테마 추적 방식
테마 추적 알고리즘
테마 점수와 방향 전망이 어떻게 계산되는지 공개합니다
테마 점수란?
검색·뉴스·시장 활동을 종합한 지표
테마 점수는 한국 주식시장 테마의 흐름을 0~100으로 나타낸 지표입니다. 검색 관심도, 뉴스 모멘텀, 변동성, 활동성 4개 요소를 가중 합산하여 0~100 사이의 점수를 산출하고, 이를 바탕으로 테마의 생명주기 단계를 판정합니다. 가중치는 과거 데이터로 조정하며, 사용한 데이터와 산출 과정을 공개합니다.
점수를 이루는 4가지 요소
각 요소의 반영 비중과 계산 방식
검색 관심
30%데이터 소스
네이버 DataLab 검색량
산출 방식
최근 7일 평균 vs 30일 기준선 비교. 배치 내 자기 정규화 적용.
뉴스 모멘텀
37%데이터 소스
네이버 뉴스 기사 수
산출 방식
이번 주 기사 수 vs 지난 주 기사 수 증감률 기반 산출.
변동성
10%데이터 소스
관심도 시계열 표준편차
산출 방식
관심도 변동 폭을 측정하여 테마의 안정성을 평가.
활동성
23%데이터 소스
네이버 증권 주가/거래량
산출 방식
관련주 가격 변동률, 거래량, 데이터 커버리지를 함께 반영.
최종 점수는 4개 요소를 가중 합산해 계산합니다. 검증 성과가 좋았던 조합을 우선 반영합니다.
점수 안정화
일시적 흔들림은 줄이고, 의미 있는 변화는 반영합니다
과거 데이터로 가중치 조정
검증 데이터 기반과거 데이터를 학습 구간과 검증 구간으로 나눠, 실제 결과와 더 잘 맞았던 가중치 조합을 사용합니다. 운영 중의 성과는 최근 90일 검증 결과로 계속 공개합니다.
갑작스러운 하락 완충
거짓 하락 방지점수가 내려갈 때 관심도, 뉴스, 방향성 신호를 함께 확인합니다. 여러 신호가 동시에 약해질 때만 하락을 크게 반영해, 데이터 공백이나 하루짜리 노이즈로 단계가 흔들리는 일을 줄입니다.
테마 나이에 맞춘 반응 속도
신생 테마는 빠르게, 성숙 테마는 안정적으로새로 뜬 테마는 변화에 빠르게 반응하고, 오래 관측된 테마는 하루 변동에 덜 흔들리도록 조정합니다. 같은 점수라도 관측 기간에 따라 반응 속도를 다르게 둡니다.
테마 상태 5단계와 재점화
점수와 추세 기반 단계 판정
초기
Emerging새로운 테마가 관심을 받기 시작하는 단계입니다. 검색량이 기준선 대비 상승하기 시작하며, 뉴스 기사가 나타나기 시작합니다.
다른 단계 조건에 해당하지 않는 초기 진입 테마
성장
Growth관심이 지속 증가하는 성장 단계입니다. 검색량과 뉴스가 꾸준히 늘며, 관련주 거래량도 함께 늘어납니다.
중상위 점수 + 안정 또는 상승 추세
정점
Peak관심이 최고조에 달한 정점 단계입니다. 검색량이 피크에 도달했으며, 과열 신호에 주의가 필요합니다.
최상위 점수 도달 또는 높은 점수 + 뉴스 폭증 복합 시그널
하락
Decline관심이 감소하고 있는 하락 단계입니다. 검색량과 뉴스 빈도가 줄어들고 있습니다.
하락 추세 + 이전 대비 점수 하락 + 뉴스 감소
휴면
Dormant관심이 거의 없는 휴면 단계입니다. 점수가 매우 낮고 상승 추세가 아닌 테마입니다.
매우 낮은 점수 + 비상승 추세
재점화
Reigniting하락 후 다시 관심이 증가하는 재점화 테마입니다. 과거 Decline/Dormant 이력이 있으면서 다시 성장세를 보입니다.
Decline 이력 + 현재 Emerging/Growth로 전환
유사 테마 비교
과거에 비슷하게 움직인 테마를 찾습니다
요소 패턴 비교
두 테마의 점수 구성 요소(관심도, 뉴스, 변동성, 활동성)를 비교하여 현재 상태의 유사도를 확인하고, 한쪽에서만 비슷해 보이는 경우도 보정합니다.
관심도 곡선 비교
두 테마의 관심도 시계열 곡선 형태를 비교합니다. 값의 거리와 추세 방향을 함께 보며, 최소 14일 이상의 데이터가 있을 때 비교합니다.
키워드 비교
두 테마의 키워드 구성을 비교하여 주제적 유사성을 측정합니다. 공통 키워드 비율과 키워드 가중치를 고려합니다.
유사도 임계값은 자동 튜닝됩니다. 검증 데이터가 축적될수록 실제로 도움이 됐던 비교의 특성을 반영해, 충분히 비슷한 경우만 화면에 보여줍니다.
7일 전망 · 방향 요약
복잡한 생명주기 단계를 세 가지 방향으로 읽기 쉽게 정리합니다
5개 생명주기 단계를 상승, 과열, 냉각 세 방향으로 묶어 앞으로 약 1주일 동안의 관심도 흐름을 참고 신호로 제공합니다.
상승
관심 형성·성장
관심이 증가하는 구간. 실측 지표와 함께 확인하는 시그널입니다.
과열
관심 정점
관심이 정점에 달한 구간. 하락 전환 가능성에 주의가 필요합니다.
냉각
관심 감소·휴면
관심이 감소하는 구간. 참고 수준의 시그널로 활용하세요.
방향 전망의 실제 성과는 최근 90일 검증 결과로 공개합니다. 방향 라벨은 생명주기 상태를 요약한 참고 신호입니다. 시스템의 예측 가능 지평은 약 3~7일이며, 이를 넘어서는 전망은 제공하지 않습니다.
최근 90일 검증 결과
2026-08-19 기준으로 자동 업데이트됩니다
상위 신호 적중률
10.8%
높을수록 좋음
예측 오차
0.162
낮을수록 좋음
확률 보정
0.225
실제와의 차이
평가 반영률
100.0%
보류 제외 비율
평가 대기율
0.0%
데이터 부족 제외
평가 표본
686
최근 30일
현재 사용 중인 전망 모델 b-abl-v1의 실제 결과를2026-05-30부터 2026-08-27까지 집계했습니다.
데이터 출처와 한계
투명하게 공개하는 데이터 출처와 한계점
네이버 DataLab
키워드별 검색 관심도 (상대값)
네이버 뉴스
테마 관련 기사 수 및 모멘텀
네이버 증권
관련주 주가, 거래량, 시가총액
알려진 한계
네이버 DataLab은 배치당 5개 키워드 제한이 있어, 배치 간 상대값 차이를 보정해도 비교 기준에 한계가 있습니다.
7일 전망은 방향 참고 신호이며, 실제 성과는 최근 90일 검증 결과에서 확인할 수 있습니다.
뉴스 모멘텀은 기사 수 기반입니다. 기사 내용의 긍정·부정은 따로 분석하지 않습니다.
데이터 수집 주기에 따라 최신 시장 변화가 즉시 반영되지 않을 수 있습니다.
투자 유의사항
본 알고리즘과 산출 결과는 정보 제공 목적이며, 투자 자문이나 권유가 아닙니다. 높은 점수가 투자 적기를 의미하지 않으며, 오히려 과열 신호일 수 있습니다. 투자 판단은 본인의 책임 하에 신중히 결정하시기 바랍니다.