.
- 고정 12% 추적: CAGR 7.31%, MDD -37.19%, Calmar 0.197.
- 12.2 후보: CAGR 7.78%, MDD -36.67%, Calmar 0.212, 회전율 1.43x.

우량 복리주는 전량 청산보다 구조적 코어를 유지하고, 밸류에이션 과열·집중위험에만 전술 슬리브를 줄이는 편이 타당하다. 가격만으로 강하게 현금화하면 상승 참여 기회비용이 과도하다.

#### SK하이닉스 — 메모리 경기민감주

- Buy & Hold: CAGR 10.98%, MDD -84.57%, Calmar 0.130.
- 고정 12% 추적: CAGR 14.78%, MDD -46.93%, Calmar 0.315.
- 12.2 후보: CAGR 8.41%, MDD -55.14%, Calmar 0.152, 회전율 1.50x.

경기민감주는 업황 전환이 수익의 핵심이다. 메모리 가격, 재고일수, 설비투자, 영업이익 추정치 확산을 매도 게이트에 넣고, 업황 하강 확인 시 우량주보다 빠른 이익회수를 적용해야 한다.

#### JYP Ent. — KOSDAQ 고변동 성장주

- Buy & Hold: CAGR 2.95%, MDD -95.70%, Calmar 0.031.
- 고정 12% 추적: CAGR 4.94%, MDD -77.60%, Calmar 0.064.
- 12.2 후보: CAGR 7.06%, MDD -78.18%, Calmar 0.090, 회전율 1.46x.

고변동 성장주는 가격 보호만으로 MDD를 허용 가능한 수준까지 낮추지 못했다. 희석, 현금흐름, 핵심 아티스트/고객 집중, 지배구조 이벤트를 하드엑시트에 연결하고 포지션 상한을 낮춰야 한다.

## 6. 비용 민감도와 회전율

한국 표본의 편도 비용을 7bp, 15bp, 30bp로 높였을 때 11.0 CAGR은 각각 8.84%, 7.93%, 6.23%로 급락했다. 12.2 후보는 10.41%, 10.28%, 10.03%로 상대적으로 안정적이었다. 회전율 감소는 단순 편의가 아니라 **알파의 비용 누수와 세금·슬리피지 불확실성을 줄이는 핵심 개선**이다.

미래에셋 비용은 계좌개설 유형, 프로모션, 시장, 상품, 거래소/ATS, 환전, 현지 제비용에 따라 달라질 수 있으므로 고정 수수료 하나를 생산 백테스트에 넣으면 안 된다. `FeeSchedule(valid_from, valid_to, account_type, venue, asset_type, side, notional_band)`를 PIT 테이블로 관리한다.

## 7. 파라미터 강건성

기준 설정 주변에서 활성화 임계치와 최대 되돌림 허용치를 각각 ±20% 변화시킨 9개 근방 설정을 검사했다.

- 학습구간–OOS 강건점수 Spearman 순위상관: **0.832**
- 학습 상위 3개가 OOS 중앙값 아래로 추락한 비율: **0.0%**
- 기준 설정 학습 순위: **3/9**
- 기준 설정 OOS 순위: **1/9**

이는 국소 파라미터 절벽이 크지 않았다는 1차 근거다. 그러나 9개 설정은 PBO/CSCV를 계산하기에 부족하고, 재진입 대기·돌파기간·자산별 파라미터까지 포함한 전체 탐색을 하지 않았다. **최적화 완료가 아니라 과적합 위험을 아직 배제하지 못한 상태**다.

## 8. 가격 팩터 탐색 결과와 냉정한 해석

미국 6종+한국 3종의 월별 가격패널에서 12개월 선행수익을 겹치는 방식으로 단순 진단했다. 표본이 작고 생존편향이 있으며 독립 관측이 아니므로 팩터 채택 검정이 아니다.

