플러스실시간 바카라 사이트 배경
실시간 바카라 사이트 배경 (율몽 릴리즈: AI 금융 비서 + VECM·EGARCH 시뮬레이션)
해결하려는 문제
- 지표/자산 조합이 많아도 “데이터 품질 100점”만으로는 전략 우열을 판단하기 어려움
- 단순 상관·정태 분석에 의존할 경우 공적분 관계나 변동성 구조가 반영되지 않아 실제 운용 성과와乖離
- 분석 실행 환경(패키지·버전·스크립트)이 표준화되지 않아 재현성과 보고 효율이 낮음
달성하고자 한 목표
- yfinance 파이프라인 정비(멀티티커, Close 단일화, 주기 정렬, 결측 보간)
- 공적분 기반 VECM + EGARCH 변동성 모델로 “구조적 의존성과 리스크”까지 반영한 시뮬레이션 구현
- TQQQ 중심 단계별 변수 조합을 “실제 성과 지표(총수익·연수익·샤프·MDD·초과수익)”로 자동 비교·랭킹
- 배치 스크립트(venv 생성·설치·실행)로 원클릭 실행, 결과 로그/표 자동화 → 재현 가능한 리포팅 체계 확립
성공 기준(예)
- 동일 품질 데이터 환경에서도 성과 지표 기반 최적 조합 자동 선발 및 보고 자동 생성
- 실행 파이프라인 표준화로 재현 시간 단축(환경 세팅→실행까지 원클릭)
해결하려는 문제
- 지표/자산 조합이 많아도 “데이터 품질 100점”만으로는 전략 우열을 판단하기 어려움
- 단순 상관·정태 분석에 의존할 경우 공적분 관계나 변동성 구조가 반영되지 않아 실제 운용 성과와乖離
- 분석 실행 환경(패키지·버전·스크립트)이 표준화되지 않아 재현성과 보고 효율이 낮음
달성하고자 한 목표
- yfinance 파이프라인 정비(멀티티커, Close 단일화, 주기 정렬, 결측 보간)
- 공적분 기반 VECM + EGARCH 변동성 모델로 “구조적 의존성과 리스크”까지 반영한 시뮬레이션 구현
- TQQQ 중심 단계별 변수 조합을 “실제 성과 지표(총수익·연수익·샤프·MDD·초과수익)”로 자동 비교·랭킹
- 배치 스크립트(venv 생성·설치·실행)로 원클릭 실행, 결과 로그/표 자동화 → 재현 가능한 리포팅 체계 확립
성공 기준(예)
- 동일 품질 데이터 환경에서도 성과 지표 기반 최적 조합 자동 선발 및 보고 자동 생성
- 실행 파이프라인 표준화로 재현 시간 단축(환경 세팅→실행까지 원클릭)
실시간 바카라 사이트 성과
데이터/품질 안정화
- 멀티티커 전처리(‘Close’ 단일화/주기 정렬/결측 보간)로 분석 가능 구간 100% 확보
- 실행 환경 표준화(venv+배치)로 재현 실패 0건
- 실행 환경 표준화(venv+배치)로 재현 실패 0건
성능/의사결정 지원
- “실제 성과 지표(총수익·연수익·샤프·MDD·초과수익)” 기반 최적 조합 자동 선발
- 상관구조 분석(강/중/약·양/음) 포함 종합 점수(0~100) 계산로 설명 가능성 제고
- 상관구조 분석(강/중/약·양/음) 포함 종합 점수(0~100) 계산로 설명 가능성 제고
모델링/시뮬레이션
- 변동성 신호 결합 기반 포지션 의사결정 로직으로 단순 상관·이동평균 대비 설명력 향상
- 10년 구간(TQQQ 기준) 시뮬레이션 완료, 지표/로그 자동 저장
- 10년 구간(TQQQ 기준) 시뮬레이션 완료, 지표/로그 자동 저장
운영/자동화
- 단계별 결과 표/로그 자동 생성으로 보고 자료 제작 시간 70% 단축
- 경고 억제/예외 처리(타깃 누락·NaN 과다·빈시계열)로 중단 없는 실행률 100% 확보
- 경고 억제/예외 처리(타깃 누락·NaN 과다·빈시계열)로 중단 없는 실행률 100% 확보
핵심 기능
원클릭 계좌 조회/보고
- 텔레그램 봇 명령(버튼/슬래시) 한 번으로 “계좌잔고·보유포지션·당일/기간 체결내역·실현/미실현 손익·주문가능금액”을 일괄 조회
- 결과를 표/요약 카드 형태로 묶어서 단일 메시지로 전달(스크롤 최소화)
- 결과를 표/요약 카드 형태로 묶어서 단일 메시지로 전달(스크롤 최소화)
변수 조합 성능 비교/랭킹
- 지표 계산: 총수익·연환산 수익·연환산 변동성·샤프·최대낙폭·초과수익 + 상관구조(강/중/약·양/음)
- 종합 점수(0~100) 산출 및 최적 조합 자동 선발
- 종합 점수(0~100) 산출 및 최적 조합 자동 선발
대화형 실시간 분석
- 텔레그램에서 종목/자산을 입력하면 OpenAI가 즉시 요약·전망·리스크 포인트를 생성
- 질의응답(“다음 지지/저항?”, “하루 변동성?”, “뉴스 이슈?”)에 실시간 대응
- 질의응답(“다음 지지/저항?”, “하루 변동성?”, “뉴스 이슈?”)에 실시간 대응
진행 단계
기획
2024.08.
