BTC Predictor v15.9 Candidate Pool 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 v15.9: 엔진별 학습 후보군 5,000개, 셔플 큐 학습, 검증 완전분리, 양방향 동시터치 제외, 종합 선택모델 기준 매매계획을 적용했다.

빠른 상태판

핵심 상태 요약

계산 원인 수정판

틀린 확률을 만든 실제 원인 지표를 추적하고 계산식 자체를 수정

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.

24시간 2% 결과 분포

무작위 백테스트에서 24시간 안에 +2%/-2% 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. v15.9는 목표를 24시간 안에 +2%/-2% 중 먼저 도달하는 방향으로 고정하고, 각 시간봉 엔진별 학습 후보군을 최대 5,000개로 구성한다. 후보군은 셔플 큐 방식으로 골고루 순회하며, 검증값은 판단 신뢰도에 섞지 않는다. 같은 캔들에서 상·하단이 동시에 터진 샘플은 모호 샘플로 제외한다. 저장 로그는 최근 1,000개로 제한하고, 종합 판단과 1차 매매 계획은 최고 시뮬레이션 모델 기준으로 맞춘다.