# -*- coding: utf-8 -*- """수익 난 대형주 — 그날 바로 팔까, 고점에서 꺾일 때 팔까 (AlgoLab · 2026-10-28) 돌리는 법: 이 파일 옆에 data_profitsell/ 폴더를 두고 python run_profitsell.py 표준 라이브러리만 씁니다. 가격 자료는 2026-10-02 까지 얼려 둔 일봉 종가(날짜·종가)입니다. u2007/ 2007-12-28 실제 코스피 시가총액 상위 40종(상장 유지 = 야후 수정종가 · 상장폐지·합병 6종 = 네이버 종가 + 후신 이음) us30/ 2005년 무렵 미국 시가총액 상위 30종(야후 수정종가) · index/ KODEX200(2009-04 이전 네이버 종가 이음) · SPY 30% 오른 날 : 2008-01 부터 매달 첫 거래일에 산 종목이, 산 뒤 500거래일(약 2년) 안에 처음으로 종가가 산 값의 1.3배 이상이 된 날 t. 그날 계좌 = 1,000만원. (같은 날이 여러 달에서 나오면 한 번만 센다) 바로 : t 종가에 팔아 지수 ETF(KODEX200 / SPY)로 옮긴다 꺾이면 : t 뒤 가장 높았던 종가보다 20% 이상 내려간 첫 날 종가에 팔아 지수 ETF로 옮긴다(3년 안에 안 꺾이면 그대로) 그대로 : 3년 들고 간다 평가 : 셋 다 t + 750거래일(약 3년) 종가로 같은 날 평가 · 옮길 때 비용 국내 0.4% · 미국 0.2% · 세금 없음 국내 종목은 하루 ±31% 넘는 등락을 액면분할 오류로 보고 0 으로 지운다. """ import csv import math import os HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) D = os.path.join(HERE, "data_profitsell") H, WIN, BUY0 = 750, 500, "2008-01-01" US = "XOM GE MSFT C BAC WMT JNJ PFE AIG MO PG JPM IBM INTC CVX WFC KO CSCO GOOG VZ AMGN PEP HD COP HPQ UPS T ORCL QCOM MRK".split() def load(path, clean): d, c = [], [] for r in csv.reader(open(path, encoding="utf-8")): if r and r[0][:1].isdigit(): v = float(r[1]) if clean and v <= 0: continue d.append(r[0]); c.append(v) if clean: x, p = [c[0]], 1.0 # 누적곱을 먼저 하고 첫 값을 곱한다(연구 코드 numpy 와 반올림 순서까지 같게) for i in range(1, len(c)): g = c[i] / c[i - 1] - 1 p *= 1 + (0.0 if abs(g) > 0.31 else g) x.append(c[0] * p) c = x return d, c def idx_at(xd, xc, day): lo, hi = 0, len(xd) while lo < hi: # 그 날짜 이하의 마지막 지수 종가 m = (lo + hi) // 2 if xd[m] <= day: lo = m + 1 else: hi = m return xc[lo - 1] def events(names, folder, index_file, cost, X, clean): xd, xc = load(index_file, False) out = [] for nm in names: d, c = load(os.path.join(folder, nm + ".csv"), clean) months = {} for i, di in enumerate(d): if di >= BUY0 and di[:7] not in months: months[di[:7]] = i seen = set() for ym, b in months.items(): lim = min(len(c), b + WIN) t = next((j for j in range(b + 1, lim) if c[j] >= (1 + X) * c[b]), None) if t is None or t + H >= len(c) or (nm, t) in seen or d[t] < xd[0] or d[t + H] > xd[-1]: continue seen.add((nm, t)) seg = c[t:t + H + 1] ix = [idx_at(xd, xc, dd) for dd in d[t:t + H + 1]] out.append({"code": nm, "t": d[t], "dates": d[t:t + H + 1], "seg": seg, "ix": ix, "cost": cost}) return out def trail_delay(seg, Y): pk = seg[0] for k in range(1, len(seg)): pk = max(pk, seg[k]) if seg[k] <= (1 - Y) * pk: return k return None def value(e, delay, to="idx"): seg, ix, cost = e["seg"], e["ix"], e["cost"] if delay is None: return seg[-1] / seg[0] v = seg[delay] / seg[0] if to == "idx": return v * ix[-1] / ix[delay] * (1 - cost) return v * (1 - cost / 2) def q(a, p): s = sorted(a); k = (len(s) - 1) * p; f = math.floor(k) return s[f] if f == k else s[f] + (s[f + 1] - s[f]) * (k - f) def won(x): return f"{round(x * 1000):,}만원" def cell(evs, Y): hold = [value(e, None) for e in