알고리즘 사전

회귀계수 (Regression coefficient (slope))

여러 기간의 숫자(매출액, 영업이익률 % 등)를 과거 → 최근 순으로 놓고, 점들에 가장 잘 맞는 직선을 그렸을 때 그 직선의 기울기가 회귀계수입니다.

• 양수 — 시간이 지날수록 값이 올라가는 추세
• 음수 — 내려가는 추세
• 절대값이 클수록 — 같은 칸 수 안에서 변화가 가파름

예 1 — 매출액(억 원, 연간 3칸)

회사마다 규모가 달라 추세만 비교하려고, 각 칸을 (값 − 평균) ÷ |평균| 으로 바꾼 뒤(대략 −0.10, −0.02, +0.12) 가로축 0, 1, 2에 직선 회귀를 합니다. 기울기 ≈ 0.112 → 표에 쓰기 위해 ×100 ≈ 11.2.

이 11.2는 「전년 대비 11.2% 성장」이 아닙니다. 정규화된 매출 시계열의 추세 기울기 점수입니다.

예 2 — 우하향

매출 200 → 195 → 190 (억)이면 같은 방식으로 기울기×100은 약 −2.6.

예 3 — 영업이익률(%), 정규화 없음

이미 %인 칸에는 정규화 없이 회귀하면 기울기 ≈ +1.5 — 「한 기간마다 마진이 약 1.5%p씩 올라간 추세」에 가깝게 읽습니다.

실적 성장·마진 개선 표의 매출 추세(회귀×100) 는 예 1과 같은 방식이며, 연·분기 각각 구한 뒤 조화평균으로 합칩니다. 실적 추정 칸은 빼고 확정에 가까운 실적만 씁니다.

참고: 매출 추세 점수 · 선형 회귀 · 조화평균

선형 회귀 (Linear regression)

직선 하나로 데이터의 대략적인 방향을 요약하는 방법입니다. “최근 몇 기간 우상향인가”를 회귀계수 한 숫자로 줄일 때 씁니다.

칸이 2개뿐이면 변동·이상치에 민감합니다. 매출 추세는 연간 3칸·분기 5칸처럼 최소 기간을 두는 이유입니다.

참고: 회귀계수

매출 추세 점수 (회귀×100)

매출액 연·분기 칸을 모아 회귀계수를 구하고 100을 곱한 표·차트용 숫자입니다.

자세한 계산·예시는 회귀계수 항목을 보세요.

참고: 회귀계수

조화평균 (연·분기 합치기)

연간·분기처럼 기간 길이가 다른 두 추세 점수를 한 줄로 합칠 때 씁니다. 단순 산술평균보다 한쪽만 극단적으로 크거나 작을 때 균형을 맞추기 쉽습니다.

예 — 연간 회귀×100 = 10, 분기 = 20

조화평균 ≈ 2 × 10 × 20 ÷ (10 + 20) ≈ 13.3 (산술평균 15보다 낮은 쪽에 더 가깝게 잡힘).

실적 성장·마진 개선 의 매출 추세·마진 추세 블렌드에 같은 아이디어가 쓰입니다 (마진 쪽은 연·분기 가중식이 조금 다름).

참고: 회귀계수 · 매출 추세 점수

순위 합 (통합 순위)

여러 지표를 각각 순위로 매긴 뒤, 그 순위를 더해 한 줄로 줄이는 방식입니다. 합이 작을수록 여러 축에서 동시에 앞선 종목입니다.

예 — 후보 4종목, 「마진 개선」·「매출 추세」 각각 순위

A·B가 4로 공동 선두 — “마진만 1위”보다 둘 다 상위인 쪽이 올라옵니다.

실적 성장·마진 개선 · 저 PER·PBR · 업종 PER·PBR 등에서 PER·PBR·실적 축을 같은 방식으로 묶을 때 씁니다. PER만 낮은 종목이 통합 1위가 되지 않게 다른 축을 넣는 목적입니다.

참고: 가중 평균 점수

가중 평균 점수 (Weighted average score)

기간·지표마다 중요도(가중치) 를 두고 합치는 방식입니다.

예 — 업종 RS·로테이션 종목 RS

0.2 × RS(5일) + 0.4 × RS(20일) + 0.4 × RS(60일) — 단기 20%, 중·장기 각 40%.

종목 A: RS5 +1%, RS20 +3%, RS60 +2% → 점수 0.2×1 + 0.4×3 + 0.4×2 = 2.2 (단위는 %p 혼합 점수).