- 12-1 모멘텀 선호 tercile은 선행수익 **중앙값**이 반대 tercile보다 4.30%p 높았지만 **평균**은 10.08%p 낮았다. 소수 초대형 반등이 평균을 왜곡했다.
- 6-1 모멘텀도 중앙값 우위 2.57%p, 평균 열위 3.85%p로 일관성이 부족했다.
- 저변동 tercile은 20% 초과 손실률이 7.09%로 고변동 tercile 15.33%보다 낮았지만 평균수익은 크게 낮았다.
- 최근 고점 대비 낙폭이 작은 종목은 꼬리손실이 다소 낮았으나, 깊은 낙폭 종목의 반등 수익이 평균을 끌어올렸다.

**결론:** 가격 팩터만으로는 “예측 정확도”를 높일 수 없다. 모멘텀과 저변동은 수익 예언자가 아니라 **진입확률 조정과 포지션 크기 결정용 위험팩터**로 사용해야 한다. 실전 발굴은 PIT 품질·밸류에이션·실적수정과 결합해야 한다.

## 9. 12.2 핵심 매도 알고리즘

### 9.1 의사결정 우선순위

`HARD_IMPAIRMENT → PORTFOLIO_SURVIVAL → PROFIT_FLOOR → CONCENTRATION/LIQUIDITY → OPPORTUNITY_COST → REENTRY_OPTION`

### 9.2 매도 기대효용

각 보유자산 i에 대해 다음 값을 매일 종가 후 계산한다.

```text
EU_HOLD_i = E[R12_i | X_t]
            - λ1 × ES95_i
            - λ2 × P(permanent_impairment_i) × LGD_i
            - λ3 × marginal_portfolio_risk_i
            - λ4 × liquidity_cost_i

EU_SELL_i = cash_or_bond_carry
            + max_j E[R12_j | X_t]
            - tax_i - commission_i - FX_i - slippage_i
            - reentry_option_loss_i

NET_EXIT_EDGE_i = EU_SELL_i - EU_HOLD_i
```

소프트 교체매도는 `NET_EXIT_EDGE`가 최소 4~5%p이고 신뢰구간 하단도 0보다 클 때만 허용한다. 하드엑시트는 기대수익 비교가 아니라 영구손실 확률과 증거등급으로 즉시 처리한다.

### 9.3 매도 크기

```text
sell_fraction = clip(
    thesis_break_component
  + profit_floor_component
  + risk_budget_excess
  + concentration_excess
  + opportunity_cost_component,
  0, 1)
```

- 하드 가치훼손: 80~100%
- 1.5 ATR 이상 갭 보호선 이탈: 30~50%
- 2종가 보호선 이탈: 15~25%
- 집중한도 초과: 초과분 + 안전버퍼
- 기회비용 교체: 10~25%, 한 번에 전량 교체 금지

### 9.4 자산유형별 정책

| 자산유형 | 구조적 최소보유 | 이익보호 활성화 | 핵심 매도 확인팩터 | 재진입 |
|---|---:|---:|---|---|
| 광범위 지수 ETF | 50~70% | +15% 또는 5×ATR | 200일선, 시장폭, 신용스프레드 | 30/30/40 |
| 우량 복리주 | 30~50% | +20% 또는 5×ATR | FCF·ROIC·실적수정·밸류과열 | 20/30/50 |
| 경기민감주 | 10~25% | +15~20% | 업황가격·재고·스프레드·추정치 | 15/25/60 |
| 고변동 성장주 | 10~20% | +25% 또는 4×ATR | 희석·현금소진·상대강도·수정치 | 20%씩 |
| 가치훼손/특수상황 | 0~10% | 적용 제외 | 지급불능·회계·구조 이벤트 | 자동 금지 |

광범위 ETF 코어 50~80% 실험은 CAGR을 높였으나 MDD도 확대해 Calmar 개선이 거의 없었다. 따라서 코어비중은 백테스트 우월성 주장이 아니라 고객의 추적오차·세금·행동위험을 반영한 IPS 선택값이어야 한다.

## 10. 재진입은 매도 알고리즘의 일부다

모든 비가치훼손 매도 이벤트는 `ReentryWatch`를 생성한다.

