Interactive Tool · 100% 브라우저 실행

AI 급등 종목 예측기
— 전종목 일괄 스캔

목표 수익률과 보유 기간만 정하면, 코스피·코스닥 전 종목의 시세를 이 브라우저가 직접 내려받아 종목마다 RSI·이격도·볼린저밴드로 지표를 만들고 로지스틱 회귀 모델을 학습시켜 "며칠 안에 목표 수익률을 달성할 확률"을 한 번에 계산합니다.

서버 전송 없음 · 모든 계산은 이 브라우저 안에서 실행됩니다
STEP 1

목표 조건 설정

전 종목에 동일하게 적용할 목표 수익률과 보유 기간을 정하세요.

목표 수익률2%
보유 기간(거래일)10일
고급 설정 (선택)
데이터 조회 기간
기본적으로 관리종목·투자주의환기종목·스팩(SPAC)·코넥스는 제외됩니다. 거래정지 등으로 시세가 비정상적이거나(예: 거래량 0인 날이 섞여 지표가 왜곡됨) 예측 자체의 의미가 적기 때문입니다.
대기 중
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인터넷 속도와 기기 성능에 따라 전체 분석에 약 1~3분이 걸릴 수 있습니다. 창을 닫지 말고 기다려주세요.
STEP 2

분석 결과

아직 분석을 실행하지 않았습니다.

종목코드 종목명 시장 목표수익률 보유기간 예측(%) 검증정밀도
투자주의

예측(%)은 최근 시세의 기술적 패턴을 로지스틱 회귀로 학습한 확률 추정치일 뿐입니다. 재무제표·공시·뉴스 같은 기본적 분석 요소는 전혀 반영되지 않으며, 과거 패턴이 미래에 반복된다는 보장도 없습니다. 이 결과만으로 매수·매도를 결정하지 마세요.

HOW IT WORKS

이 도구는 어떻게 계산하나요

별도 서버나 파이썬 없이, 이 HTML 파일 안의 자바스크립트가 아래 과정을 그대로 수행합니다.

① 전 종목 시세, 어디서 가져오나
GitHub의 FinanceData/marcap 저장소(매일 자동 갱신되는 KRX 공식 시세 기반 데이터셋)에서 최근 N년치 파일을 직접 내려받습니다. 이 저장소는 raw.githubusercontent.com에서 CORS를 허용해 프록시 서버 없이 브라우저가 바로 접근할 수 있고, 파일이 Parquet 형식이라 hyparquet(순수 자바스크립트 파서)로 그 자리에서 읽습니다. 파일 하나에 코스피·코스닥 전 종목의 그 해 일별 시세가 모두 들어 있어서, 종목마다 따로 요청할 필요가 없습니다.
② 대상 종목 필터링
코스피·코스닥(코스닥글로벌 포함) 종목만 대상으로 하며, 코넥스는 기본 제외됩니다(고급 설정에서 포함 가능). 관리종목·투자주의환기종목·스팩(SPAC)은 항상 제외됩니다 — 분류는 가장 최근 거래일 기준입니다.
③ 지표 계산 — RSI · 이격도 · 볼린저밴드
RSI(14)
100 − 100 / (1 + 상승평균 ÷ 하락평균)
이격도(20)
(종가 ÷ 20일 지수이동평균) × 100
볼린저밴드(20, 2σ)
상단 = MA20 + 2σ  |  하단 = MA20 − 2σ
원본 파이썬 노트북과 동일한 정의를 사용합니다. 값을 계산할 수 없는 초반 구간(최대 20거래일)은 종목별로 자동 제외됩니다.
④ 정답 라벨 만들기
각 날짜를 기준으로, 그 다음 날부터 설정한 보유 기간 안에 종가가 설정한 목표 수익률 이상 오른 날이 하루라도 있으면 "성공(1)", 없으면 "실패(0)"로 표시합니다.
⑤ 검증 방식 — 홀드아웃 1회
단일 종목용 버전은 시계열 5-Fold 교차검증을 사용했습니다. 이 페이지는 한 번에 수천 개 종목을 처리해야 해서, 종목마다 최근 20%를 검증용으로 떼어두는 홀드아웃 방식 1회로 정밀도(표의 "검증정밀도")를 계산합니다. 연산량이 5-Fold의 약 1/5 수준이라 전 종목을 몇 분 안에 끝낼 수 있지만, 검증은 상대적으로 덜 엄격합니다. 특정 종목 하나를 더 깊게 검증하고 싶다면 기존 단일 종목 버전(5-Fold)을 이어서 사용하는 것을 추천합니다.
⑥ 학습 모델 — 로지스틱 회귀
원본 노트북은 XGBoost를 사용했지만, 브라우저에서 외부 의존성 없이 종목마다 즉시 학습되도록 이 도구는 로지스틱 회귀를 경사하강법으로 직접 학습합니다. 알고리즘은 다르지만 "여러 지표를 조합해 상승 여부를 분류"하는 목적은 동일합니다. 표의 "예측(%)"은 각 종목의 가장 최근 거래일 지표를, 그 종목 자신의 과거 데이터로 학습한 모델에 넣어 나온 확률입니다.
참고

정밀도(Precision)는 모델이 "오른다"고 예측한 날들 중 실제로 맞은 비율입니다. 전체 상승 기회 중 몇 %를 잡아냈는지(재현율)는 별도 지표이며, 이 표에는 포함하지 않았습니다.