순위 합과 달리 절대값 크기가 반영되므로, “어느 기간이 더 중요한지”를 설계할 때 씁니다.

참고: 순위 합 · 상대강도

백분위 순위 (0~1)

값을 0(최하위)~1(최상위) 사이 상대 순위로 바꿉니다. 「100종 중 몇 위」 대신 비율로 비교할 때 씁니다.

예 — PER 8배, 전체 100종 중 15번째로 낮음

백분위 순위 ≈ 0.15 (낮을수록 저PER 쪽).

순위 합과 함께 가중 스코어를 만들 때 내부적으로 쓰이는 방식과 비슷합니다. 독자 표에 항상 노출되지는 않지만, 여러 지표를 같은 척도로 맞출 때 이해하면 좋습니다.

참고: 순위 합

중앙값 (Median)

값을 작은 순으로 줄 세웠을 때 가운데에 오는 수입니다. 극단값(아웃라이어) 한두 개에 평균보다 덜 끌립니다.

예 — PER(배)

종목 PER: 10, 12, 14, 16, 80 → 평균 26.4, 중앙값 14.

업종 PER·PBR · 배당주·고배당 · ROE·고효율 의 「업종 중앙값」 막대·요약은 대표 체감을 볼 때 씁니다.

실적 성장·마진 개선 도 통합 TOP20의 중앙값 영업이익률·매출 추세를 한눈에 적어 줍니다.

참고: 승률

승률 (양(+)의 날 비율)

표본 안에서 0보다 큰 값이 차지하는 비율(%) 입니다.

예 — 요일별 일간 수익률 10번 중 6번 플러스 → 승률 60%.

요일별 등락 분석 은 월~금 평균 수익률과 함께 승률을 봅니다. 평균은 +0.05%로 작아도 승률 55%면 「조금씩 자주 오른 날」 패턴일 수 있습니다 — 표본 수·기간이 짧으면 과장해 읽지 않는 것이 좋습니다.

참고: 중앙값 · 요일별 평균·차이 검토

상대강도 (RS)

같은 업종·같은 시장 안에서 “평균보다 얼마나 더 움직였는가”를 %p(또는 %)로 뺀 값입니다.

종목 RS(20일) 예

• 종목 20일 수익률 +5%
• 같은 업종 평균 +2%
• RS20 = +3%p (업종 안에서 3%p 더 오름)

업종 RS(20일) 예

• 업종 평균 +2%, 전 종목 평균 +0.5% → +1.5%p (시장 전체가 약해도 상대적으로 강한 업종)

업종 RS·로테이션 · 업종 수급 로테이션 리포트의 막대·표 해석에 씁니다.

참고: 가중 평균 점수

이동평균 (MA)

최근 N일 종가의 산술평균입니다. 추세선·지지·저항 참고용으로 씁니다.

예 — 5일 MA

종가 100, 102, 101, 103, 105 → MA5 = (100+102+101+103+105) ÷ 5 = 102.2.

눌림목 · 돌파 후 지지 · 과매도·반등 등은 주가가 이동평균 근처인지, 이격도(%) 로 거리를 재는 경우가 많습니다.

참고: 볼린저 밴드 · RSI

볼린저 밴드 (MA ± k×표준편차)

이동평균을 중심으로, 같은 기간 표준편차의 k배(보통 2)만큼 위·아래 밴드를 그립니다.

예 — 20일, k=2, MA=100, 표준편차=5

• 상단 110, 하단 90
• 현재가 91 → 하단 근처 (과매도·반등 스크리닝 후보로 자주 검색)

볼린저 하단 · 과매도·반등 참고.

참고: 이동평균 · RSI

RSI (상대강도지수)

최근 N일(보통 14) 동안 오른 날·내린 날의 폭을 비교해 0~100으로 만든 지표입니다.

• 70 이상 — 단기 과열 구간으로 자주 언급 (추세장에선 더 올라갈 수 있음)
• 30 이하 — 과매도 구간으로 자주 언급

예 — RSI 58 → “강한 상승도 약한 하락도 아닌 중립~약상승” 정도로 읽는 경우가 많습니다.

RSI 다이버전스 · 스토캐스틱 · 돌파 후 지지 등 차트 스크리닝과 함께 씁니다. 단독 매수 신호는 아닙니다.

