52주 신고가 돌파율 z-score (breakoutNewsConfirmation v2 변형)

공개 호출 방식

import dartlab
import polars as pl
import statistics

codes = ["005930", "000660", "035420", "051910", "207940"]

rows = []
for code in codes:
    try:
        px = dartlab.gather("price", code).head(260).to_dicts()
    except Exception:
        px = []
    if not px:
        rows.append({"code": code, "breakoutZ": None, "volZ": None, "confirmed": False})
        continue
    px.sort(key=lambda r: str(r.get("date") or r.get("tradeDate")))
    closes = [float(r.get("close") or r.get("closePrice") or 0) for r in px if (r.get("close") or r.get("closePrice"))]
    highs = [float(r.get("high") or r.get("highPrice") or 0) for r in px if (r.get("high") or r.get("highPrice"))]
    vols = [float(r.get("volume") or r.get("tradingVolume") or 0) * float(r.get("close") or 0) for r in px]
    if len(closes) < 60:
        rows.append({"code": code, "breakoutZ": None, "volZ": None, "confirmed": False})
        continue
    high52 = max(highs[-252:]) if len(highs) >= 60 else max(highs)
    cur = closes[-1]
    breakout_z = (cur / high52 - 1) if high52 > 0 else None
    recent_vol = vols[-1] if vols else 0
    vol_mean = statistics.mean(vols[-20:-1]) if len(vols) > 20 else 0
    vol_std = statistics.stdev(vols[-20:-1]) if len(vols) > 21 else 0
    vol_z = (recent_vol - vol_mean) / vol_std if vol_std > 0 else None
    confirmed = (breakout_z is not None and breakout_z >= -0.005 and vol_z is not None and vol_z >= 1.0)
    rows.append({
        "code": code,
        "breakoutZ": breakout_z,
        "volZ": vol_z,
        "confirmed": confirmed,
    })

table = pl.DataFrame(rows)
confirmed_n = int((table["confirmed"]).sum()) if table.height else 0

emit_result(
    table=table,
    values={"universe": len(codes), "confirmed": confirmed_n},
    date=None,
    sources=["dartlab://gather/price"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

universe 5 종목 confirmed breakout 카운트 단정. 예: “5 종목 universe — 005930 breakoutZ=-0.012 volZ=+0.8 confirmed=False / 000660 breakoutZ=-0.003 volZ=+1.5 confirmed=True (52주 고가 -0.3% + 거래대금 1.5σ) / 035420 breakoutZ=-0.020 volZ=+0.4 False / 051910 breakoutZ=-0.015 volZ=+2.1 False (신고가 미달) / 207940 breakoutZ=+0.005 volZ=+3.2 True → 2 of 5 confirmed (000660 + 207940 신고가 + 거래대금 동시).”

2. 핵심 근거 수집

• 5 종목 codes × dartlab.gather(‘price’) latest 260 row
• 각 code × (close + high + volume) 시계열
• 52주 고가 = max(highs latest 252)
• breakoutZ = close[-1] / high52 - 1, volZ = (vol[-1] - mean(vol[-20:-1])) / std

3. 메커니즘 분석

universe 5+ 종목 × 2 신호 cross-section
   breakoutZ = (close 현재가 / 52주 고가) - 1
     -0.005 ≥ → 신고가 근처 (0.5% 안)
     -0.05 ~ -0.005 → 근접
     < -0.05 → 신고가 미달
   ↓
volZ = 직전일 거래대금 20일 z-score
   ≥ +1.0 → 거래대금 confirmation 강
   0 ~ +1.0 → 보통
   < 0 → 거래대금 약화 (false breakout 위험)
   ↓
confirmed = breakoutZ ≥ -0.005 AND volZ ≥ +1.0
   양 신호 동시 → 진성 breakout 후보
   1 신호만 → 가짜 breakout (failed breakout) 위험
   ↓
v1 (binary flag) 실패 모드 회피:
   v1: 모든 종목 신고가 = True OR 모든 False → 변별력 0
   v2: 분포 형태 (breakoutZ stdev > 0.5) → 변별력 확보
   pythonCheck 강제 검증

v1 → v2 변형 — binary flag 의 universe 강세장 치우침 (5종 모두 신고가 가능성) 회피. 분포 z-score 로 상대 위치 측정.

4. 반례·한계

• 표본 거래일 < 60 → breakoutZ / volZ 결론 X.
• 52주 고가 산출 시 액면분할·무상증자 보정 누락 → 가짜 신고가 (보정 row 확인 필요).
• 거래대금 평균이 1회성 대규모 거래로 왜곡 → volZ 부정확.
• confirmed 단독 매수 결론 X — momentumFlow / sentiment 결합 필수.

5. 후속 모니터링

• confirmed = True → recipes.technical.momentumFlowDecouple 으로 수급 동조성.
• 신고가 시점 → recipes.sentiment.flowImbalance 로 수급 imbalance.
• v1 vs v2 비교 → recipes.technical.breakoutNewsConfirmation 로 binary flag 결과 cross-check.

대표 반환 형태

column	의미
code	종목코드
breakoutZ	close / 52주 고가 - 1
volZ	직전일 거래대금 20 거래일 z-score
confirmed	두 신호 동시 충족 여부

연계 절차

1. recipes.technical.breakoutNewsConfirmation - v1 (binary flag) 과 비교.
2. recipes.technical.momentumFlowDivergence - 수급 동조성 확인.
3. recipes.sentiment.flowImbalance - 신고가 시점 수급 imbalance.

기본 검증

• 표본 거래일 < 60 인 종목은 breakoutZ / volZ 결론 X.
• 52주 고가 산출 시 액면분할·무상증자 보정 row 가 raw 에 반영됐는지 확인 — 미반영 시 한계.
• confirmed 단독으로 매수 결론 X — momentumFlow / sentiment 와 결합 후 thesis.