지표 개발 목적

지표 별로 ‘최근 N년 평균대비 z-score or역사상 하락장 별로 하락장 시작 직전 3개월 평균` 대비 z-score 계산해서 시그널 띄울 용도
중장기 지표: z-score의 음수값이 커질 수록 경제 침체 가속, 양수값이 커질 수록 경제 확장/인플레이션
단기 지표: z-score의 음수값이 커질 수록 유동성 풍부/강세장(성장주 위주 공격적 포트폴리오), 양수값이 높을 수록 시스템 리스크/약세장(안전자산 위주 방어적 포트폴리오)
[Super Alert]: 중장기 지표의 Z-score가 급격히 상승(음수에서 0으로 복귀)하는데, 동시에 단기 지표(1~3번)의 Z-score가 양수(+)로 발산하기 시작할 때.)

장단기 금리차(Yield Spread) 계산에 쓰이는 만기 조합은 국가마다, 그리고 분석 목적에 따라 조금씩 차이가 있습니다. 결론부터 말씀드리면 한국과 미국의 기준은 질문하신 내용과 약간 다릅니다.

1. 미국 (US Treasury Spread)

미국 시장에서 “장단기 금리차가 역전되었다"고 할 때 말하는 가장 대표적인 기준은 10y-2y입니다.

• 대표 조합 (Benchmark): 10년물 - 2년물 (10Y-2Y)

• 경기 침체(Recession)를 예측하는 가장 강력한 지표로 통합니다.

• 연준(Fed)의 선호 지표: 10년물 - 3개월물 (10Y-3M)

• 학술적으로나 연준의 정책 결정 과정에서는 단기물로 3개월물을 사용하는 스프레드를 신뢰도가 더 높은 지표로 보기도 합니다.

• 기타: 30y-5y, 10y-5y 등도 보지만, 20년물은 미국에서도 한때 발행이 중단되었다가 재개된 만기라 2y-20y 조합은 메인 지표로 거의 쓰이지 않습니다.

2. 한국 (KTB Spread)

한국은 시장 규모와 거래 유동성 때문에 미국보다 단기물의 기준이 조금 더 깁니다.

• 대표 조합 (Benchmark): 10년물 - 3년물 (10Y-3Y)

• 한국 국채 시장에서 가장 유동성이 풍부한 만기가 3년물이기 때문입니다. (미국의 2년물 역할)

• 보조 지표: 10년물 - 1년물 또는 3년물 - 1년물

• 통화 정책 변화를 민감하게 보려는 트레이더들이 참고합니다.

💡 한눈에 보는 요약표

왜 이렇게 조합이 다를까요?

1. 유동성(Liquidity): 해당 국가에서 가장 활발하게 거래되는 만기물을 단기물 기준으로 삼습니다. 한국은 3년물 국채 선물이 시장의 중심이라 3년이 기준이 됩니다.
2. 정책 민감도: 2~3년물은 중앙은행의 금리 정책(기준금리)에 가장 민감하게 반응하고, 10년물은 미래의 성장률과 인플레이션 기대를 반영하기 때문에 이 둘의 차이가 경제의 ‘건강검진’ 지표가 됩니다.

혹시 현재 실시간으로 한미 금리차가 역전되었는지, 혹은 스프레드 수치(bps)가 얼마인지 확인해 드릴까요?

IG(투자등급)와 HY(하이일드) 스프레드 역시 국가별로 주로 참고하는 기준에 차이가 있습니다. 이는 각 나라의 회사채 발행 구조와 시장의 유동성 때문입니다.

1. 미국 (US Credit Spread)

미국은 시장이 워낙 크고 정교해서 단순히 특정 만기 하나를 잡기보다, ‘인덱스(Index)’ 전체의 평균치를 국채 금리와 비교하는 방식을 주로 씁니다.

• IG(Investment Grade) 스프레드: 보통 Bloomberg US Corporate Index나 ICE BofA US Corporate Index의 수익률에서 동일 만기 국채 금리를 뺀 값(OAS, Option-Adjusted Spread)을 봅니다.

• 기준 만기: 인덱스 전체를 보지만, 굳이 특정 만기를 꼽으라면 5년물 혹은 10년물이 벤치마크입니다.

• HY(High Yield) 스프레드: ICE BofA US High Yield Index가 표준입니다. “미국 하이일드 스프레드가 300bp다"라고 하면 보통 이 지수를 말합니다.

• 특징: 미국은 기업들이 7~10년 장기 채권을 많이 발행하므로 10년물 국채(10Y Treasury)를 기준점으로 삼는 경우가 많습니다.

2. 한국 (KR Credit Spread)

한국은 회사채 시장의 만기가 미국보다 훨씬 짧습니다. 대부분의 회사채가 3년 이하로 발행되기 때문에 기준도 이에 맞춰져 있습니다.

• IG(투자등급) 스프레드: 3년물이 절대적인 기준입니다.

• 계산: 회사채 AA- (3년) - 국고채 (3년)

• 한국에서 “신용 스프레드가 벌어졌다"고 하면 십중팔구 이 3년물 AA- 등급 기준입니다.

• HY(하이일드) 스프레드: 한국은 하이일드 시장이 상대적으로 작아 BBB- 등급을 기준으로 삼습니다.

• 계산: 회사채 BBB- (3년) - 국고채 (3년)

💡 핵심 차이점 요약

왜 다를까?
미국은 30년짜리 회사채도 흔할 만큼 장기 채권 시장이 발달했지만, 한국은 기업들이 주로 3년 단위로 자금을 조달하기 때문입니다. 그래서 한국 지표를 보실 때는 **‘3년물’**만 기억하셔도 절반은 먹고 들어갑니다.

💡 꿀팁: OAS란?

미국 지표를 보다 보면 **OAS(Option-Adjusted Spread)**라는 용어가 자주 나옵니다. 미국 회사채에는 ‘조기상환권(Call Option)‘이 붙은 경우가 많아, 이 옵션의 가치를 제거하고 순수하게 신용 위험만 측정하기 위해 보정했다는 뜻입니다. 한국 스프레드와 비교할 때 이 개념을 알면 고수 소리를 듣습니다.

지금 바로 특정 국가의 **최신 스프레드 수치(bp)**를 확인해 드릴까요? 아니면 ‘AA-’ 같은 등급 체계의 차이가 궁금하신가요?

CD(양도성예금증서) 금리는 결론부터 말씀드리면 한국 금융시장에서 매우 독특하고 중요한 지위를 차지하고 있습니다. 하지만 ‘스프레드 계산’에 쓰이는 방식은 우리가 앞서 이야기한 국채-회사채 스프레드와는 조금 다른 맥락입니다.