참고: 이동평균 · 볼린저 밴드

스토캐스틱 (%K · %D)

최근 N일(보통 14) 고가·저가 범위 안에서 종가가 어디쯤인지 0~100으로 둔 %K, 그 %K의 짧은 이동평균이 %D입니다.

예 — 14일 최저 90,000 · 최고 110,000 · 종가 105,000

%K = (105000−90000) ÷ (110000−90000) × 100 = 75.

스토캐스틱 매수 신호 은 과매도(예: 25 이하)에서 %K가 %D를 위로 돌파(골든크로스) 한 패턴을 찾습니다.

참고: RSI

Envelope · 이격도(%)

이동평균 대비 주가가 몇 % 위·아래인지 봅니다. Envelope는 MA에서 일정 % 만큼 평행 밴드를 그리는 방식입니다.

예 — 20일선 10,000원, 종가 9,400원

이격도 ≈ (9400÷10000 − 1) × 100 = −6% (20일선 6% 아래).

돌파 후 지지 · 눌림목 · Envelope 하단 스크리닝은 「추세는 살아 있는데 단기적으로 눌림」 구간을 %로 잡을 때 씁니다.

참고: 이동평균 · 볼린저 밴드

다이버전스 (가격 vs 지표)

주가와 RSI·MACD 등 지표의 방향이 어긋날 때 씁니다.

• 약세 다이버전스 — 주가는 고점 갱신, RSI는 고점 하락 → 상승 탄력 약화 신호로 해석하는 경우
• 강세 다이버전스 — 주가는 저점 갱신, RSI는 저점 상승 → 하락 탄력 약화로 해석하는 경우

RSI 다이버전스 참고. 「반드시 반전」이 아니라 확인용 — 추세·거래량·재무와 함께 봅니다.

참고: RSI

MACD (이동평균 수렴·확산)

단기 EMA − 장기 EMA가 MACD 선, 그 MACD의 신호선(EMA) 과의 교차를 봅니다.

예 — 개념만

• MACD > 0 — 단기 평균이 장기보다 위 (상승 쪽)
• MACD가 신호선을 상향 돌파 — 단기 모멘텀 개선으로 읽는 경우

차트 스크리닝·레거시 분석에서 RSI·스토캐스틱과 보조로 쓰입니다. 파라미터(12·26·9 등)마다 민감도가 달라 같은 종목도 설정에 따라 신호가 달라질 수 있습니다.

참고: 다이버전스 · 이동평균

OBV (거래량 잔고)

오른 날 거래량은 +, 내린 날은 − 로 더해 누적한 곡선입니다. 「가격은 빠졌는데 매수 체결 규모는 덜 빠졌다」처럼 가격·수급 괴리를 볼 때 씁니다.

주가·OBV 괴리 · 수급·다이버전스 계열 분석의 기초입니다.

참고: 주가·OBV 괴리

주가·OBV 괴리 (Price vs OBV gap)

일정 기간 고점 대비 주가 하락폭(%) 과 OBV 하락폭(%) 을 비교합니다.

예 — 60일 고점 대비

• 주가 −20%, OBV −8% → 주가만 더 크게 빠짐 → 「가격 과매도·OBV 상대 유지」 괴리 후보
• 괴리 점수 = |주가하락| − |OBV하락| (스크리닝은 임계값·품질 점수 추가)

주가·OBV 괴리 표·차트와 동일 아이디어입니다.

참고: OBV · 다이버전스

연속 순매수 일수 (Consecutive net buy streak)

기관·외국인 등이 며칠 연속 순매수(또는 동시 순매수)했는지 일수로 셉니다.

예 — 7거래일 연속 외국인 순매수, 그중 5일은 기관도 순매수

「streak 7 · both 5」처럼 표에 나올 수 있습니다. 추세 확인용 — 하루치 대량 매수와 다르게 해석합니다.

연속 순매수 · 기관·외국인 수급 스크리닝.

참고: 수급 추세 기울기

수급 추세 기울기 (Flow trend slope)

외국인·기관 순매수(또는 누적) 시계열의 최근 구간 회귀 기울기입니다. 「최근 수급이 기울어졌는가」를 회귀계수와 비슷한 감각으로 봅니다.

업종 수급 로테이션 은 업종별 수급 RS·가격 RS·괴리(수급선행/가격선행) 를 함께 표시합니다. 수급만 강하고 가격이 안 오른 선행, 그 반대 후행 패턴을 라벨로 구분합니다.

참고: 회귀계수 · 상대강도

일간 수익률 (%)

전일 종가 대비 오늘 종가 변화율입니다.

