BTC Predictor v15.18 TF Target Objective Learning Snapshot

메인 차트

캔들 + MA 10/20/50/100/200 + 피보나치

결과물

계산확률 + 실제 백테스트 기반 시뮬레이션 성공률

WAIT

데이터 로딩 후 표시된다.

상승 --%하락 --%

1차 매매 계획

종합 선택모델 기준. 평균이 아니라 최고 시뮬 모델을 따른다

WAIT

데이터 로딩 후 진입/손절/목표가를 계산한다.

학습 엔진

엔진별 후보군 5,000개 셔플 학습 + 최근 1,000개 로그 다운로드

누적 학습

최근 학습 적중률

검증 샘플

상태

대기

Snapshot v15.18: 기존 threshold/override식 학습을 폐기하고, 3분류 온라인 엔진이 WAIT/LONG/SHORT를 직접 학습한다.

빠른 상태판

핵심 상태 요약

계산 원인 보정판

틀린 판단을 만든 원인 지표를 추적하고 가중치/배율과 조건별 판단 기준을 보정

백테스트 오염 방지

미래 데이터 사용 여부와 학습/검증 분리 상태

네트워크 재연결 진단

WebSocket 재시도, 마지막 수신, REST 봉확인 상태

데이터 연결 상태

REST 로딩, WebSocket 수신, 캔들 수를 시간봉별로 확인

선택 시간봉 지표 기여도

현재 확률을 실제로 밀고 있는 지표 순위

데이터 로딩 후 표시된다.

TF별 목표 결과 분포

각 시간봉 목표 안에 목표 % 선도달 여부를 표시

학습 안정장치

검증 성능이 무너지면 이전 안정 모델로 되돌림

레짐별 학습 프로파일

장 상태별 적중률과 오답 패턴 추적

시간봉별 학습 검증판

학습 구간과 검증 구간을 분리해 과최적화 위험을 본다

선택 시간봉 가중치

학습으로 커진 지표와 약해진 지표

보조지표 10개 상태

선택 시간봉 기준, MA/피보나치는 별도 계산

레짐 / 계산 요약

선택 시간봉

레짐

MA 흐름 점수

피보나치 위치

상세 매매 시나리오

1·2차 진입과 목표/취소 조건

이 파일은 투자 조언이 아니라 실험용 예측 엔진이다. v15.18은 기존 threshold/condition/causeDetail override식 학습엔진을 폐기하고, 각 TF의 목표 라벨(5m=12시간 ±2%, 15m=24시간 ±4%, 1h=48시간 ±6%, 4h=5일 ±8%)에 대해 WAIT/LONG/SHORT 3분류 온라인 엔진이 직접 학습한다. 학습은 실제 정답 action을 기준으로 예측 action의 가중치를 낮추고 정답 action의 가중치를 올리는 구조이며, entryPolicy 완화/강화 루프와 causeDetail 최종 override는 판단권을 갖지 않는다. 검증 성과는 진입 게이트와 안정성 판단에 사용하고 train/validation 로그는 분리해 export한다.