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• GPU 대여 가격은 정책 가격이었고 공급 확장 가설은 기각됐다

  대여 가격은 시장 가격인가. 「대형 사업자 공급 확장」 가설을 죽인 기록

  부제 — 31일 계열 가운데 시장이라 부를 수 있었던 12일 (관측 2026-09-20 ~ 10-20)

  요약 — GPU 대여 가격은 정책 가격이었고 공급 확장 가설은 기각됐다

  초록

  AI 버블 판정에는 컴퓨팅 수급을 보는 지표가 유용할 것 같다. GPU 대여(클라우드 스팟) 가격이 그 지표가 될 수 있는지 31일 실측했다. 답은 아니다였고, 세 겹으로 막혔다.

  첫째, 계열의 18일은 가격이 움직이지 않았다(변동계수 0.000). 그건 시장이 아니라 요율표다. 둘째, 움직이기 시작한 12일에도 변화는 플랫폼 전체가 아니라 GPU×지역 국소였다 — 공급 정책이 원인이라면 전 구간이 함께 움직여야 한다. 셋째, 2차 사업자 카탈로그의 스팟 가격은 52개 GPU 타입 전부가 정확히 온디맨드의 50%였다. 고정 할인율은 수요가 두 배가 되어도 0.5다.

  그래서 「대형 사업자가 공급을 늘리면 대여 가격이 움직인다」는 가설은 부호가 반대로 확인됐고(용량 증설이 있는데 가격은 올랐다), 「대여 가격 = 시장 수요 신호」는 최소 3개 사업자에서 성립하지 않았다. 이 기각이 성과인 이유는 단순하다 — 정책 가격을 수요 신호로 착각해 트리거에 넣었다면, 요율표를 보고 "수요 과열"이라 부르는 착시가 생겼을 것이다.

  1. 질문을 셋으로 쪼갠다

  • H0 (공급 확장) — 대형 사업자의 용량 증설이 대여 가격을 내린다(또는 안정시킨다).
  • H-1 (시장성) — 대여 가격은 수요를 반영하는 시장 가격이다. 그러면 수요 지표로 쓸 수 있다.
  • F1 (평평) — 계열이 애초에 움직이지 않아 어떤 가설도 검증 불가다.

  순서가 중요하다. F1이 참이면 H0·H-1은 검증 대상조차 되지 않는다. 우리는 F1을 먼저 쟀고, F1이 반증된 뒤(움직인다)에야 H0·H-1로 내려갔다.

  2. 어떻게 봤나

  항목	내용
  1차 원천	무인증 공개 스팟 가격 API(15분 갱신). 실시간 목록 + 시계열
  표본	12개 GPU·지역 셀 — 31일(일별 중앙값) + 7일(시간별 169점) × 12셀 (관측 2026-09-20 ~ 10-20)
  2차 원천	다른 사업자 공개 카탈로그 79개 인스턴스 유형·18종 GPU + 사업자 10곳 공개 경로 직접 조회
  3차 원천	경매형 사업자 공개 목록 493행(1일치)
  지표	M1 = 중앙값(스팟/온디맨드), M2 = 상한 근접 비율, M3 = M1의 7일 변화, M4 = 경매 할인율 = 경매 입찰가(bid) ÷ 같은 행의 온디맨드 기준가(dph_base ÷ GPU 수) — 분모가 행마다 다르다(호스트 사양별). 집계는 비율의 중앙값(각 행이 자기 분모를 갖는다)
  사전등록	지표 정의 3개·반증 조건 5개·판정 규칙을 결과를 보기 전에 기록으로 고정. 관측 뒤 새 임계를 만들지 않았다

  수집기 규약은 "조용한 성공 금지"였다. 실패·부분 수집·행 0개는 각각 다른 종료 코드와 경보로 떨어지고 성공으로 위장하지 않는다. 실제로 첫 실행이 참조 URL 리다이렉트에서 실패해 부분 수집 경보로 떨어졌고, 고친 뒤에야 정상 종료했다.

  3. 무엇이 나왔나

  3.1 계열의 절반은 "가격"이 아니라 요율표다

  12개 셀 전부에서 2026-10-08 이전 18일의 변동계수가 정확히 0.0000이었다. 같은 값이 18일 연속이라는 뜻이다. 사업자가 10-08에 동적 스팟(가용 용량·수요에 따라 GPU·지역별 15분 갱신)을 도입한 뒤에야 값이 흩어지기 시작했다.