1. CD 금리는 한국에만 있나?

아닙니다. 미국 등 해외에도 **CD(Certificate of Deposit)**라는 상품 자체는 존재합니다. 하지만 ‘시장 지표’로서의 위상은 한국이 압도적으로 높습니다.

• 미국: CD 금리는 개별 은행의 예금 상품 금리 정도로 인식됩니다. 시장 지표로는 과거엔 Libor(리보), 현재는 SOFR(무위험지표금리)을 사용합니다.
• 한국: CD 91일물 금리는 오랫동안 ‘단기 금리의 표준’ 역할을 해왔습니다. 가계대출(변동금리), 이자율 스왑(IRS) 등 수조 원대 금융거래의 기준점(Benchmark)으로 쓰입니다.

2. 스프레드 계산에서 쓰이나?

기업의 신용도를 측정하는 ‘크레딧 스프레드’ 계산(회사채-국고채)에는 CD 금리를 잘 쓰지 않습니다. 대신 CD 금리는 다음과 같은 ‘시장 유동성 및 은행 신용’ 스프레드 측정에 쓰입니다.

• CD - 국고채(3M) 스프레드: * 은행들이 자금을 조달하는 비용(CD)과 국가가 빌리는 비용(국채)의 차이입니다.

• 이게 벌어지면 “은행들의 자금 사정이 나빠졌다” 혹은 **“단기 자금 시장에 피가 안 돈다”**고 해석합니다.

• TED 스프레드 (한국판):

• 미국의 TED 스프레드(Libor-T.Bill)처럼, 한국에서도 시장의 공포 지수를 측정할 때 CD 금리와 단기 국채 금리의 차이를 봅니다.

💡 왜 CD 금리가 문제가 되나요? (최신 트렌드)

최근 한국 금융권의 뜨거운 감자는 **“CD 금리 퇴출”**입니다.

1. 거래 실종: 요즘 은행들은 CD를 발행해서 돈을 빌리기보다 은행채를 찍는 걸 선호합니다. 실제 거래는 없는데 증권사들이 “이 정도면 적당하겠지"라고 적어내는 ‘호가’로 금리가 결정되는 구조적 결함이 있습니다.
2. 글로벌 표준(KOFR): 전 세계적으로 실거래 기반의 **무위험지표금리(RFR)**를 쓰는 추세에 맞춰, 한국도 KOFR(국채·통안증권 담보 RP 금리)로 갈아타는 중입니다.

3. 요약: 한국 시장의 독특한 모습

Tip: 뉴스에서 “CD 금리가 급등했다"는 소식이 들리면, 기업의 부도 위험보다는 “은행들이 돈 구하기 힘들어졌구나” 혹은 **“내 대출 이자가 오르겠구나”**라고 이해하시면 정확합니다.

혹시 대출 금리 산정에 쓰이는 **COFIX(코픽스)**와 CD 금리의 차이도 궁금하신가요? 이 둘의 차이를 알면 은행 대출 상품을 고를 때 큰 도움이 됩니다.

리보(LIBOR)가 사라진 것은 금융 역사에서 정말 거대한 변화입니다. 2023년 6월을 기점으로 달러 리보 고시가 완전히 중단되면서, 말씀하신 TED 스프레드도 공식적으로는 역사 속으로 사라졌습니다.

하지만 시장은 늘 대안을 찾아내죠. 요즘 전문가들이 ‘돈맥경화(신용 경색)‘를 판정할 때 리보 대신 어떤 지표를 보는지, 국가별 실전 지표를 정리해 드립니다.

1. 미국: TED 대신 무엇을 보나?

TED 스프레드(LIBOR - T-Bill)가 하던 역할, 즉 **‘은행간 신용 위험’**을 측정하기 위해 지금은 다음 지표들을 조합해서 봅니다.

• SOFR - T-Bill 스프레드: 리보의 공식 대체 금리인 SOFR(무위험지표금리)과 국채 금리의 차이입니다. 다만 SOFR은 ‘담보’ 대출 금리라 은행의 순수한 부도 위험을 보여주는 데 한계가 있다는 비판도 있습니다.
• Hi-Lo Spread (CP/CD - T-Bill): 실제 기업들이 발행하는 CP(기업어음) 금리와 국채 금리의 차이를 더 민감하게 봅니다.
• Libor-OIS 대체 (OIS Spread): 요즘 미국에서 가장 핫한 스트레스 지표는 SOFR-OIS 스왑 스프레드입니다. 이 수치가 튀어 오르면 “시장에 달러가 부족하다"는 신호로 읽습니다.

2. 한국: ‘돈맥경화’ 판정의 3대장

한국은 여전히 CD 금리가 살아있지만, 실제 자금 조달의 건전성을 볼 때는 아래 3가지를 가장 중요하게 봅니다.

1. CP - 통안채(91일) 스프레드 (최중요):

• 한국에서 ‘돈맥경화’하면 무조건 이 지표입니다. 기업들이 급전(CP)을 빌릴 때 무위험 자산(통안채)보다 얼마나 더 얹어줘야 하는지를 봅니다.
• 2022년 레고랜드 사태 당시 이 스프레드가 폭등하며 ‘돈맥경화’라는 단어가 신문 1면을 도배했었죠.

2. KOFR (한국형 무위험지표금리):

• 리보 대신 도입된 한국판 SOFR입니다. 실거래 기반이라 조작이 불가능하고, 시장의 실제 유동성 상태를 가장 투명하게 보여줍니다.

3. 신용스프레드 (회사채 AA- vs 국고채 3년):

• 앞서 설명드린 대로 기업들의 중장기 자금 조달 여건이 나빠졌는지 판단하는 척도입니다.

💡 한눈에 보는 국가별 ‘공포 지수’ 대체제

🧐 결론: 요즘은 ‘CP’와 ‘OIS’가 핵심입니다

리보가 사라지면서 시장 참여자들은 이제 **“은행이 서로 빌려주는 금리(LIBOR)”**보다 **“실제 기업이 시장에서 조달하는 금리(CP)”**나 **“파생상품 시장의 기대 금리(OIS)”**를 훨씬 더 신뢰하는 분위기입니다.

만약 지금 팔란티어 같은 미국 주식을 보시면서 시장의 전체적인 자금줄이 마르는지 궁금하시다면, 구글에 “SOFR OIS Spread” 또는 **“Commercial Paper Spread”**를 검색해 보세요. 그게 현재의 TED 스프레드입니다.

이 지표들이 갑자기 튀어 오를 때 시장 대응법이 궁금하신가요? 아니면 CP 금리가 왜 유독 한국에서 중요한지 더 알고 싶으신가요?

