새 퀀트 분석을 공개합니다! AI 공급망 종목의 베이지안 멀티팩터 상승 확률 분석. 핵심 질문: 금리 동결 + AI Capex 선별기 진입 국면에서, AI 공급망 14개 종목 중 단기(5-20 거래일) 상승 확률이 높은 종목은 어디인가? 분석 대상 5개 레이어 1. GPU/AI 가속기 (NVDA, AMD, INTC, AVGO) 2. HBM/메모리 (MU, 삼성전자, SK하이닉스) 3. 데이터센터 네트워킹 (ANET, CSCO, MRVL) 4. 스토리지 (WDC, STX, PSTG) 5. NPU/온디바이스 AI (QCOM, AAPL, ARM) 3대 팩터 가중치 1. 기술적 분석 30% (MA, MACD, RSI, 다이버전스) 2. 펀더멘털·거시 30% (EPS, 멀티플, FCF, 규제) 3. 수급·심리·매크로 40% (13F, 공매도, IV 스큐, VIX 민감도) High Conviction Long Top 5 AAPL — 75% (NPU/온디바이스) QCOM — 72% (NPU/온디바이스) AVGO — 70% (맞춤형 ASIC) CSCO — 68% (네트워킹) MRVL — 65% (네트워킹/ASIC) 가상 포트폴리오 (동일 가중, 20일) - 기대 수익률 +4.2%, 샤프 비율 0.92, MDD -5.7% 흥미로운 발견 1. NVDA, MU의 단기 상승 확률은 낮게 산출됐습니다. 펀더멘털이 약해서가 아니라, 밸류에이션 부담 + Capex 피크아웃 우려에 따른 상대적 평가입니다. 2. 장기 보유 관점에선 여전히 core holding 후보입니다. 방법론적 한계 명시 1. LLM 기반 시뮬레이션 (실시간 데이터 X) 2. 점수의 둘째 자리는 상대 비교용, 절대값 신뢰 없음. 3. 베이지안 사고 프레임 모방, 실제 통계 모델 아님 투자 조언이 아닙니다. 단기 종목 short-list 발굴용 보조 도구입니다. 전체 보고서 + 재현 가능한 프롬프트 github.com/gameworkerkim/vibe-investing 이 분석은 Awesome Claude Quant Scripts 시리즈의 10번째 모듈입니다. 9번째는 지난주 공개한 DAT 전략 (Python + Kotlin), 첫 SSRN 논문은 6632838 (72-Hour Shock). 피드백, 방법론 비판, 다른 LLM의 결과 비교 환영합니다. #QuantitativeFinance #AISupplyChain #BayesianAnalysis #SemiconductorStocks #VibeInvesting #LLMQuant #OpenSource