  셀 (GPU/지역)	10-08 이전 18일	동적 도입 후 12일 (10-09 ~ 10-20)
  H200 / eu-west1	2.450 고정 (변동계수 0.000)	0.79 ~ 3.60
  B300 / eu-west2	4.300 고정	1.29 ~ 9.49
  B200 / me-west1	3.950 고정	0.99 ~ 4.50
  H200 / us-central1	2.450 고정	0.79 ~ 5.39
  H100 / eu-north1	2.150 고정	0.79 ~ 1.85

  즉 31일 가운데 "시장"이라 부를 수 있는 구간은 12일(10-09 ~ 10-20)이다. 나머지 18일은 요율표를 관측했고, 남은 하루는 동적 가격으로 넘어간 전환일이다. 우리가 가진 것은 18일의 상수 + 12일의 시장이다 — 그래서 이 항목은 "30일 실측"이 아니다.

  3.2 같은 실리콘, 사업자에 따라 두 배

  가장 최근 단면의 36행 중 대표값이다. M1 = 스팟/온디맨드.

  GPU	지역	스팟	온디맨드	M1	상태
  B300	us-north1	9.490	9.50	0.999	상한 고정
  B300	uk-south1	5.500	9.50	0.579	중간
  H200	eu-west1	3.422	5.40	0.634	중간
  B200	us-central1	3.346	8.50	0.394	중간
  H100	eu-north1	0.790	4.50	0.176	바닥 고정

  상한 규칙이 데이터로 확인된다: 9.490 = 9.50 − 0.01. 발표된 "스팟 ≤ 온디맨드 − 1센트"가 실제 값에 그대로 나타났고, 상한에 붙는다는 것(M2=1.0)은 "스팟이 더 올라갈 수 없다"는 뜻이다. 반대편에서는 H100이 동적 도입 이후 관측 기간 내내 0.790에서 움직이지 않았다.

  경매 사업자 쪽 값의 서열은 온디맨드 기준으로도 유지된다(B300 9.94 > B200 8.60 > H200 4.87 > H100 SXM 2.33). 다만 이 서열의 근거는 «경매 입찰가»가 아니라 온디맨드 기준가다 — 입찰가로 서열을 매기면 절대 수준이 10~25%p 어긋난다.

  핵심 대비는 이렇다. 1차 사업자의 B300은 자기 온디맨드의 99.9%(상한) 인데, 같은 실리콘을 다른 사업자에서 온디맨드의 50% 로 살 수 있다. 대여 시장이 하나라면 이 두 배 격차가 유지될 수 없다(시간당 환산 2.2배: $9.49 vs $4.39). 1차 사업자의 상한 도달은 시장 전반의 희소가 아니라 그 사업자 안에서의 상대적 희소다.

  3.3 H0 기각. 부호가 반대다

  검사	공급 확장이면	관측
  시간 구조	램프업이면 단조 증가	일별 중앙값이 톱니 (1.29 → 3.70 → 1.30 → 4.10 → … → 9.49)
  횡단면	전 SKU 동시 재가격	다른 GPU 쌍 상관 −0.57 ~ +0.58(무상관), 같은 GPU 다른 지역만 0.64~0.74
  공간 구조	전 지역 동시	B300 us-north1은 계단, 같은 SKU의 uk-south1은 계단 없음
  방향	증설 → 가격 하락	증설 국면에 가격 상승

  상한 도달은 동적 도입 이후 5 지역-일이고 최장 연속은 2일이었다(12일 창 기준). 이 정도로는 "지속적 공급 조임"이라 부를 수 없다. 네 검사가 모두 같은 방향을 가리킨다 — H0은 기각.

  3.4 두 번째 가설 기각. 2차 사업자는 요율표를 판다

  표의 라벨을 먼저 못 박는다 — «입찰가(bid)»는 경매에서 불린 값, «온디맨드»는 사업자의 기준가다. 두 열을 섞어 읽으면 값이 10~25%p 어긋난다.