evs] now = [value(e, 0) for e in evs] dl = [trail_delay(e["seg"], Y) for e in evs] tr = [value(e, x) for e, x in zip(evs, dl)] return hold, now, dl, tr def report(name, names, folder, index_file, cost, clean, kr): print(f"== {name}") evs = events(names, folder, index_file, cost, 0.30, clean) hold, now, dl, tr = cell(evs, 0.20) n = len(evs) print(f"30% 오른 날 {n}번 · 종목 {len({e['code'] for e in evs})}개 · 첫 {min(e['t'] for e in evs)} · 끝 {max(e['t'] for e in evs)}") print(f"3년 뒤 바로 판 쪽이 꺾이면 판 쪽보다 더 남은 것 {sum(a > b for a, b in zip(now, tr))}번") sold = [e["seg"][x] / e["seg"][0] for e, x in zip(evs, dl) if x is not None] print(f"꺾여서 판 것 {len(sold)}번 · 판 날 계좌가 이미 1,000만원보다 적었던 것 {sum(s < 1 for s in sold)}번") print(f"3년 뒤 1,000만원보다 줄어든 것: 그대로 {sum(h < 1 for h in hold)}번 · 꺾이면 {sum(t < 1 for t in tr)}번 · 바로 {sum(x < 1 for x in now)}번") print(f"단순 평균(1,000만원 기준): 그대로 {won(sum(hold) / n)} · 바로 {won(sum(now) / n)} · 꺾이면 {won(sum(tr) / n)}") print(f"덜 남은 쪽 열 번에 한 번꼴 경계(하위 10%): 그대로 {won(q(hold, .1))} · 바로 {won(q(now, .1))} · 꺾이면 {won(q(tr, .1))}") first = {} for i, e in enumerate(evs): first.setdefault(e["code"], i) print(f"종목마다 첫 사건만: {len(first)}개 중 {sum(now[i] > tr[i] for i in first.values())}개 바로 승") if not kr: return for Y in (0.10, 0.15, 0.25): _, n2, _, t2 = cell(evs, Y) print(f" 꺾임 기준 {int(Y * 100)}%: 바로 쪽이 더 남은 것 {sum(a > b for a, b in zip(n2, t2))}번") for X in (0.20, 0.50): ev2 = events(names, folder, index_file, cost, X, clean) _, n2, _, t2 = cell(ev2, 0.20) print(f" {int(X * 100)}% 오른 날(꺾임 20%): {len(ev2)}번 중 바로 쪽이 더 남은 것 {sum(a > b for a, b in zip(n2, t2))}번") rec = [i for i, e in enumerate(evs) if e["t"] >= "2020-01-01"] print(f"2020년 이후 30% 오른 날 {len(rec)}번 중 바로 쪽이 더 남은 것 {sum(now[i] > tr[i] for i in rec)}번 · " f"줄어든 것 바로 {sum(now[i] < 1 for i in rec)}번 · 꺾이면 {sum(tr[i] < 1 for i in rec)}번") cash = [value(e, x, 'cash') for e, x in zip(evs, dl)] print(f"판 돈을 현금(이자 0)으로 두면: 꺾이면 쪽 3년 뒤 1,000만원 아래 {sum(c < 1 for c in cash)}번") ss = [i for i, e in enumerate(evs) if e["code"] == "005930"] print(f"삼성전자만: 30% 오른 날 {len(ss)}번 · 바로 쪽이 더 남은 것 {sum(now[i] > tr[i] for i in ss)}번 · " f"셋 중 그냥 둔 쪽이 가장 많이 남은 것 {sum(hold[i] > max(now[i], tr[i]) for i in ss)}번") print("삼성전자(005930) — 30% 오른 날 전부:") for i, e in enumerate(evs): if e["code"] == "005930": x = dl[i] sd = e["dates"][x] if x is not None else "안 꺾임" sv = won(e["seg"][x] / e["seg"][0]) if x is not None else "-" print(f" {e['t']} → 꺾여 판 날 {sd}(그날 계좌 {sv}) · 3년 뒤 {e['dates'][-1]}: 바로 {won(now[i])} · 꺾이면 {won(tr[i])} · 그대로 {won(hold[i])}") if __name__ == "__main__": kr = sorted(f[:-4] for f in os.listdir(os.path.join(D, "u2007")) if f.endswith(".csv")) report("국내 · 2007년 말 시가총액 상위 40 (판 돈 → KODEX200)", kr, os.path.join(D, "u2007"), os.path.join(D, "index", "KODEX200.csv"), 0.004, True, True) report("미국 · 대형주 30 (판 돈 → SPY)", US, os.path.join(D, "us30"), os.path.join(D, "index", "SPY.csv"), 0.002, False, False) print("끝.")