1. 최소 10거래일 대기.
2. 상승 중인 50일선 회복.
3. 직전 20일 고점 돌파.
4. 우량·성장주는 실적추정 상향 또는 상대강도 회복 중 하나 추가.
5. 경기민감주는 업황 선행지표 개선 추가.
6. 20%p 단위로 재진입하고 각 단계 사이 10거래일 이상 간격.
7. 새 전술 lot는 원가·고점·보호선을 새로 시작.
8. 126거래일 내 재진입하지 못하면 거짓매도 비용을 확정해 모델 성과에 차감.

핵심 KPI는 매도 성공률이 아니라 `영구손실 회피액 - 거짓매도 기회비용 - 비용/세금 + 재진입 포착가치`다.

## 11. 매수 종목·섹터·ETF 발굴 알고리즘

### 11.1 주식 팩터 100점

| 팩터 | 비중 | PIT 변수 |
|---|---:|---|
| 품질·생존성 | 25 | ROIC, gross profitability, FCF margin, accrual, 순부채, 희석, 이자보상 |
| 밸류에이션 | 20 | FCF yield, EV/EBIT, 잔여이익, reverse DCF 기대성장, 섹터 상대 z-score |
| 실적수정·모멘텀 | 20 | 12-1/6-1, EPS·매출 추정 변화, 어닝서프라이즈 확산, 상대강도 |
| 국면·시장폭 | 15 | 지수 50/200일, 상승종목 비율, 변동성, 금리·신용, 통화 |
| 유동성·혼잡 | 10 | ADV, 스프레드, 시장충격, 대차/공매도, 소유집중, 자금흐름 |
| 하방복원력 | 10 | 하락장 beta, ES95, 갭위험, 부도·증자·재무재작성 확률 |

### 11.2 ETF 팩터 100점

- 추세·상대강도 20
- 구성종목 시장폭·이익수정 20
- 밸류에이션 또는 채권 carry/term/credit 20
- 유동성·추적오차·괴리율 15
- 거시국면 적합성 15
- 구조·세금·대차·청산위험 10

레버리지·인버스·변동성 ETF는 장기 코어에서 제외한다. 별도 상품정책이 승인된 경우에만 일일 재설정, 변동성 소모, 갭위험을 모델링한다.

### 11.3 매수 게이트와 매수가

- 총점 70 이상.
- 12개월 기대초과수익 P50이 현금/단기채보다 5%p 이상.
- 기대초과수익 P10이 위험예산 허용범위 이내.
- 품질·회계·유동성 하드필터 통과.
- 대체 기존 보유자산 대비 세후·비용후 교체우위 4%p 이상.
- 진입 40/30/30. 첫 주문 상한은 `min(적정가 상단, 전일종가 + 0.25×ATR20)`.
- 단순 가격하락만으로 물타기 금지. 투자논리 또는 기대값이 개선된 경우만 추가한다.

현재 데이터로는 2026-08-01의 개별 종목 적정 매수가·매도가를 사실 기반으로 산출할 수 없다. 생산 서비스는 `P10/P50/P90 총수익, 적정가 범위, ES95, 손실확률, 보호선, 다음 주문 상한`을 날짜·모델버전과 함께 제공해야 한다.

## 12. 예측모델 설계

가격을 한 점으로 맞히는 모델이 아니라 다음 세 확률을 분리 예측한다.

1. `P(permanent impairment within 12m)` — 부도·희석·회계·사업붕괴.
2. `P(drawdown > threshold before recovery)` — 경로 의존 하방위험.
3. `Distribution(total return 12m)` — P10/P50/P90 총수익.

모델군은 단순하고 설명 가능한 기준모델부터 시작한다.

- 생존/가치훼손: regularized logistic 또는 survival model.
- 수익분포: quantile regression / gradient boosting with monotonic constraints.
- 시장국면: 규칙 기반 추세·시장폭·신용 + 숨은상태모형은 challenger로 제한.
- 포트폴리오: shrinkage covariance, factor exposure, historical/filtered ES.