  원천	관측 (분자 = 입찰가 · 분모 = 온디맨드 기준가)	판정
  2차 사업자 카탈로그(79유형·18 GPU)	GPU 타입 52개 전부 스팟/온디맨드 = 0.4998~0.5002 (중앙 정확히 0.5000)	고정 50% 할인 = 정책 가격
  다른 사업자 공개 쿼리	스팟 필드가 49개 GPU 전부 null	시세 비공개
  경매형 사업자	경매 할인율(중앙) — B300 0.755 · B200 0.815 · H200 0.850 · H100 SXM 0.850 · L40S 0.882 · RTX 5090 0.913 · A100 SXM4 1.000	시장형(유일) — 스냅샷 1회 493행(2026-10-20 00:24 UTC)

  2차 원천이 "동조하지 않은" 것이 아니라 애초에 동조할 수 있는 가격이 아니었다. 고정 할인율은 수요가 두 배가 되어도 0.5다. 그래서 H-1은 기각이고, 사업자 간 대조 조건은 해소되지 않았다(오히려 강화됐다).

  3.5 판독 자체의 검증. 무엇이 어긋났고 무엇이 맞았나

  우리가 "현행"으로 읽은 온디맨드 값의 10월 1일 인상률은 B300 +21.0%, H200 +20.0%, B200 +18.9%, H100 +16.9%였다. 보도된 인상 폭(H100 약 +17%, B300 약 +21%)과 일치한다 — 가격표 판독 규칙이 옳다는 증거다.

  어긋난 것은 읽은 값이 아니라 층위다. 보도·시장의 서사는 «대형 사업자의 공급 확장 → 대여 가격 하락 또는 안정»인데, 같은 기간 관측된 방향은 상승이었다. 즉 불일치는 "판독 vs 보도"가 아니라 「공급 확장 서사」 vs 「가격 방향」이다. 이 구분을 흐리면 "우리 데이터가 보도와 안 맞는다"는 잘못된 문장이 된다.

  3.6 무엇이 살아남았나

  • F1(평평)은 반증됐다 — 계열은 움직인다. 7일 비율 중앙값 0.176 → 0.462, 상한 근접도 0 → 0.13. 다만 이 상승은 신규 SKU 램프업 구간과 겹쳐 수요 신호로 부를 수 없다.
  • 살아남은 용도: 사업자 상대적 조임(한 사업자 안에서 어느 GPU가 조이는가). 시장 전체의 수요 신호가 아니다.
  • 시장 신호 자격 재판정은 경매형 사업자 12일 축적 후(2026-10-31 예정) 로 미뤘다.

  4. 기각한 대안 설명들

  대안 설명	검사	결과
  "가격이 안 움직인 건 관측 창이 짧아서"	12셀 전부 변동계수 0.0000, 값 자체는 18일 연속 동일	기각 — 짧아서가 아니라 고정
  "2차 사업자는 우리 표본이 얇아 동조가 안 보인 것"	52개 GPU 타입 전부 0.5000	기각 — 표본이 아니라 구조
  "동적 도입 후 상승은 수요 신호"	신규 SKU 램프업 구간과 겹침	유보 — 지금은 구분 불가
  "경매형 사업자가 시장을 대표한다"	1일치 리스팅 가격, 체결가 아님	미검증 — 12일 축적 뒤 재판정
  "비율(M1)이 낮은 것은 할인"	상한·바닥 고정이 양쪽에서 관측	기각 — 할인이 아니라 상·하한 규칙

