ML 랩 — Project Odin

ML 랩 — 종목 예측 ADMIN

오늘의 관찰 종목

실선=오늘 실제(10분 추적) · 점선=과거 유사 조건(시장방향·등락 구간) 평균 경로 · 음영=경로 분포(25~75%). 예측이 아니라 "비슷한 조건에서 과거에 대체로 이렇게 움직였다"는 통계이며, 표본 30건 미만이면 모멘텀 외삽(회색 점선)만 표시합니다. 장 마감(15:30) 후 오늘 경로는 학습 표본으로 전환됩니다.

학습 데이터 적재 현황

판단 기록(누적)

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가격 포인트(누적)

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오늘 관찰 종목

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마감 시 표본 전환

적재 시작일

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베이스라인 적중률 (룰 vs 모델)

규칙 edge (최근)

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적중률 − 기저율

모델 edge (최근)

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표본 부족 시 —

모델 학습 표본

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walk-forward

날짜	후보	기저율	규칙 적중	규칙 edge	모델 적중	모델 edge

적중률 = '터치' 예측 중 실제 +1% 터치 비율. edge(적중률−기저율)가 꾸준히 +면 신호로 쓸 가치가 있다 → 검증되면 ML_SIGNAL_ENABLED=true. 모델은 표본이 쌓이면 합류(초기엔 —).

신호 개수별 성과 (예측 근거 검증)

독립 신호 수	표본	평균 이후최고	평균 이후종가	+1% 터치율

신호 수가 많을수록 이후 수익이 높으면 현행 룰 게이트(2개 이상)가 유효하다는 뜻 — ML 도입 전 베이스라인 검증.

LLM 판단 × 집행 결과

LLM 판단	집행	표본	평균 이후최고	평균 이후종가

강조 행 = "LLM은 사자는데 게이트가 막은 것" — 이후 수익이 체결분과 비슷하게 높으면 게이트가 기회를 막는 것(후회 지표), 낮으면 잘 거른 것.

라벨 분포 (이후 최고 수익률)

+1% 터치율

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분류 타깃("+1% 터치") 클래스 균형 확인용 — 한쪽으로 쏠리면 문턱 재조정.

일별 적재 (최근 14일)

날짜	판단 기록	가격 포인트	종목 수

최근 판단 + 사후 결과

일시	종목	구분	LLM	집행	근거	이후 최고	이후 종가