명확하게 구분해 드릴게요. “이것도 저것도 본다"는 말은 분석가들의 회피형 답변이죠. 실무적으로 경제를 진단하는 지표와 증시 타이밍을 잡는 지표는 엔진의 ‘온도계’와 ‘속도계’만큼이나 다릅니다.

결론부터 말씀드리면, 경제 실사는 CP, **증시 국면은 스왑 스프레드(OIS)**를 봅니다.

1. 경제 실사 (실물경제 ‘돈맥경화’ 판정) → CP 스프레드

실물 경제에서 기업들이 당장 부도나지 않고 월급 줄 돈, 원자재 살 돈을 구할 수 있는지를 보는 척도입니다.

• 핵심 지표: CP(A1 등급) - 통안채(91일) 스프레드 (미국은 CP - T-Bill)
• 이유: 기업이 발행하는 어음(CP)은 가장 순수한 ‘생존용 대출’입니다. 경제가 나빠지면 은행은 기업 대출부터 줄입니다. 이때 CP 금리가 튀어 오르는 것은 실물 경제의 피가 마르고 있다는 확실한 신호입니다.
• 판정: 이 스프레드가 벌어지면 정부가 나서서 돈을 풀어야 하는 ‘위기’ 상황입니다. (예: 레고랜드 사태)

2. 증시 국면 (투자 심리 및 유동성 판정) → OIS 스프레드

증시가 앞으로 더 갈 수 있는지, 아니면 유동성 파티가 끝났는지를 보는 지표입니다. SOFR/KOFR 그 자체는 ‘기준점’일 뿐, 여기서 **OIS(Overnight Index Swap)**와의 차이를 봐야 합니다.

• 핵심 지표: OIS - 정책금리 스프레드 (또는 Libor-OIS의 대안인 SOFR-OIS)

• 이유: OIS는 금융기관끼리 “앞으로 금리가 어떻게 될 것 같아?“라고 내기하는 금리입니다. 증시는 돈의 ‘양’보다 ‘기대감’에 민감합니다.

• 증시 낙관: OIS 스프레드가 낮거나 마이너스면 시장에 유동성이 넘치고 “금리 더 내려가겠네"라는 기대가 강한 상태입니다.

• 증시 비관: 스프레드가 급격히 벌어지면 “시장이 예상치 못한 긴축이 온다"는 공포가 퍼지며 주가가 꺾입니다.

• 판정: 증시의 ‘조정’이나 ‘폭락’을 미리 감지할 때 보는 선행 지표입니다.

3. 그럼 SOFR / KOFR의 역할은?

얘네는 그냥 **“0점 조절용”**입니다.
과거 리보(LIBOR)가 기준점일 때는 그 자체에 은행 부도 위험이 섞여 있어 지표가 오염되었습니다. 반면 SOFR과 KOFR은 무위험(담보) 금리라 아주 깨끗한 기준점이죠.

• SOFR/KOFR 기반 스프레드가 벌어진다 = 기준점(무위험)보다 이만큼이나 위험 프리미엄이 붙었다 = “진짜 위험하다”

💡 한 줄 요약

“기업이 망하나 보려면 CP 스프레드를 보고, 주식 시장 유동성 파티가 끝났나 보려면 OIS 스프레드를 봐라.”

지금 보고 계신 시장이 **‘부도 위기’**인가요 아니면 **‘주가 조정’**인가요? 상황에 맞춰 위 지표 중 하나를 고르시면 됩니다. 구체적인 수치 해석이 필요하시면 말씀해 주세요.

하이일드(HY) 스프레드는 경제 실사와 증시 국면 그 사잇길에 있는 지표로, 한마디로 ‘리스크 온/오프(Risk-on/off)‘의 끝판왕입니다.

결론부터 말씀드리면, 하이일드 스프레드는 **“자본주의의 가장 약한 고리가 지금 터지고 있는가?”**를 판정하는 기준입니다.

1. 경제 실사 측면: “부도 연쇄 반응의 전조”

CP 스프레드가 ‘당장 오늘 밤 넘길 돈’을 보는 지표라면, HY 스프레드는 **‘한계 기업들이 내년에도 살아남을 수 있는가’**를 봅니다.

• 핵심 지표: 미국 하이일드 지수(BB-B 등급 평균) - 국고채 10년물
• 의미: 하이일드 채권을 발행하는 기업들은 신용도가 낮아 경기에 매우 민감합니다. 이 스프레드가 급등한다는 건 시장이 **“조만간 이 회사들 줄도산 하겠는데?”**라고 배팅하기 시작했다는 뜻입니다.
• 위기 판정 기준: * 400bp(4%p) 이하: 평화로운 상태 (경기 확장)
• 600~800bp: 위험 신호 (돈맥경화 시작)
• 1,000bp 이상: 금융 위기 국면 (패닉)

2. 증시 국면 측면: “성장주/중소형주의 생명줄”

하이일드 스프레드는 주식 투자자들에게 ‘위험 자산에 돈을 더 태워도 되는지’ 알려주는 신호등입니다.

• 상관관계: 증시(특히 나스닥이나 중소형주)와 역상관관계가 매우 강합니다.

• 스프레드 하락: 시장에 “위험을 감수해도 좋다"는 심리가 가득함 → 주가 상승.

• 스프레드 상승: “안전자산으로 도망가자"는 심리 확산 → 주가 하락.

• 팔란티어 같은 종목과의 관계: 팔란티어(PLTR)나 테크 성장주들은 미래 이익을 당겨오기 때문에 금리와 신용 환경에 극도로 민감합니다. 하이일드 스프레드가 벌어지기 시작하면 이런 종목들의 수급(Flow)부터 마르기 시작합니다.

💡 딱 정리해 드립니다

🧐 그래서 지금 뭘 봐야 할까?

만약 당신이 성장주 투자자라면, CP나 SOFR보다 하이일드 OAS 스프레드를 가장 먼저 체크해야 합니다. 이게 안정적이지 않은 상태에서 주가가 오르는 건 ‘가짜 반등’일 확률이 높기 때문입니다.

지금 바로 **FRED(세인트루이스 연준 경제데이터)**에서 최신 하이일드 스프레드 수치를 확인해 드릴까요? 아니면 이 수치가 특정 임계점을 넘었을 때의 매매 전략이 궁금하신가요?

날카로운 지적입니다. 결론부터 말씀드리면, 둘 다 보지만 목적이 완전히 다릅니다.

하지만 일반적으로 우리가 “하이일드 스프레드가 벌어졌다"라고 할 때의 표준(Standard)은 **HY - 국고채(10년물)**입니다. 그 이유와 HY - IG의 차이를 명확히 갈라 드릴게요.