  5. 무엇이 틀릴 수 있나

  • 31일 중 유효 구간은 12일(10-09 ~ 10-20)이다. 계절성·공급 증설 같은 느린 변수를 담지 못한다. "30일 실측"이라 부르면 과장이다.
  • 상한 도달 최장 연속이 2일이라 "지속"인지 "순간"인지 모른다.
  • 경매형 사업자 값은 리스팅 가격이지 체결가가 아니다. 1일 표본이고, 얇은 GPU는 이틀치 변동으로 판정 불가.
  • 교차 확인에 쓴 79개 유형은 사업자가 공개한 카탈로그 기준(18종 GPU)이다. 우리가 만든 분류가 아니므로, 다른 기준으로 묶으면 결론이 달라질 여지가 남는다.
  • 사업자 1곳의 시계열이 1차 원천이다. 그 사업자의 정책 변경(10-08 동적 도입)이 계열 전체의 성질을 바꿨다 — 다른 사업자가 같은 날 같은 전환을 했는지는 확인하지 못했다.
  • 기각은 "대여 시장이 무의미하다"는 뜻이 아니다. 가격을 수요 신호로 쓰는 접근을 닫은 것이다.
  • 경매 할인율의 분모는 «행마다 다르다». 호스트 사양별 온디맨드 기준가가 달라 GPU별 단일 단가표가 성립하지 않는다(H100 SXM 한 GPU 안에서도 기준가가 $1.333~$6.667의 19종). 우리가 한때 쓴 «GPU별 단가» 방식으로 계산하면 할인율이 1.000으로 나와 7종 전부 할인을 과소 표기했다(폭 +10.5%p~+24.5%p). 지금 값은 행 단위 분모로 다시 계산한 중앙값이다.
  • 절대 단가는 스냅샷 의존이다. 비율(할인)은 안정적이지만 기준가 중앙값은 다른 시각 스냅샷에서 움직일 수 있다. 원천이 산정한 «기준가»가 시장 온디맨드를 뜻하는지도 검증하지 못했다 — 우리가 아는 것은 «그 사업자의 기준가»다. B300은 표본 14곳의 중앙값으로 얇다(호스트 1~2곳에 좌우될 수 있다).

  6. 다음 단계

  1. 경매형 원천 12일 축적 후 재판정(10-31) — 경매 할인율의 호스트 간 분산·시간 변동·1차 원천과의 교차 정합을 사전등록 규칙으로만 판정한다.
  2. 호스트 재등장률 — 같은 호스트가 다음 스냅샷에도 있는가로 "리스팅 → 체결" 간극을 대신 잰다.
  3. 공급 측 지표로 우회 — 가격 대신 가동률·신규 증설 공지 같은 공급 지표를 수요 신호로 쓰는 별도 가설. 가격 경로는 닫혔으니 같은 실수를 반복하지 않는다.

  수치 출처 대조표

  수치	값	출처 · 시점
  계열 기간·셀	12개 GPU·지역 셀 × 31일, 시간별 169점 × 12	1차 사업자 공개 시계열, 10-20 저장
  동적 도입 전 변동계수	12셀 전부 0.0000(18일)	동일 계열 재계산, 10-20
  유효(시장) 구간	12일(10-09 ~ 10-20)	동일
  최신 단면	비율 0.146 ~ 0.999 (36행)	동일, 10-20 오전
  상한 규칙	9.490 = 9.50 − 0.01	동일 관측 + 발표 규칙
  상한 도달	5 지역-일 / 최장 연속 2일(12일 창)	31일 계열 재계산, 10-20
  같은 GPU 지역 간 상관	0.64 ~ 0.74	동일 재계산
  다른 GPU 간 상관	−0.57 ~ +0.58	동일 재계산
  2차 카탈로그	79유형·18 GPU, 52개 GPU 타입 = 0.4998~0.5002	공개 카탈로그, 10-20 오전
  경매 할인율(중앙·7종)	B300 0.755 · B200 0.815 · H200 0.850 · H100 SXM 0.850 · L40S 0.882 · RTX 5090 0.913 · A100 SXM4 1.000	경매 스냅샷 2026-10-20 00:24 UTC·493행, 행 단위 분모로 재계산(10-20 17:0x 대조)
  10-01 인상률	B300 +21.0 / H200 +20.0 / B200 +18.9 / H100 +16.9%	사업자 가격표 판독, 10-20
  F1 재판정	7일 중앙값 0.176 → 0.462, 상한 근접도 0 → 0.13	동일 재계산

  3류형 자가 점검 (2026-10-20, 작성자 — M4 정의를 바로잡은 뒤 재실행)

  • 지수 ETF vs 지수: 해당 없음 — 지수·ETF 수치를 인용하지 않는다. 다만 같은 유형의 라벨 표기 실수가 이 글에 있었다: «입찰가(bid)»를 «온디맨드»로 적었다. 유형은 다르고 원인은 같다 — 값이 아니라 이름이 틀렸다.
  • 자릿수·기간 혼용: 통과 — 비율 소수 3자리, 기간 «12일(10-09 ~ 10-20)», 금액 «$/GPU·h». 절대 단가(2.333·8.600·9.938)와 비율(0.755~1.000)을 같은 열에 섞지 않았다.
  • 분모 표기: 통과(이번에 바로잡음) — M4의 분모를 행 단위 온디맨드 기준가(dph_base ÷ GPU 수) 로 명시하고, 집계가 «비율의 중앙값»(행마다 자기 분모)임을 밝혔다. GPU별 단일 단가표를 쓰지 않는다는 사실도 §5에 적었다.