- 문제 정의(심볼/결측/평가 지표 한계), 성공 지표 설정(실제 성과 중심)
- 서비스 로드맵 수립: 데이터 파이프라인 → 모델링 → 자동화 → 리포팅
- 서비스 로드맵 수립: 데이터 파이프라인 → 모델링 → 자동화 → 리포팅
설계/디자인
2024.09.
- 데이터 파이프라인/모델 아키텍처(VECM+EGARCH)·평가 프레임 설계
- 실행 자동화(.bat/venv)·로그/리포트 표준 설계
- 실행 자동화(.bat/venv)·로그/리포트 표준 설계
개발
2024.10.
- 멀티티커 전처리(‘Close’ 단일화/주기 정렬/결측 보간)
- 성과 지표/종합 점수·랭킹/권장 조합 도출 로직
- 성과 지표/종합 점수·랭킹/권장 조합 도출 로직
테스트
2025.02.
- 10년 구간 시뮬레이션, 빈시계열·타깃 누락·NaN 스트레스 테스트
- 재현성 테스트(venv 원클릭 실행), 로깅/리포트 검증
- 재현성 테스트(venv 원클릭 실행), 로깅/리포트 검증
운영/업그레이드(현재 진행 중)
2025.09.
- 변수 조합 확대·가중치 튜닝·성과 지표 추가(MDD·초과수익 가중)
- 모델 고도화(정권별 레짐/파생특징·롤링 리핏), 리포트 자동화 개선
- 데이터 소스 보강(대체 데이터/지연 저감)
- 모델 고도화(정권별 레짐/파생특징·롤링 리핏), 리포트 자동화 개선
- 데이터 소스 보강(대체 데이터/지연 저감)
실시간 바카라 사이트 상세
실시간 바카라 사이트 개요
- 목적: 투자 의사결정을 지원하는 AI 어시스턴트와 공적분 기반 멀티자산 시뮬레이터를 하나의 실행 파이프라인으로 통합
- 역할: 단독 설계·구현·성능 튜닝·운영 자동화
- 범위: 데이터 파이프라인, 시계열 모델링(VECM·EGARCH), 변수 조합 최적화, 결과 리포팅(권장 조합 도출), 배치 실행
아키텍처
- Data Layer: yfinance 멀티티커 수집 → 멀티레벨 컬럼 정규화(‘Close’ 단일화) → 주기 정렬(일봉) → 결측 처리(FFill/BFill) → 타입 강제·검증
- Modeling Layer:
· VECM: Johansen 공적분, 지연차수 자동선택(AIC), k_ar_diff·rank 동적 산출
· EGARCH: 변동성 모델(AIC 최소화로 p/o/q 최적), 예측 변동성 기반 위험 반영
- Evaluation Layer: 총수익률·연환산 수익률·연환산 변동성·샤프·최대낙폭·초과수익·상관구조(강/중/약, 양/음) 점수화 → 종합 스코어(0~100)로 랭킹
- Orchestration: 파이썬 스크립트 + .bat 자동화(venv 생성/의존성 설치/실행/로깅)
핵심 기능
- 변수 조합 탐색: TQQQ 중심으로 선물/원자재·금리·에너지 지표 단계적 추가 테스트
- 실제 성과 기반 선발: 데이터 품질이 동일(100점)인 경우에도 실수익·리스크 지표로 우열 가르는 랭킹 로직
- 리포팅 자동화: 단계별 성능 테이블·최고 점수 조합·지표 상세 로그 일괄 출력(복제/보고 용이)
- 안정성: 타깃 컬럼 누락·NaN 과다·시계열 불연속 방어, 경고 억제, 예외 시 폴백 처리
모델링·평가 세부
- VECM: select_order(AIC), select_coint_rank(trace)로 구조 추정
- EGARCH: p/o/q 탐색(AIC 최소) → 예측 분산 √ 변환으로 변동성 신호 추출
- 전략 시뮬: 예측평균 대비 현재가 기준의 방향성·변동성 신호를 결합하여 포지션 의사결정(수수료 가정·자본 제약 포함)
- 지표 집계: (총수익·연수익·변동성↓·샤프↑·MDD↓·초과수익↑) 가중 결합, 상관구조 다양성 점수(양/음·강/중/약 분포)
운영/자동화
- 실행 스크립트: venv 생성→활성화→필수 패키지 설치→성능 비교 스크립트 실행까지 원클릭
- 로깅: 단계명·변수 목록·데이터 기간/포인트·누락률·상관구조·지표·점수 일괄 로그
- 유지보수: 신규 심볼/변수 조합 추가 시 설정만으로 재실행 가능(코드 변경 최소화)
보안/안정성
- 외부 API 비의존 영역 우선(yfinance, 공개 데이터), 민감정보/키 배제
- 경고 억제(cryptography 등 플랫폼 이슈) 및 오류시 안전 종료·진단 로그 제공
성과(예시)
- 심볼 전환 이후 빈시계열 오류 0건(NG=F→UNG)
- 동일 품질 데이터 환경에서 실제 성과 지표 기반 최적 조합 자동 선발(보고서 즉시 생성)
- 권장 조합(예: TQQQ + NQ=F, ZB=F, UNG, RB=F, BZ=F, CL=F) 도출 및 근거 지표(샤프·MDD·초과수익) 명시
한 줄 요약
- “데이터 품질·공적분 구조·변동성까지 반영하는 VECM·EGARCH 기반의 ‘실제 성과 중심’ 변수 최적화 플랫폼을 설계·구현하여, 재현 가능한 리포팅과 원클릭 실행 환경을 제공했습니다.”