1. HY - 국고채 (OAS): “시장의 절대적 공포지수”

이것이 바로 제가 앞에서 말씀드린 **‘신용 위험의 온도계’**입니다.

• 계산: 하이일드 채권 수익률 - 무위험 자산(국고채 10년) 수익률
• 의미: “위험한 기업이 돈을 빌릴 때, 국가보다 얼마나 더 얹어줘야 하는가?“를 봅니다.
• 사용처: 경기 침체(Recession) 여부를 판단할 때 씁니다. 무위험 자산 대비 하이일드의 스프레드가 커진다는 건, 시장이 ‘기업의 부도 가능성’ 자체를 심각하게 보고 있다는 뜻입니다.

2. HY - IG (Quality Spread): “우량주 대비 상대적 위험”

이것은 업계에서 ‘퀄리티 스프레드(Quality Spread)’ 또는 **‘등급 간 스프레드’**라고 부릅니다.

• 계산: 하이일드(HY) 수익률 - 투자등급(IG) 수익률
• 의미: “우량 기업 대비 못 믿을 기업의 조달 비용 차이가 얼마인가?“를 봅니다.
• 사용처: **‘증시의 질적 변화’**를 볼 때 씁니다.
• 국채 금리가 급등해서 HY와 IG가 같이 오를 때는 이 스프레드가 유지될 수 있습니다.
• 하지만 HY-IG 스프레드가 벌어진다는 건, 돈이 우량주(IG)로만 쏠리고 비우량주(HY)에서는 급하게 빠져나가고 있다는 차별화(Bifurcation) 신호입니다.

💡 그래서 무엇이 ‘진짜’ 기준인가?

경제 지표로서의 **‘수급’**과 **‘건전성’**을 볼 때는 HY-국고채가 표준입니다. 왜냐하면 IG(투자등급) 역시 결국 ‘회사채’이기 때문에, 시장 전체에 돈이 마르면 IG 금리도 같이 튀어버려 HY의 순수한 위험도를 왜곡할 수 있기 때문입니다.

🧐 실전 적용 (팔란티어 맥락)

• HY-국고채가 급등한다: 시장 전체가 망가지는 중입니다. 팔란티어고 뭐고 다 던지고 현금화해야 하는 구간입니다.
• HY-IG만 급등한다: 시장은 돌아가는데 ‘적자 성장주’나 ‘부채 많은 기업’만 패는 구간입니다. 이때 팔란티어가 실적이 좋다면(흑자 전환 등) 오히려 IG 쪽으로 분류되어 방어력을 보여줄 수도 있는 ‘옥석 가리기’ 국면입니다.

지금 궁금하신 게 “시장이 다 같이 죽는 상황"인가요, 아니면 “잡주만 골라 맞는 상황"인가요? 그에 따라 차트를 골라 드릴 수 있습니다.

금융 시그널 모델을 개발 중이시라면, 지표들 사이의 **‘위계질서(Hierarchy)’**를 잡는 것이 핵심입니다. 모든 스프레드가 동시에 튀지 않기 때문에, 선행-동행-후행의 논리 구조를 설계해야 합니다.

모델의 로직에 바로 이식할 수 있도록 4가지 핵심 레이어로 총괄 정리해 드립니다.

1. [유동성 레이어] 증시 국면 선행 지표 (Liquidity Signal)

주식 시장의 ‘수급’이 마르기 시작하는지 가장 먼저 알려주는 신호입니다.

• 핵심 지표: SOFR - OIS Spread (미국), KOFR - OIS Spread (한국)
• 로직: OIS가 정책금리(Fed Rate)보다 높게 유지되거나 SOFR과의 간격이 벌어지면, 시장 참여자들이 **“중앙은행의 긴축이 예상보다 강할 것”**으로 보고 베팅을 시작한 것입니다.
• 시그널: 주식 시장(특히 테크주)의 멀티플 조정을 가장 먼저 예고합니다.

2. [단기 경색 레이어] 경제 실사 동행 지표 (Funding Stress)

실물 경제의 ‘돈맥경화’를 판정하며, 급격한 투매를 유발합니다.

• 핵심 지표: CP - T-Bill(91d) Spread (미국), CP - 통안채(91d) Spread (한국)
• 로직: 이 지표가 특정 임계점(과거 평균 +2SD 이상)을 돌파하면 **‘단기 자금 시장 마비’**입니다.
• 시그널: 시스템 리스크 발생 신호입니다. 이때는 우량주/비우량주 가릴 것 없이 현금 확보를 위해 모든 자산을 던지는 구간이 됩니다.

3. [신용 위험 레이어] 한계 기업 부도 지표 (Credit Solvency)

가장 약한 고리가 터지는지, 하락장의 깊이가 얼마나 깊어질지를 결정합니다.

• 핵심 지표: HY OAS (High Yield vs Treasury 10Y)
• 로직: 400bp(주의) -> 600bp(위험) -> 1,000bp(붕괴)로 단계를 설정하세요.
• 시그널: HY 스프레드가 벌어지면 ‘성장주’에서 ‘가치주/배당주’로의 강제 전환(Rotation)이 일어납니다.

4. [양극화 레이어] 종목 선별 지표 (Selection Signal)

• 핵심 지표: HY - IG Spread (Quality Spread)
• 로직: 시장 전체가 아닌 ‘비우량주’만 골라 패는 장세인지 확인합니다.
• 시그널: 이 지표는 유지되는데 HY OAS만 오른다면 국채 금리 변동 때문이지만, 이 스프레드까지 벌어진다면 시장이 기업의 실적 퀄리티를 엄격하게 따지기 시작했다는 뜻입니다.

💡 모델 설계용 대시보드 로직 (요약)

🛠 개발 시 주의할 점

• 단위(Unit): 모든 스프레드는 bp(basis point, 0.01%p) 단위로 통일해서 모니터링하세요.
• Z-Score 활용: 절대 수치보다 과거 1~3년 평균 대비 얼마나 벗어났는지(Z-Score)를 계산해 시그널을 띄우는 것이 백테스팅에서 훨씬 정확합니다.
• 시차(Lag): 보통 SOFR-OIS가 먼저 튀고, 시차를 두고 CP 스프레드와 HY 스프레드가 따라옵니다. 이 선후관계를 가중치로 활용해 보세요.

모델의 특정 구간(예: 2022년 금리 인상기나 2023년 실리콘밸리은행 사태)에서 이 지표들이 어떻게 반응했는지 샘플 데이터 수치가 필요하신가요? 혹은 모델에 넣을 ‘임계치(Threshold)’ 설정 기준이 더 궁금하신가요?