예 — 10,000원 → 10,200원 → +2.0%.

RS·업종 평균·요일별 분석·변동성 계산의 공통 입력입니다. 복리로 이어 붙이면 누적 수익률이 됩니다(아래 선정 후 N일과 정의가 다름).

참고: 표준편차 · 변동성

표준편차 · 변동성 (Standard deviation / volatility)

일간 수익률(또는 가격)이 평균에서 얼마나 흩어졌는지 — 표준편차가 클수록 변동성이 큽니다.

예 — 5일 수익률 +1%, −2%, +3%, 0%, +1%

평균 +0.6%, 표준편차 약 1.7% (표본이 적으면 참고만).

코스피 vs 코스닥 비교 등 시장·업종 리스크 감각을 비교할 때 씁니다. 변동성이 크면 기회와 손실 폭이 함께 커질 수 있습니다.

참고: 일간 수익률 · 볼린저 밴드

샤프 지수 (개념)

(수익률 − 무위험 수익) ÷ 변동성 — 「감수한 변동 대비 얼마나 벌었나」를 한 숫자로 줄입니다.

예 — 연 수익 12%, 변동성(표준편차) 20%, 무위험 3%

샤프 ≈ (12−3) ÷ 20 = 0.45 (단위·연율 가정은 설계마다 다름).

사이트 모든 스크리닝에 나오지는 않지만, 「수익만 크면 좋다」가 아니라 들쭉날쭉함을 함께 보는 공부용 틀입니다.

참고: 표준편차 · 변동성 · 선정 후 N일 수익률

PER 대비 EPER (기대 이익 변화)

PER = 주가 ÷ 현재 EPS, EPER(추정 PER) = 주가 ÷ 예상 EPS라면,

기대 이익 변화(%) ≈ (PER ÷ EPER − 1) × 100

예 — PER 20배, EPER 15배

(20÷15 − 1) × 100 ≈ +33% — 「지금 PER 대비 앞 EPS가 그만큼 늘어날 것으로 암시」하는 비율 해석 (실제 달성 보장 아님).

PER vs EPER · 저 PER·PBR 과 같이 보면 「싸 보이지만 이익 전망은?」을 짚을 수 있습니다.

참고: 중앙값 · 순위 합

52주 신고가·신저가 대비 위치 (52-week high / low position)

최근 약 252거래일 최고·최저 대비 오늘 가격이 어디인지 비율로 봅니다.

예 — 52주 고가 100,000원, 종가 97,000원

고가 대비 97% → 고가 근접 · 고가 돌파 등 신호 라벨로 분류 (스크리닝마다 임계 99.5%·95% 등 다름).

52주 신고가·신저가 · 과대낙폭 · 모멘텀 계열과 연결됩니다.

참고: 일간 수익률 · 상대강도

선정 후 N일 수익률 (Post-selection forward return)

스크리닝 선정일 종가를 기준으로, 이후 N영업일(또는 오늘까지) 동안 기록된 최대 누적 수익률을 보는 지표입니다. 좌측 메뉴 「선정 후 N일」 · BEST 배지와 연결됩니다.

예

• 선정일 종가 10,000원, 5영업일 안 최고 10,800원 → peak +8%
• 같은 날 선정된 TOP5가 +8%, +3%, +1%, −2%, +5% → 표·배지에 쓰는 평균 peak 약 +3% (표마다 집계 방식은 동일 규칙)

과거 선정의 평균이므로 앞으로도 같은 수익을 보장하지 않습니다. 사이드바 태그 %(최근 N일 일별 등락 평균)와 다른 숫자입니다.

참고: 승률

요일별 평균·차이 검토 (Weekday mean comparison)

월~금 각각 일간 수익률의 평균·승률을 모은 뒤, 「금요일이 수요일보다 유난히 좋다」처럼 패턴을 설명할 때 씁니다.

요일별 등락 분석 은 표본이 충분할 때 요일 간 평균 격차, 분산(변동) 을 함께 보고, 필요하면 통계 검定(예: 요일 그룹 간 차이)을 보조로만 씁니다.

예 — KOSPI, 2026년 1월 이후, 금요일 평균 +0.12%, 월요일 +0.02%

격차 0.10%p — 수수료·슬리피지를 빼면 체감은 더 작을 수 있습니다. 「요일 매매법」이 아니라 시장 습관 참고 정도로 읽는 것이 안전합니다.

참고: 중앙값 · 승률