기술적 분석 11장: 실제 데이터로 오늘의 후보 종목 찾기
앞 장에서는 복합 신호가 산업과 시장 국면에 따라 다른 결과를 보인다는 점을 확인했습니다. 이번에는 그 신호를 2026년 9월 4일 기준 종목 전체에 적용해 실제 후보군을 추출합니다. 여기서 중요한 질문은 “점수가 높은 종목이 곧 매수 종목인가?”가 아니라 “어떤 조건을 통과한 후보를 다음 분석 대상으로 좁힐 수 있는가?”입니다. 이 결과는 매수 추천 목록이 아니라, 동일한 규칙으로 다시 확인할 수 있는 분석 후보 목록입니다.
스크리닝 조건
Section titled “스크리닝 조건”다섯 조건 중 네 개 이상을 만족하는 종목을 후보로 분류했습니다.
df["score"] = ( (df["close"] > df["ma20"]).astype(int) + (df["ma20"] > df["ma60"]).astype(int) + df["rsi14"].between(40, 70).astype(int) + (df["macd"] > df["macd_signal"]).astype(int) + (df["volume_ratio20"] > 1).astype(int))
latest = df[df["date"] == "20260904"]screen = latest[latest["score"] >= 4].sort_values( ["score", "volume_ratio20"], ascending=False)기준일 후보 예시
Section titled “기준일 후보 예시”| 종목 | 시장 | 종가 | RSI | 거래량 비율 | 점수 |
|---|---|---|---|---|---|
| 카카오페이 | KOSPI | 47,300 | 55.4 | 1.33 | 5 |
| 현대약품 | KOSPI | 7,950 | 69.0 | 2.88 | 5 |
| KCC | KOSPI | 482,000 | 54.7 | 1.29 | 5 |
| 디아이 | KOSPI | 31,250 | 67.8 | 1.83 | 5 |
| 한화투자증권 | KOSPI | 5,100 | 57.2 | 3.28 | 5 |
| 써니전자 | KOSPI | 2,185 | 65.0 | 1.66 | 5 |
| 파인엠텍 | KOSDAQ | 9,350 | 55.1 | 2.17 | 5 |
| 신스틸 | KOSDAQ | 2,105 | 69.1 | 3.20 | 5 |
전체 30개 후보는 latest_screen.csv에서 확인할 수 있습니다. 기준일이 바뀌면 후보도 바뀌므로, 이 목록의 종목명을 고정해 추천처럼 사용해서는 안 됩니다.
이번 기준일 후보는 총 30개였고, 모두 5개 조건을 통과했습니다. 시장별로는 KOSPI 15개, KOSDAQ 15개였습니다. 따라서 이 결과에서 점수 5점과 4점의 우열을 비교할 수는 없고, 거래량 비율이나 산업·시장 구성을 추가 기준으로 사용해야 합니다.
스크리닝의 역할은 분석 대상을 줄이는 것입니다. 점수 5점이라고 해서 바로 매수할 수 있는 것은 아닙니다. 후보가 어떤 산업에 몰렸는지, 실적·현금흐름·수급·밸류에이션이 뒷받침되는지, 그리고 기준일 이후에도 조건이 유지되는지를 확인해야 합니다.
다음 장에서는 후보를 고르는 규칙을 실제 포트폴리오 전략으로 바꿀 때 성과와 낙폭이 어떻게 달라지는지 비교합니다.