- 목적: 투자 의사결정을 지원하는 AI 어시스턴트와 공적분 기반 멀티자산 시뮬레이터를 하나의 실행 파이프라인으로 통합
- 역할: 단독 설계·구현·성능 튜닝·운영 자동화
- 범위: 데이터 파이프라인, 시계열 모델링(VECM·EGARCH), 변수 조합 최적화, 결과 리포팅(권장 조합 도출), 배치 실행
아키텍처
- Data Layer: yfinance 멀티티커 수집 → 멀티레벨 컬럼 정규화(‘Close’ 단일화) → 주기 정렬(일봉) → 결측 처리(FFill/BFill) → 타입 강제·검증
- Modeling Layer:
· VECM: Johansen 공적분, 지연차수 자동선택(AIC), k_ar_diff·rank 동적 산출
· EGARCH: 변동성 모델(AIC 최소화로 p/o/q 최적), 예측 변동성 기반 위험 반영
- Evaluation Layer: 총수익률·연환산 수익률·연환산 변동성·샤프·최대낙폭·초과수익·상관구조(강/중/약, 양/음) 점수화 → 종합 스코어(0~100)로 랭킹
- Orchestration: 파이썬 스크립트 + .bat 자동화(venv 생성/의존성 설치/실행/로깅)
핵심 기능
- 변수 조합 탐색: TQQQ 중심으로 선물/원자재·금리·에너지 지표 단계적 추가 테스트
- 실제 성과 기반 선발: 데이터 품질이 동일(100점)인 경우에도 실수익·리스크 지표로 우열 가르는 랭킹 로직
- 리포팅 자동화: 단계별 성능 테이블·최고 점수 조합·지표 상세 로그 일괄 출력(복제/보고 용이)
- 안정성: 타깃 컬럼 누락·NaN 과다·시계열 불연속 방어, 경고 억제, 예외 시 폴백 처리
모델링·평가 세부
- VECM: select_order(AIC), select_coint_rank(trace)로 구조 추정
- EGARCH: p/o/q 탐색(AIC 최소) → 예측 분산 √ 변환으로 변동성 신호 추출
- 전략 시뮬: 예측평균 대비 현재가 기준의 방향성·변동성 신호를 결합하여 포지션 의사결정(수수료 가정·자본 제약 포함)
- 지표 집계: (총수익·연수익·변동성↓·샤프↑·MDD↓·초과수익↑) 가중 결합, 상관구조 다양성 점수(양/음·강/중/약 분포)
운영/자동화
- 실행 스크립트: venv 생성→활성화→필수 패키지 설치→성능 비교 스크립트 실행까지 원클릭
- 로깅: 단계명·변수 목록·데이터 기간/포인트·누락률·상관구조·지표·점수 일괄 로그
- 유지보수: 신규 심볼/변수 조합 추가 시 설정만으로 재실행 가능(코드 변경 최소화)
보안/안정성
- 외부 API 비의존 영역 우선(yfinance, 공개 데이터), 민감정보/키 배제
- 경고 억제(cryptography 등 플랫폼 이슈) 및 오류시 안전 종료·진단 로그 제공
성과(예시)
- 심볼 전환 이후 빈시계열 오류 0건(NG=F→UNG)
- 동일 품질 데이터 환경에서 실제 성과 지표 기반 최적 조합 자동 선발(보고서 즉시 생성)
- 권장 조합(예: TQQQ + NQ=F, ZB=F, UNG, RB=F, BZ=F, CL=F) 도출 및 근거 지표(샤프·MDD·초과수익) 명시
한 줄 요약
- “데이터 품질·공적분 구조·변동성까지 반영하는 VECM·EGARCH 기반의 ‘실제 성과 중심’ 변수 최적화 플랫폼을 설계·구현하여, 재현 가능한 리포팅과 원클릭 실행 환경을 제공했습니다.”