딥러닝·강화학습은 PIT 데이터와 충분한 단면 표본, 독립 OOS, 비용포함 우월성이 확인되기 전에는 도입하지 않는다.

## 13. 생산급 검증 프로토콜

1. **보안마스터:** 당시 상장·상폐·합병·ETF 청산·미래에셋 주문가능 상태.
2. **총수익·기업행사:** 조정 OHLC, 배당, 분할, 권리, 유상증자, 합병, 상폐수익.
3. **PIT 재무/컨센서스:** 공시 접수시각과 벤더 공개시각 기준, 재작성 버전 보존.
4. **PIT 비용:** 미래에셋 계좌·프로모션·거래소·상품·세금·FX·현지 제비용.
5. **워크포워드:** 2007–2013 연구, 2014–2017 검증, 2018–2023 롤링 OOS, 2024+ 완전 동결. 한국 누락기간 보충 후 동일 적용.
6. **과최적화:** 모든 시도 원장, CSCV/PBO, Deflated Sharpe, block bootstrap, Reality Check/SPA.
7. **생존편향:** 상장폐지 포함 당시 구성종목과 당시 ETF 구성.
8. **체결:** 다음 세션 open/VWAP, 참여율, ADV 제한, 갭·부분체결, 거래정지.
9. **세후성과:** 국내/해외 계좌유형별 실현손익, 배당, FX, 세금 lot.
10. **챔피언/챌린저:** 파라미터 변경은 동결 OOS를 소급 재최적화하지 않고 새 모델버전으로 시작.

### 승격 게이트

- PBO ≤ 20%
- DSR 유의확률 ≥ 95%
- OOS Calmar와 ES 개선이 시장·자산군 다수에서 일관
- 재진입 포착률 ≥ 65%
- 거짓매도 비용 ≤ 연 2%
- 비용 2배 스트레스에서도 기대효용 양수
- 단일 종목·단일 위기·단일 초대형 승자 제거 후에도 결론 유지
- 데이터 완전성·기업행사·룩어헤드 자동검사 통과

## 14. 자산운용사 고객 서비스 기본설계

### 14.1 모듈러 모놀리스 경계

- `SecurityMaster`: 거래소, 통화, 상장·상폐, 상품구조, 주문가능성
- `MarketData`: 조정 OHLCV, FX, 금리, 시장폭, ETF NAV/구성
- `FundamentalsPIT`: 공시·컨센서스·재작성 이력
- `ResearchFactors`: 팩터, IC, decay, 중복·군집 분석
- `Valuation`: DCF/reverse DCF/상대가치와 분포
- `SignalEngine`: 매수·매도·재진입 상태기계
- `PortfolioConstruction`: 위험예산, ES, 상관클러스터, 현금·채권 대안
- `RiskCompliance`: IPS, 적합성, 한도, 제한종목, 손실바닥
- `Backtesting`: PIT 워크포워드, PBO/DSR, 챌린저 평가
- `Execution`: `MiraeAssetAdapter`, 주문제안→승인→체결→대사
- `ClientReporting`: 성과, 위험, 매도사유, 기회비용, 세후 attribution
- `Notifications`: SignalR/Telegram, 이중 승인, kill-switch

### 14.2 요청 기술스택 적용

- .NET 10 / ASP.NET Core 10 + FastEndpoints Vertical Slice.
- PostgreSQL/Npgsql/Dapper, DbUp; `SignalDecision`, `EvidenceSnapshot`, `OrderIntent`, `Fill`, `PositionLot`, `ModelVersion` 불변 원장.
- Outbox+Inbox로 신호·주문·알림 멱등성, Hangfire로 데이터·팩터·동결 OOS 정기검증.
- Polly로 벤더/브로커 장애 회복, SignalR로 위험·주문상태 실시간 배포.
- Vue 3/Vite 8/pnpm, TanStack Query/Pinia, vee-validate/Zod, PrimeVue/AG Grid.
- Serilog/OpenTelemetry로 입력 해시→모델버전→신호→승인→체결 전체 추적.
- xUnit/Vitest/Playwright와 Gitea Actions에 룩어헤드, 기업행사, 재진입 중복, 비용, 멱등성, 자본바닥 회귀테스트를 배포 게이트로 설정.