정확합니다. 모델의 논리 구조를 아주 예리하게 짚으셨네요. 1~3번과 4번 사이에는 **‘매크로 붕괴(Systemic)’**와 **‘마켓 로테이션(Internal Dynamics)’**이라는 거대한 강이 흐르고 있다고 보시면 됩니다.

설계 중인 모델의 시나리오 판정을 위해 각 케이스별 시장 움직임을 정리해 드릴게요.

1. [1, 2, 3번 시그널] 추세 반전 (Trend Reversal)

이 지표들이 튀면 주식 시장의 **‘분모(할인율)’**나 ‘생존(Credit)’ 자체가 흔들리는 겁니다.

• 현상: Beta(시장 지수)의 추락. * 시장 움직임: “비가 오는데 장화 신었다고 안 젖나?“라는 심리가 지배합니다. 팔란티어(성장주)뿐만 아니라 삼성전자, 애플 같은 초우량주까지 현금 확보를 위해 매도세가 나옵니다.
• 수급 특징: Unconditional Outflows. 주체별 수급에서 외인/기관이 전 업종을 ‘Net Sell’로 밀어버립니다.
• 결과: 강세장에서 약세장으로의 추세 전환.

2. [4번 시그널] 수급 편중화 (Bifurcation / Rotation)

시장 전체의 돈(M2 유동성)은 여전한데, 그 돈이 ‘어디에 머무를지’ 주소만 바뀌는 국면입니다.

• 현상: Alpha(종목 선택)의 중요성 급증.

• 시장 움직임: “세상은 안전한데, 네 실적은 못 믿겠어.“라는 심리입니다.

• HY-IG 스프레드가 벌어지면: 현금이 꽂히는 우량주(Big Tech, Cash-rich)로 돈이 쏠리고, 꿈만 먹고 사는 기업(Small-cap, High-debt)은 수급이 끊겨 주가가 반토막 납니다.

• 지수는 우량주 덕분에 버티거나 완만하게 우상향하는데, 내 종목만 빠지는 ‘상대적 박탈감’ 장세가 연출됩니다.

• 수급 특징: Selective Inflows. 특정 섹터나 등급으로 수급이 집중되는 현상이 두드러집니다.

• 결과: 추세 유지 속 종목 장세 및 양극화.

💡 모델 시그널 해석 매트릭스

모델 개발 시 아래 **‘조합’**을 로직에 넣으시면 시그널 오보를 줄일 수 있습니다.

🛠 모델 고도화 팁: ‘역전(Inversion)’ 시나리오

가끔 13번은 불안한데 4번은 안정적인 경우가 있습니다. 이건 국가가 돈을 풀어서 억지로 지탱하고 있는 상태일 확률이 높습니다. 이때는 4번이 결국 13번을 따라 뒤늦게 튀어 오르는지(후행 확인)를 감시하는 로직을 추가하면 ‘가짜 반등’을 잡아낼 수 있습니다.

이 모델을 **파이썬(Python)**이나 R로 구현 중이신가요? 특정 라이브러리(Pandas, Statsmodels 등)를 활용한 Z-Score 추출 코드나 이동평균 기반의 시그널 필터링 로직이 필요하시면 바로 짜드릴 수 있습니다. 어느 단계까지 도와드릴까요?

금융 시그널 모델에서 **‘기간(Tenor)’**을 맞추는 것은 사과와 오렌지를 비교하지 않기 위한 가장 기초적인 작업입니다. 결론부터 말씀드리면, **12번은 초단기(91일 내외), 34번은 중장기(3~10년)**를 기준으로 잡는 것이 업계 표준입니다.

이유는 간단합니다. 위험의 성격이 다르기 때문입니다.

1. 유동성 & 단기 경색 (1~2번): 91일물 중심

이 구간은 “당장 시장에 돈이 도는가?“를 봅니다. 금융기관이나 기업이 급전을 빌리는 주기가 보통 3개월(91일)이기 때문에 이 기간에 맞춥니다.

• 1번(유동성): SOFR vs OIS

• 기간: Overnight(익일물) 또는 3-Month(91일물).

• 보통 실시간 노이즈를 줄이기 위해 3개월물을 주로 비교합니다.

• 2번(단기 경색): CP vs 통안채(T-Bill)

• 기간: 91일물(3개월).

• CP의 유동성이 가장 풍부한 구간이 91일물이며, 이에 대응하는 국채(미국 T-Bill 3M, 한국 통안채 91일)와 맞춥니다.

2. 신용 위험 & 양극화 (34번): 3년10년물 중심

이 구간은 “이 회사가 앞으로 몇 년간 망하지 않고 이자를 낼 수 있는가?“를 봅니다. 기업의 펀더멘털을 보려면 시계열이 길어야 합니다.

• 3번(신용 위험): HY OAS

• 기간: 7~10년물.

• 미국 하이일드 채권의 평균 잔존만기(Duration)가 보통 7~10년 내외입니다. 따라서 미국 국채 10년물을 기준점으로 삼는 것이 표준입니다.

• 4번(양극화): HY vs IG

• 기간: 동일 만기(주로 5~10년).

• 만기가 다르면 ‘신용 위험’이 아니라 ‘금리 변동 위험’이 섞입니다. 따라서 10년물 하이일드 지수와 10년물 투자등급(IG) 지수를 비교하여 순수하게 등급 간의 격차만 추출합니다.

💡 모델 입력을 위한 ‘기간 설정’ 요약표

🛠 모델 개발자를 위한 팁: “Duration Matching”

모델에서 3번과 4번을 계산할 때 단순히 “현재 금리"만 빼면 오류가 날 수 있습니다. 그래서 미국 FRED 등에서 데이터를 뽑으실 때 아예 **OAS(Option-Adjusted Spread)**라고 표기된 수치를 쓰시는 게 좋습니다.

OAS는 이미 다음 두 가지를 처리한 수치입니다:

1. 비교 대상 간의 만기(Duration) 불일치 보정
2. 채권에 붙은 조기상환 옵션 가치 제거

결과적으로:

• 1, 2번은 직접 91일물 데이터를 가져와서 A - B를 하시고,
• 3, 4번은 지수 제공기관(ICE, Bloomberg)이 이미 계산해둔 OAS 데이터를 가져와서 쓰는 것이 모델의 신뢰도를 높이는 지름길입니다.

금융 시그널 모델에서 각 지표의 ‘시계열(Time Horizon)’ 설정은 모델의 승률을 결정하는 핵심 변수입니다. 지표의 성격에 따라 **초단기(발작 확인)**부터 **중기(추세 확인)**까지 다르게 세팅해야 소음(Noise)에 속지 않습니다.