  2차 검토 — 배포 전 작성자 외 1인의 수치 원천 대조 서명 필요. 현재: 대기. M4 정정분은 재계산 검수를 통과했다(7종 7/7 일치 — 2026-10-20, 원천 스냅샷 00:24 UTC·493행 행 단위 분모).

• 폭락일 점유율은 종목 규모의 함수이고 방향 가설은 검증 중

  폭락일, 거래는 정말 새 거래소로 몰리는가

  부제 — 하루의 사건과 사흘의 구조 (관측 2026-10-13 ~ 10-16)

  요약 — 폭락일 점유율은 종목 규모의 함수이고 방향 가설은 검증 중

  초록

  2026년 10월 15일, 국내 시장은 하루에 −8.2% 빠졌다(코스피200을 추종하는 지수 ETF 종가 기준. 지수 자체는 −7.57%). 그날 신규 거래소의 거래 비중은 9.3%에서 12.2%로 올랐고, 다음 날 10.6%로 돌아왔다. 이 하루의 사건을 "폭락일이면 거래가 새 거래소로 몰린다"는 규칙으로 읽고 싶은 유혹이 있다. 우리는 그 유혹을 검증 대상으로 세웠고, 결론은 아직 아니다였다. 확증 표본이 0이기 때문이다. 대신 같은 자료에서 세 층위를 분리해 확인했다. 첫째, 그날의 이동은 실재한다(거래량 +43.6% vs 기존 거래소 +6.1%). 둘째, 점유율은 종목 규모의 단조 함수다(소형주 53~55%, 대형주 31~37%, 사흘 연속 같은 순서). 셋째, 점유율 숫자 자체가 분모·세션 정의의 함수다 — 같은 날 같은 원자료가 7.2%에서 40.3%까지 달라진다. "폭락장 점유율 50% 육박" 같은 보도는 틀린 게 아니라 다른 것을 잰 것이다.

  1. 무엇을 보려 했나

  질문을 셋으로 쪼갰다.

  • H1 (사건) — 폭락일에는 거래가 신규 거래소로 체계적으로 옮겨 간다.
  • H2 (구조) — 점유율은 시장 전체의 성질이 아니라 종목 규모의 함수다.
  • H3 (측정) — 점유율 숫자는 분모와 세션 정의에 따라 달라진다. 그러면 하나의 "점유율"을 인용하는 것 자체가 위험하다.

  세 질문을 함께 둔 이유는 순서 때문이다. H3이 참이면 H1을 검증하기 전에 무엇을 재는지부터 고정해야 한다. 실제로 우리 기록에서 H3은 즉시 참으로 드러났고, H1은 표본이 모자라 결론에 이르지 못했다.

  2. 어떻게 봤나

  항목	내용
  사건	2026-10-15(폭락일)과 2026-10-16(다음 거래일) 짝 비교
  표본 기간	2026-10-13 ~ 10-16 (4거래일, 점유율 확정치 3일 + 구조 관측)
  점유율 정의	신규 거래소 거래량 ÷ (신규 + 기존 거래소 거래량), 전 세션·전량 기준
  자료	① 신규 거래소 공개 일별 거래량 ② 기존 거래소 공식 일별 거래량 ③ 공식 종가 ④ 종목별 교차단면(605종목) ⑤ 시가총액(10-19 기준)
  검증	두 계산 경로를 따로 돌려 같은 날 값을 비교(0.05%p 이내 일치)

  자료 결합에 대해 정확히. 우리는 두 공개 출처를 결합했다 — 신규 거래소 거래량과 기존 거래소 공식 거래량은 서로 다른 양이므로 이것은 "대조"가 아니라 나눗셈의 분자와 분모를 채우는 일이다. 독립 검증은 다른 방식으로 했다: 같은 점유율을 두 가지 계산 경로로 각각 구해 0.05%p 이내로 일치하는지 봤다. 이 구분을 흐리면 "두 출처가 서로를 확인했다"는 잘못된 인상을 준다.