### 14.3 고객 화면 필수 카드

- 현재 포지션과 구조적 코어/전술 슬리브
- 적정가 범위와 P10/P50/P90 기대수익
- 현재 보호선, 매도 트리거, 증거등급
- 매도하지 않을 때의 ES·영구손실 확률
- 매도할 때의 세금·비용·대체자산 기대값
- 재진입 조건과 감시 만료일
- 포트폴리오 MDD 구간, 위험자산 상한, 현금/채권 배분
- 모델버전, 데이터 기준시각, 감사로그

## 15. 개발 우선순위

### P0 — 데이터·회계 정확성

기업행사 조정 OHLC, PIT 보안마스터, 수정/총수익 분리, 비용·FX·세금 원장, 룩어헤드 테스트.

### P1 — 매도 상태기계

Cycle/Lot 리셋, 중복신호 제거, 부분매도, 하드엑시트, 재진입 감시계약, 거짓매도 비용.

### P2 — 포트폴리오 생존

자본바닥, ES, 상관클러스터, 섹터·종목·유동성 한도, 현금·단기채 대안.

### P3 — 매수·기회비용

PIT 품질·가치·수정·모멘텀, 기대수익 분포, 교체 기대효용, 단계진입.

### P4 — 검증·고객서비스

워크포워드/PBO/DSR, 챔피언-챌린저, 적합성, maker-checker, 고객 설명·세후 attribution.

## 16. 최종 제안

1. **11.0 원형은 실전 사용 중단**: 재진입 상태오염과 고회전 결함 때문이다.
2. **12.2 후보는 연구 채택**: 미국 표본에서 회전율과 MDD가 개선되고 국소 파라미터 강건성이 확인됐다.
3. **단일 전역 매도식은 기각**: 한국 표본에서 고정 추적매도가 더 우수했고 자산유형별 반응이 달랐다.
4. **자본바닥은 선택형 오버레이**: 자산보호에는 유효하지만 상승기 CAGR 기회비용이 크므로 고객 위험성향별로 분리한다.
5. **매도 KPI를 변경**: 고점 적중률이 아니라 영구손실 회피, ES 감소, 거짓매도 비용, 재진입 포착, 세후 기대효용으로 평가한다.
6. **생산 승격 전 데이터 투자가 선행**: 2026년 현재까지의 한국/미국 PIT 총수익·상폐·기업행사·재무·비용 없이는 운용사급 정확도라고 부를 수 없다.

K-ArtSell의 핵심 문장은 다음으로 정리한다.

> **좋은 매도는 하락을 피하는 행위가 아니라, 영구손실을 줄이면서 상승에 다시 참여할 권리를 보존하는 행위다.**

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## 산출물 목록

- `K-ArtSell_12_2_quant_review_ko.md`: 본 보고서
- `K-ArtSell_12_2_config_proposal.yaml`: 정책·검증·아키텍처 구성 초안
- `kartsell_v12_research.py`: 미국 가격 연구 하네스
- `kartsell_v12_2_extension.py`: 한국 표본·팩터·비용 민감도 확장
- `kartsell_parameter_robustness_fast.py`: 9개 국소 강건성 검사
- `results_us/`, `results_kr/`: 모든 CSV 결과

## 면책과 증거등급

본 결과는 투자자문, 수익보장, 자동주문 승인이 아니다. 공개 데이터의 정확성·완전성은 보장되지 않으며, 한국 데이터는 2021년 4월에 종료되고 기업행사 조정 일부는 추론이다. 실제 투자 전에는 거래일 기준 미래에셋 계좌별 수수료·세금·환전·주문가능 상품과 최신 시장 데이터를 다시 검증해야 한다.