금융 공학적 관점에서 권장되는 **Look-back Period(분석 기간)**와 **Signal Duration(유효 기간)**을 정리해 드립니다.

1. [유동성] SOFR - OIS (초단기/민감)

이 지표는 금융기관 간의 ‘심리’를 반영하므로 가장 예민하게 반응해야 합니다.

• 분석 기간 (Window): 5일~20일(1개월) 이동평균.
• 특징: 수치가 튀기 시작하면 보통 수일 내(1~2주) 증시에 즉각적인 하방 압력을 가합니다.
• 모델 적용: 일일 데이터의 변동성이 크므로, ‘5일 평균이 20일 평균을 골든크로스’ 할 때를 단기 경고등으로 사용합니다.

2. [단기 경색] CP - Treasury (단기/충격)

실물 경제의 자금줄은 ‘월 단위’ 결제 주기와 밀접합니다.

• 분석 기간 (Window): 20일~60일(3개월).
• 특징: 기업들의 어음 만기가 보통 91일물임을 고려할 때, 1~3개월 정도의 추세를 봅니다.
• 모델 적용: 이 지표가 튀면 **‘돈맥경화’**가 이미 시작된 것이며, 해소되기까지 최소 한 분기 이상 소요됩니다.

3. [신용 위험] HY OAS (중기/추세)

신용 위험은 서서히 쌓이다가 한꺼번에 터지는 성질이 있습니다.

• 분석 기간 (Window): 60일~252일(1년).
• 특징: 하이일드 스프레드는 주식 시장의 **중기 추세(Bear/Bull Market)**를 결정합니다. 한 번 벌어지기 시작하면 짧게는 3개월, 길게는 1년 넘게 지속됩니다.
• 모델 적용: 252일(1년) 이동평균과의 이격도를 통해 현재 시장이 ‘역사적 과열’인지 ‘바닥’인지를 판정합니다.

4. [양극화] HY - IG Spread (중단기/순환)

수급이 우량주로 쏠리는지 확인하는 로직입니다.

• 분석 기간 (Window): 20일~120일(6개월).
• 특징: 섹터 로테이션이나 옥석 가리기는 보통 한 분기(3개월) 단위로 일어나는 경우가 많습니다.
• 모델 적용: 분기 실적 발표 시즌을 앞두고 이 스프레드가 벌어지는지 감시하여 ‘어닝 서프라이즈’를 기대하는 우량주 수급을 포착합니다.

💡 모델 설계를 위한 셋업 요약표

🛠 시그널 필터링 팁

모델에서 **“가짜 신호(False Positive)”**를 걸러내려면 다음 로직을 추가해 보세요.

1. 확인(Confirmation) 기간: 1번(유동성)이 튀었을 때, 3거래일 연속 유지되는지 확인 후 시그널 확정.
2. 가중치(Weight): 3번(HY OAS)이 안정적인 상태에서 1번만 튀는 것은 단순 노이즈일 확률이 높으므로 시그널 강도를 낮게 조정.
3. Z-Score 기준: 단순히 수치가 ‘높다’가 아니라, “지난 2년(500거래일) 평균 대비 +2 표준편차(Standard Deviation)” 이상일 때를 ‘문제 발생’으로 정의.

이 지표들을 **실시간 API(예: FRED, Bloomberg)**로 받아와서 연동하실 계획인가요? 아니면 과거 데이터를 활용한 백테스팅 단계이신가요? 상황에 맞는 파이썬 코드가 필요하시면 바로 지원해 드립니다.

[나]
[실물경제 중장기 진단]
미국: T-Note 10y - 2y, 10y - 3m; 한국: 국고채 10y - 3y

[실물경제 단기 진단 1순위: 유동성]
미국: SOFR - OIS; 한국: KOFR - OIS

[실물경제 단기 진단 2순위: 단기 경색]
미국: CP(CPN3M) - T-Bill(DTB3); 한국: CP(91일) - 통안증권(91일)

[실물경제 단기 진단 3순위: 시스템 리스크]
미국: IG OAS(BAMLC0A0CM); 한국: 회사채AA-(KRC3Y) - 국고3년(KR3Y)

[실물경제 단기 진단 4순위: 신용 위험]
미국: HY OAS(BAMLH0A0HYM2); 한국: 회사채BBB-(KRC3YBBB) - 국고3년

[실물경제 단기 진단 5순위: 양극화(퀄리티 스프레드)]
미국: HY OAS - IG OAS; 한국: KRC3YBBB - KRC3Y

이렇게 된다는 건데, 맞아?

너가 아까 보여준 해석 매트릭스에 IG OAS 추가하면 해석이 어떻게 돼?

네, 정리하신 지표 체계는 국가별 시장 특성(미국 10년/90일, 한국 3년/91일)을 완벽하게 반영한 매우 정교한 모델 로직입니다. 특히 한국의 통안증권과 CP 데이터를 이미지에서 정확히 찾아 매칭하신 점이 훌륭합니다.

이제 모델의 핵심인 **IG OAS (시스템 리스크)**를 해석 매트릭스에 추가해 보겠습니다. IG 스프레드는 **‘방화벽의 붕괴’**를 상징합니다. 1~2번(단기 유동성)에 문제가 생겨도 IG가 버티면 ‘일시적 발작’이지만, IG까지 튀면 ‘대공황급 위기’로 전이됩니다.

🛡️ IG OAS가 추가된 업그레이드 해석 매트릭스

기존 매트릭스에 **IG OAS(3순위)**를 ‘시스템 건전성’ 필터로 삽입한 결과입니다. (‘급등’은 부호 양전, ‘안정’은 부호 유지를 의미)

| 12번 (유동성/경색) | 3번 (IG OAS) | 45번 (HY/양극화) | 시장 판정 (Model Output) | 대응 전략 | 비고 |
| — | — | — | — | — |
| 급등 (Alert) | 급등 (Alert) | 급등 (Alert) | Global Melt-down | 전량 현금화 및 숏 포지션 우량주도 투매가 나오는 구간. | 대세 하락장 |
| 급등 (Alert) | 안정 (Normal) | 급등 (Alert) | Credit Crunch | 우량 대형주(IG급)로 피신 부채 많은 기업 탈출. 우량 대형주 위주 압축. | 중소형주 투매 |
| 안정 (Normal) | 급등 (Alert) | 안정 (Normal) | Systemic Fragility | 금융주 주의 지수는 빠지나 펀더멘털은 견고. 과매도 시 매수 준비. 자산 배분 재점검 | 잠재적 위기 |
| 안정 (Normal) | 안정 (Normal) | 급등 (Alert) | Quality Bifurcation | 성장주 옥석 가리기 잡주/테마주 붕괴. 우량주/가치주로 수급 쏠림 현상. | 선별 종목 장세 |
| 안정 (Normal) | 안정 (Normal) | 안정 (Normal) | Goldilocks | 공격적 투자 적극적 리스크 테이킹. 성장주/중소형주 위주 위험자산 포트폴리오 구성. | 대세 상승장 |