  3. 무엇이 나왔나

  3.1 사건. 그날의 이동은 실재한다

  항목	10-14	10-15 (폭락일)	10-16 (반등일)
  시장 지수 ETF	94,805	87,025 (−8.20%)	88,750 (+1.98%)
  2배 레버리지 ETF	—	−16.42%	—
  신규 거래소 거래량	85,360,651	122,619,559 (+43.6%)	90,695,224 (−26.0%)
  기존 거래소 거래량(역산)	833.5백만	884.1백만 (+6.1%)	761.7백만 (−13.8%)
  점유율(공식)	9.29%	12.18% (+2.89%p)	10.64% (−1.54%p)

  그날 신규 거래소는 시장 거래량이 6.1% 늘어난 자리에서 43.6% 늘었다. 비중은 2.9%p 올랐다. 다음 날 지수 ETF가 +1.98% 반등하자 비중은 1.5%p 내렸다. 방향은 가설과 일치한다.

  그러나 이 짝만으로는 "폭락일의 성질"과 "그날의 사건"을 가를 수 없다. 4거래일 중 사건은 1일이고, 우리가 결과를 보기 전에 고정한 확증 표본 조건(최소 사건일 수·사건 쌍 수)은 아직 0건이다. 그래서 이 항목의 상태는 "확인"이 아니라 "가설, 표본 수집 중" 이다. 판정 예정일은 규칙에 고정돼 있고, 표본이 모자라면 그날 「판정 불가」로 닫는다 — 규칙을 사후에 바꾸지 않는다.

  3.2 구조. 점유율은 종목 규모의 함수다

  같은 사흘을 시가총액 5분위로 나눠 점유율을 계산했다.

  분위	10-14	10-15	10-16
  Q1 (소형)	53.1%	53.3%	55.1%
  Q5 (대형)	31.1%	37.4%	35.1%

  사흘 연속 같은 순서다. 소형주는 거래의 절반 이상이 신규 거래소에서 일어나고, 대형주는 3분의 1 수준이다.

  여기서 유혹적인 설명 하나를 우리는 스스로 기각했다. "소형주 단가가 낮아서 수량이 많다"는 해석인데, 대금 기준으로 다시 나눠 보니 가격 효과는 사실상 0(최대 +0.7%p)이고 격차는 전부 구성 효과였다. 즉 이건 단가의 문제가 아니라 어느 시장에서 거래되느냐의 문제다.

  3.3 측정. 같은 원자료, 세 배 차이

  같은 날 같은 원자료로 점유율을 계산한 결과다.

  무엇을 세는가	분모	점유율
  공식 정의(시장 전체)	전 세션 · 전량	12.18%
  상장 종목군만	전 세션 · 전량	40.26%
  상장 종목군만	전 세션 · 대금	37.64%
  상장 종목군만	정규장 · 대금	25.61%
  시장 전체	정규장 · 수량	7.23%

  폭이 7.2%에서 40.3% 다. 그러므로 "폭락장 신규 거래소 점유율 50% 육박" 같은 보도는 거짓이 아니라 다른 것을 잰 값이다 — 소형주 전반은 실제로 53~55%다. 문제는 그 값을 시장 전체 값처럼 인용할 때 생긴다.

  우리 자신도 이 함정에 빠진 적이 있다. 같은 시장 전체라도 정규장 수량 기준은 7.23%인데 전 세션 기준은 12.18%다(1.7배). "점유율"이라는 한 단어가 네 가지 다른 수를 가리킨다.

