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Dev.toAI/ML
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트레이더의 정성적 경험을 정량적 Capability Factor로 변환한 Consensus 전략 설계
From 99 Traders to One Signal: Implementing a Distilled KOL Consensus Strategy on FMZ
AI 요약
Context
기존의 KOL Sentiment 분석은 단순 긍/부정 판단에 그쳐 트레이더의 개별적인 매매 로직과 인지 프레임워크를 반영하지 못하는 한계 존재. 주관적 경험에 의존하는 파편화된 지식을 계산 가능하고 검증 가능한 정량적 시스템으로 전환할 필요성 대두.
Technical Solution
- Raw Market Data를 MA, RSI, MACD 등 State Variable로 변환하여 프로그램이 인식 가능한 Market State 레이어 구축
- 트레이더의 발언을 단순 텍스트가 아닌 추세, 변동성, 패턴 등 특정 Trading Capability 태그로 매핑하는 Knowledge Distillation 수행
- 개별 트레이더의 인지 프레임워크를 분석하여 특정 시장 상태에서 트리거되는 가중치 기반의 Capability Factor 추출
- 추출된 개별 판단 요소를 통합하여 최종 의사결정을 내리는 Weighted Consensus Signal 파이프라인 설계
- FMZ 환경 내에서 데이터 수집부터 시그널 생성까지 End-to-End로 연결되는 실행 가능한 전략 파이프라인 구현
실천 포인트
- 도메인 전문가의 정성적 판단 기준을 State Variable 기반의 조건문으로 정형화 가능한지 검토 - 단순 Sentiment 분석 대신 전문가의 '판단 방법론(Methodology)'을 태그화하여 가중치 모델에 반영 - 정성적 데이터를 정량적 팩터로 변환하는 Distillation 단계와 이를 통합하는 Aggregation 단계를 분리하여 설계
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