오빗의 출발점은 주식 데이터입니다
오빗은 딥러닝·머신러닝과 금융공학을 바탕으로 주식 데이터 전반을 분석하는 프로그램입니다. 가격과 거래량, 체결과 호가, 시장 지수의 움직임을 연결해 시장을 과학적으로 이해하는 데 초점을 둡니다.
오빗 데이터노트는 그 분석의 언어를 독자가 이해할 수 있도록 풀어내는 독립 블로그입니다. 숫자의 정의와 계산 방식부터 데이터의 패턴, 모델의 원리와 결과 해석까지 차근차근 설명합니다.
데이터 · 학습 · 금융공학
머신러닝에서는 데이터의 특성과 변수 사이의 관계, 학습과 검증의 원리를 살펴봅니다. 딥러닝에서는 시간에 따른 변화와 복잡한 패턴을 신경망으로 다루는 접근을 설명합니다. 금융공학에서는 수익률·변동성·상관관계·비용과 위험을 정량적으로 해석하는 관점을 다룹니다.
두 가지 글을 만납니다
데이터 읽기는 오빗의 숫자가 무엇을 뜻하고 어떻게 계산되는지 설명합니다. 체결과 호가의 차이, 거래대금의 변화, 관측 VWAP, 규칙 점수 등을 다룹니다.
관측 노트는 특정 날짜와 범위에서 무엇이 실제로 관측됐는지 정리합니다. 신호 빈도와 후속 결과, 평가하지 못한 자료를 함께 표시합니다.
분석의 근거를 설명합니다
과학적인 접근은 분석 대상과 계산 과정, 검증 조건을 명확하게 제시하는 데서 시작합니다. 규칙으로 계산한 지표인지, 학습 모델이 산출한 값인지에 따라 해석도 달라집니다. 현재 공개된 신호 점수는 선택한 규칙의 통과 비율이며, 각 글에서는 해당 숫자의 산출 방식을 함께 설명합니다.
최초 공개 자료는 2026년 9월 22~23일 관측에 기반합니다. 새로운 자료와 분석은 관측 날짜와 기준을 명시해 소개합니다.