  3.4 기각한 설명들

  설명	검사	결과
  낙폭이 클수록 더 몰린다	낙폭과 점유율 변화의 상관	약화 — 문턱형 현상이라 상관계수 도구가 부적합(값이 0 근처). "못 잰다"가 정확하다
  거래소 전면 중단이 원인	분당 체결 파도(정지일 vs 평일)	기각 — 정지일 파도가 평일보다 작다(최대 40.6배 vs 94.4배, 41.8배 vs 144.1배)
  종목 특성 때문	605종목 방향 일치도	기각 — 76%가 같은 방향으로 동시에 움직였다. 종목 고유 사건이 아니다
  시장 단위 공통 요인(주문 라우팅·유동성 공급자)	—	미검증 후보 — 종목 단위 자료로 분리 불가

  4. 무엇이 틀릴 수 있나

  • 사건이 1일이다. "폭락일에는 몰린다"를 주장하려면 반복이 필요하다. 지금 우리가 말할 수 있는 것은 "그날 몰렸고 다음 날 돌아왔다"까지다.
  • 되돌림의 해석이 하나가 아니다. 반등일이라 되돌아온 것일 수도 있고, 단순 평균회귀일 수도 있다. 두 설명을 가르려면 폭락 뒤 반등이 없는 경우도 표본에 있어야 한다.
  • 점유율 확대는 방향을 말해 주지 않는다. 수급이 몰려도 가격은 더 빠질 수 있다. 우리는 가격 예측을 주장하지 않는다.
  • 과거 결손. 원천 제공 창이 최근 3거래일이라 그 이전 3일은 공식값이 없다. 계산값으로 채웠고, 두 계산 경로가 0.05%p 이내로 일치하는 것을 확인했지만 공식값 대체는 아니다.
  • 분위는 상장 종목군 안의 분위다. 시장 전체 분위가 아니다. Q1 53%는 "시장 소형주 전체"가 아니라 "우리가 관측한 종목군의 소형 5분위"다.
  • 호가·주문 주체 자료가 없다. 누가 옮겼는지(개인·기관·프로그램)는 우리 자료로 알 수 없다. 기제 설명은 추론이다.
  • 거래소 표시 기준 차이. 체결 시각·집계 단위가 다르면 점유율 자체가 흔들린다.

  5. 다음 단계

  1. 확증 표본 축적 — 사건일 정의·최소 표본·판정 규칙을 결과 보기 전에 고정해 두었다. 표본이 차면 그 규칙으로만 판정하고, 모자라면 「판정 불가」로 닫는다(예정 2026-11-17).
  2. 시장 × 날짜 이중 패널 — 지금은 종목 단면에 시장 요인이 섞여 있다. 시장별·날짜별로 분리해야 "그날 시장 전체가 그랬다"와 "그 종목이 그랬다"를 가를 수 있다.
  3. 호가 자료 확보 — 주문 주체·호가 깊이를 볼 수 있는 원천이 있어야 기제를 검증할 수 있다. 현재는 유료 원천 검토 단계다.

  수치 출처 대조표

  수치	값	출처 · 시점
  지수 ETF 종가	94,805 → 87,025 → 88,750	공식 종가, 10-14/15/16
  폭락일 지수 ETF 변동	−8.20% (지수 자체 −7.57%)	동일
  레버리지 ETF	−16.42%	동일
  신규 거래소 거래량	85.4M → 122.6M → 90.7M	거래소 공개 일별 지표, 10-14~16
  점유율(공식)	9.29 / 12.18 / 10.64%	동일, 10-19 확정
  5분위 점유율	53.1·53.3·55.1 / 31.1·37.4·35.1	종목별 교차단면 + 시총(10-19), 10-14~16
  분모별 점유율	12.18 / 40.26 / 37.64 / 25.61 / 7.23%	자체 계산(분모 정의는 표 3.3), 10-19
  605종목 동시성	76% 동 방향	교차단면 적립, 10-15
  분당 파도 배수	40.6 vs 94.4 / 41.8 vs 144.1	분봉 집계, 10-14~16
  계산 경로 일치	0.05%p 이내	두 경로 독립 계산, 10-19

  2차 검토 — 배포 전 작성자 외 1인의 수치 원천 대조 서명 필요. 현재: 대기(이 본문은 2차 검토 전 상태다).

• 부서마다 부서장을 세우고 데이터 데스크를 새로 열었다

  10월 21일 조직을 다시 세웠다. 부서장이 그 부서의 성과·품질·지출을 책임지고 연구원은 자기 역할에 집중한다. 데이터 데스크는 특수 데이터 수집·창고·부서별 요청 창구를 맡는다. 쓰던 감시 자산은 데이터 데스크로 넘겼다. 목적은 하나다. 데이터를 찾는 시간을 줄이고 판단에 쓰는 시간을 늘린다.