7H 확신 점수

7 Horns의 종목 신뢰도 등급: 다섯 가지 가중 핵심 요소(펀더멘털, 기술적 지표, CNN 모델, 투자 심리, 밸류에이션)를 기반으로 산출된 0에서 1 사이의 혼합 점수로, 포트폴리오 내 해당 종목의 비중을 결정합니다.

7H 확신 점수는 개별 주식을 평가하고 순위를 매기기 위해 사용되는 독자적인 정량적 모델입니다. 이는 다섯 가지의 뚜렷한 분석 축을 0에서 1 사이의 단일 정규화 점수로 종합합니다. 이 축들은 역사적 예측력과 전략적 중요성에 따라 가중치가 부여됩니다: 펀더멘털(30%), 기술적 지표(25%), CNN 모델(20%), 심리(15%), 밸류에이션(10%). 각 축은 결합되기 전에 개별적으로 0과 1 사이의 값으로 조정됩니다. 정보가 불완전한 경우에도 점수가 견고하게 유지되도록 하기 위해, 모델은 누락된 데이터를 동적으로 조정합니다. 특정 축에 신뢰할 수 있는 데이터가 없는 경우, 해당 축은 계산에서 완전히 제외되며, 나머지 축들의 가중치는 합이 100%가 되도록 비례적으로 재조정됩니다. 또한, 오래된 데이터에 페널티를 부여하기 위해 신선도 승수가 적용되어, 실시간 데이터의 경우 1.0에서 오래된 입력값의 경우 0.75까지의 계수로 최종 점수를 조정합니다. 그런 다음 최종 점수는 평균적인 아이디어와 높은 확신의 아이디어 간의 격차를 넓히기 위해 수학적으로 예리하게 조정됩니다. 투자자들은 주로 이 점수를 포트폴리오 구성과 포지션 규모 결정에 활용합니다. 모든 보유 자산에 동일한 자본을 배분하는 대신, 포트폴리오 매니저는 확신 점수를 사용하여 자산에 비례적으로 가중치를 부여함으로써, 가장 높은 점수를 받은 주식이 가장 큰 자본 배분을 받도록 할 수 있습니다. 높은 점수(1.0에 가까울수록)는 여러 분석 분야에 걸쳐 강한 일치를 나타내며, 낮은 점수는 약한 펀더멘털, 저조한 기술적 모멘텀, 또는 과대평가를 시사하여 해당 주식을 회피하거나 비중 축소해야 함을 나타냅니다.

어떤 주식의 각 축 점수가 다음과 같다고 가정해 보겠습니다: 펀더멘털 = 0.80, 기술적 지표 = 0.70, CNN 모델 = 0.90, 센티먼트 = 0.60, 밸류에이션 = 0.50. 모든 데이터가 최신이라고 가정하면(승수 1.0), 가중 점수는 다음과 같이 계산됩니다: (0.80 0.30) + (0.70 0.25) + (0.90 0.20) + (0.60 0.15) + (0.50 0.10) = 0.24 + 0.175 + 0.18 + 0.09 + 0.05 = 0.735. 밸류에이션 데이터가 오래되어 해당 축의 승수가 0.80으로 낮아지면, 전체 점수는 투입 데이터에 대한 신뢰도가 낮아진 것을 반영하여 하향 조정됩니다.