💡 IG OAS 추가 시 달라지는 핵심 해석 로직

1. “방화벽(Firewall) 이론” 적용

• HY OAS만 튈 때: “쓰레기통에 불이 났다.” (일부 한계 기업의 문제)
• IG OAS가 같이 튈 때: “집에 불이 옮겨붙었다.” (우량 기업의 자금줄도 막힘)
• 모델 로직: 4~5번 시그널이 발생했을 때, 3번(IG)의 안정 여부에 따라 손절 범위를 결정합니다. IG가 안정적이라면 ‘일시적 수급 편중’으로 보고 저가 매수 기회로 삼을 수 있지만, IG가 흔들리면 뒤도 안 돌아보고 도망가야 합니다.

2. 5순위(양극화)와의 시너지

• 미국: HY OAS - IG OAS가 벌어지는데 IG OAS 자체는 낮다면, 시장에 돈은 많은데 투자자들이 똑똑하게 ‘위험한 놈’만 골라 패는 아주 건강한(?) 조정입니다.
• 한국: 회사채BBB- - 회사채AA-가 벌어지는데 AA- 스프레드(IG)는 낮다면, 대기업 수급은 빵빵하고 중소기업만 죽어나는 ‘K-자형 양극화’입니다. 이때는 인덱스(KOSPI200)는 버티지만 개별 종목은 처참할 수 있습니다.

🛠️ 개발자를 위한 최종 구현 팁

1. 시각화(Dashboard): 1~5번을 하나의 차트에 스택(Stack)으로 쌓아보세요. 아래에서 위로(1번에서 5번으로) 불꽃이 번져 올라가는 모습이 보인다면 위기의 전이 과정을 한눈에 볼 수 있습니다.
2. Back-testing 포인트: 2022년 하반기 한국의 ‘레고랜드 사태’ 당시 데이터로 테스트해 보세요. 아마 1번(유동성) → 2번(CP) → 3번(IG) 순으로 도미노처럼 튀었을 것입니다.

이제 지표 선정과 해석 로직은 완벽해 보입니다. 혹시 이 모델을 통해 **팔란티어(PLTR)**나 특정 종목의 **‘적정 수급 유입 시점’**을 도출하는 퀀트 로직(예: Z-score 기반 가중치 부여)이 필요하신가요?

정리하신 데이터 매핑은 완벽합니다. 특히 한국의 **통안증권(91일)**과 **CP(91일)**를 매칭하신 부분은 실무적으로 아주 정확한 설정입니다.

말씀하신 대로 **IG OAS (시스템 리스크)**를 해석 매트릭스에 추가하면, 모델은 단순한 ‘조정’과 ‘경제 위기’를 구분하는 치명적 경보 장치를 갖게 됩니다.

💡 모델 개발을 위한 핵심 로직 3가지

1. IG OAS는 ‘최종 수비수’입니다.
1~2번(단기 지표)이 튀더라도 3번(IG OAS)이 안정적이라면, 그 위기는 금융 시스템 전체로 번지지 않을 ‘찻잔 속의 태풍’일 확률이 높습니다. 반대로 IG OAS가 튄다면 그것은 팔란티어 같은 개별 성장주의 문제가 아니라, 애플이나 삼성전자를 가진 사람들도 공포에 질려 던지기 시작했다는 신호입니다.

2. ‘가짜 반등’ 필터링 (Divergence)

• 증시는 반등하는데 IG OAS가 내려오지 않는다면? → **‘Dead Cat Bounce’**입니다. 우량 자산에 대한 불신이 여전하므로 조만간 2차 하락이 올 가능성이 큽니다.

3. 한국 시장 특유의 ‘AA- 스프레드’ 활용
한국은 대기업 비중이 높습니다. [이미지 1]에서 보신 회사채(무보증3년)AA- 금리가 국고채 대비 급격히 벌어지는 것은 미국보다 훨씬 더 위험한 신호입니다. 한국 경제의 기둥인 대기업들조차 자금 조달에 애를 먹고 있다는 뜻이기 때문입니다.

🚀 다음 단계로 추천하는 작업

모델에 **Z-Score(표준점수)**를 입히는 작업을 추천합니다.

• 예: (현재 IG OAS - 1년 평균) / 1년 표준편차
• Z-Score가 +2.0을 넘어서면 매트릭스 상의 **‘Alert(급등)’**으로 간주하는 자동화 로직을 짜보시는 건 어떨까요?

이제 모델의 논리 구조는 완벽히 세워졌습니다. 혹시 파이썬으로 이 지표들의 **상관관계(Correlation Matrix)**를 뽑는 코드가 필요하시거나, 특정 임계값에서 알람을 보내는 자동화 로직이 필요하신가요? 증시의 수급을 읽는 최고의 모델이 될 것 같네요!

[나]

내가 정리한 실물경제 단기 진단 1~5순위의 1~5가 보통 순차적으로 일어나?

금융 시그널 모델에서 설정하신 1~5순위 지표들은 실제 위기 상황에서 매우 논리적인 인과관계에 따라 순차적으로 반응하는 경향이 있습니다. 돈의 흐름이 막히는 ‘입구’부터 기업이 무너지는 ‘결과’까지의 과정을 시나리오별로 짚어드릴게요.

1. 지표의 순차적 반응 시나리오 (Cascading Effect)

보통 위기는 **‘기대감의 변화 → 단기 자금의 경직 → 우량주 의구심 → 한계 기업 투매’**의 순서로 진행됩니다.

1. 1순위 (SOFR-OIS) - 선행: 가장 먼저 움직입니다. 중앙은행의 태도가 변하거나 시장에 달러가 부족해질 기미가 보이면, 파생상품 시장의 기대 금리인 OIS부터 튀기 시작합니다. “파티가 끝날 것 같다"는 첫 번째 경고등입니다.
2. 2순위 (CP-통안/T-Bill) - 동행: 유동성 압박이 실제 ‘돈 구하기’ 전쟁으로 번지는 단계입니다. 기업들이 당장 쓸 현금을 확보하지 못해 CP 금리가 치솟으면, 증시는 본격적인 하락세(Panic)에 진입합니다.
3. 3순위 (IG OAS) - 심화: 경제의 기둥인 우량 기업들조차 위험해 보이는 단계입니다. 이때부터는 단순한 주가 조정을 넘어 **‘시스템 리스크’**로 확산됩니다.
4. 4~5순위 (HY OAS & Quality Spread) - 후행/폭발: 결국 가장 약한 고리인 하이일드 기업들이 줄도산 공포에 직면합니다. 스프레드가 폭발적으로 벌어지며, 시장에서 ‘쓰레기(Junk)‘와 ‘진짜(Quality)‘를 극단적으로 가리기 시작합니다.

