rosemarycox5334-debug/AlphaMaster

해결하는 문제

AlphaMaster는 과거 시장 데이터(Parquet 또는 MT5 K선)에서 해석 가능한 요인 공식을 자동으로 탐색하는 정량적 거래 요인 마이닝 센터입니다. 머신러닝을 활용해 시장 움직임을 예측하는 가장 효과적인 수학적 공식을 탐색함으로써, 거래 전략을 수작업으로 시도하고 오류를 반복하는 과정을 제거합니다.

작동 방식

이 시스템은 특성과 연산자 공간을 탐색하여 최적의 공식을 찾기 위해 딥 강화학습을 사용합니다. 이러한 공식은 토큰 시퀀스로 표현되며, 사용자 정의 StackVM을 통해 실행됩니다. 워크플로우는 세 가지 주요 단계로 나뉩니다:

1. 학습: RL 에이전트가 공식을 탐색하고 검증 세트 성능 기반으로 최고의 공식을 선택합니다.
2. 백테스팅: 지속적인 포지션 사이징 로직(tanh(factor))을 사용해 거래를 시뮬레이션하여 샤프 비율 및 소리티노 비율과 같은 성능 지표를 평가합니다.
3. 실시간 분석: MT5 또는 OKX와 같은 실시간 데이터 소스를 모니터링하고 현재 기간의 종료 K선 기반으로 신호를 재계산하여 신호 번쩍임을 방지합니다.

대상 사용자

요인 마이닝 프로세스를 자동화하고 과거 학습에서 실시간 신호 생성 및 배포로 전환하고자 하는 정량적 트레이더 및 개발자.

주요 특징

• 엔드투엔드 파이프라인: 학습, 백테스팅, 실시간 신호 분석을 하나의 웹 UI에서 통합합니다.
• 해석 가능한 공식: "블랙박스" 모델과 달리 StackVM에서 실행 가능한 명시적인 수학적 공식을 탐색합니다.
• 일관된 신호 로직: 학습, 백테스팅, 실시간 분석에서 동일한 신호 계산 로직을 사용하여 룩어헤드 바이어스를 방지합니다.
• 외부 알림: 거래 신호 방향이 변경될 때 Feishu (Lark) Webhooks를 통해 알림을 지원합니다.