손실은 수치(%)가 아니라 시간(Day)이다
개인 투자자 대다수가 손실 종목을 방치하며 복리의 기회비용을 잃고 있습니다.
FLATLAB Dr. Recovery는 AAS 엔진으로 포트폴리오를 진단하고,
최적화된 교체 대안과 함께 자산 복구 속도를 극대화합니다.
단순한 수익률 퍼센트가 숨기고 있는 세 가지 구조적 위험
10% 손실을 회복하려면 11.1% 수익이 필요하고, 50% 손실 회복엔 100%가 필요합니다. 단순 퍼센트로는 절대 알 수 없는 구조적 위험입니다.
L → R = L / (1−L)
손실 종목을 방치하는 동안 복리의 시계는 멈춥니다. '몇 %'가 아닌 '몇 일'이 낭비되고 있는지를 알아야 진짜 손실이 보입니다.
손실은 수치가 아니라 시간이다
개인 투자자 대다수는 손실 종목을 '언젠가 회복되겠지'라는 기대로 방치합니다. AAS 엔진은 이 종목의 실질 회복 가능성을 수치로 진단합니다.
AAS 엔진 진단
포트폴리오 건강을 4가지 핵심 지표로 한눈에
포트폴리오 전체의 종합 건강 점수를 0~100점으로 표시합니다. AAS 엔진이 종목별 리스크, 변동성, 기대 수익률을 종합 평가합니다.
"당신의 계좌는 복구까지 N일의 시간이 필요합니다." AAS 엔진의 기대 수익률로 원금 회복까지 걸리는 예상 거래일수를 산출합니다.
실현 손익 데이터(KIS API)와 72의 법칙을 결합하여, 사용자가 설정한 목표 금액을 달성하기까지 남은 거래일수를 산출합니다.
현재 포트폴리오 예상 경로 vs AAS 최적화 경로의 격차를 듀얼 라인 차트로 시각화합니다. 교체 매매의 실질적 효과를 직관적으로 확인할 수 있습니다.
수기 입력부터 증권사 API 자동 연동까지 3단계로 확장됩니다
app/trading
app/invest
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손실 복구에 필요한 시간을 수학적으로 산출하는 두 가지 핵심 공식
Loss Recovery Index
LRI = (CurrentLoss × ATR)
÷ AAS_Expected_Alpha
이 지수가 높을수록 포트폴리오는 '방치 시 회생 불가' 상태로 판단됩니다. Dr. Recovery의 즉각적인 처방이 필요한 수준인지를 수치로 알려줍니다.
Recovery Timeline
R_req = 1 / (1−L) − 1
D_rec = ln(1 + R_req)
÷ ln(1 + r_avg)
손실률(L)과 AAS 엔진의 평균 기대 수익률(r_avg)로 원금 회복까지 걸리는 정확한 예상 영업일수를 계산합니다.
엔터프라이즈 수준의 보안과 성능으로 구현됩니다
시장 레짐 판별, 종목별 AAS 점수 산출, ATR 기반 변동성·리스크 측정
Row Level Security로 사용자 포트폴리오 데이터를 완전히 분리·보호
수천 건의 시뮬레이션 연산을 2초 이내 처리하는 고성능 백엔드
복구 타임라인, Growth Gap Chart 등 인터랙티브 차트 제공