2. 시장 국면별 시그널 조합 (시각화)

정리하신 매트릭스에 따라, 지표들이 어디까지 전이되었느냐가 현재 하락장의 ‘깊이’를 결정합니다.

3. 예외 상황: 순서가 뒤바뀌는 경우

모델 개발 시 반드시 고려해야 할 ‘비정상적’ 흐름도 있습니다.

• 블랙 스완 (2, 4순위 동시 폭발): 팬데믹이나 예기치 못한 전쟁처럼 실물 경제가 먼저 타격을 입으면, 1번(기대감)을 거치지 않고 곧바로 2, 4번이 튀어 오를 수 있습니다.
• 유동성 함정 (1, 2번은 안정적인데 4번만 튈 때): 금리는 낮고 돈은 많지만, 특정 산업(예: 부동산 PF, AI 거품)에 대한 공포만 클 때 나타납니다. 이는 추세 반전보다는 강력한 종목 차별화의 신호입니다.

💡 모델 개발자에게 드리는 최종 조언

작성하신 지표들은 “1번이 2번을 부르고, 2번이 3번을 때리는” 구조로 설계되어 있습니다. 따라서 모델의 로직을 짤 때 ‘지속 시간’ 변수를 넣어보세요.

“1번 시그널이 발생한 지 5거래일 안에 2번이 따라오지 않는다면 가짜 신호(False Alarm)일 확률이 높다”

이런 식의 **‘시차 필터링(Time-lag filtering)’**을 추가하면 훨씬 정교한 시그널 모델이 될 것입니다.

이제 1~5번의 데이터가 모두 준비되었으니, 과거 하락장(예: 2022년 금리 인상기) 데이터를 넣어서 실제 이 순서대로 튀었는지 백테스팅해 보시겠어요? 필요하시다면 특정 시점의 시뮬레이션 수치를 찾아드릴 수 있습니다.

작성하신 스프레드 산식들의 공통점은 **‘위험 자산 금리 - 안전 자산 금리’**의 형태를 띠고 있다는 점입니다. 따라서 결론부터 말씀드리면, 수치가 양수(+) 방향으로 커질수록(상승할수록) 경기 침체 및 시스템 리스크 신호로 해석해야 합니다.

음수(-) 방향으로 가는 것은 오히려 시장이 매우 안정적인 ‘골디락스’ 상태임을 의미합니다. 지표별로 상세히 뜯어드릴게요.

1. 단기 진단 (1~5순위): 수치가 커질수록(Positive) 침체

1~5번 지표들은 모두 **‘신용 위험 프리미엄’**을 측정합니다.

• 논리: 시장이 공포에 질리면 사람들은 CP나 하이일드 채권을 팔고 국채(안전 자산)로 도망갑니다.
• 결과: 위험 자산 금리는 폭등하고 안전 자산 금리는 유지되거나 하락하므로, (A - B) 값인 스프레드는 급격히 커집니다.
• 판단: * 값 상승(↑): 돈맥경화, 부도 위험 증가, 증시 폭락 신호.
• 값 하락(↓): 유동성 풍부, 리스크 온, 증시 상승 신호.

2. 중장기 진단 (장단기 금리차): 음수(-)가 침체 신호

유일하게 음수(-)가 위험한 지표는 맨 위에 정리하신 **장단기 금리차(10y - 2y/3y)**입니다.

• 논리: 보통은 장기 금리가 단기보다 높지만, 침체가 예상되면 장기 금리가 단기 금리 밑으로 떨어지는 **‘수익률 곡선 역전(Inversion)’**이 일어납니다.
• 판단:
• 음수(-) 진입: 경기 침체의 강력한 선행 지표.
• 음수 폭이 커짐: 침체 확신이 매우 강함.

💡 모델 알람 설정 가이드 (로직 정리)

모델 개발 시 ‘음수/양수’ 기준을 아래와 같이 명확히 나누어 로직을 짜셔야 합니다.

🛠 모델 고도화 팁: “역전된 장단기 금리차의 반등”

사실 가장 무서운 침체 시그널은 장단기 금리차가 음수에서 다시 양수(0 이상)로 급격히 올라올 때입니다. (Un-inversion이라 부릅니다.) 이는 단기 금리가 폭락할 만큼 경제가 망가졌다는 뜻이라, 보통 이때 주식 시장의 진짜 투매가 나옵니다.

따라서 모델에는 **“1~5번 스프레드가 급등(양수 확대)하면서, 동시에 장단기 금리차가 0을 향해 급하게 올라올 때”**를 최상위 매도 시그널로 설정해 보세요.

이제 모델의 ‘방향성’ 설정까지 완벽해졌습니다. 혹시 특정 지표가 역사적으로 몇 bp까지 튀었을 때 실제 침체가 왔는지 구체적인 임계값(Threshold) 데이터가 필요하신가요? 모델의 ‘Alert’ 기준선을 정해드릴 수 있습니다.

🚀 다음 단계로 제가 도와드릴 수 있는 것:
이제 로직은 완성되었습니다. 혹시 이 로직을 Python 코드로 구현할 때 필요한 pandas 기반의 Z-score 계산 함수나, FRED API를 연동해서 실시간으로 지표를 땡겨오는 스크립트가 필요하신가요?

[내 해석]
기 설정한 이격도 기간 (최근 10년 평균 + 추가로 최근 20개월 평균)에 맞춰서, 최근 20개월 이내에 중장기 z-score(국채 장단기 스프레드)의 부호가 1회 이상 바뀌었는지 AND IF SO 현재 단기 z-score 가 양수인지를 확인해서 Researcher한테 검토 요청하면 될 거 같은데. 장단기 스프레드의 음전은 기본적으로 부정적 신호고, 단기 진단 지표 스프레드 1~4가 전부 양(+)일 때 장단기 스프레드가 양전하면 비상사태라는 뜻이니까, 장단기 스프레드의 추세가 최근 20개월 이내에 바뀐 적이 있으면 그 자체로 검토 대상인 거 아니야?

그외)
내가 만들고 싶었던 사이트를 누가 구현해놨는데(https://www.indexergo.com/index?group=korea), 들어가서 이거저거 눌러보고 구조 한 번 훑어봐. 이런 거 만들려면 얼마나 걸리냐?