06psychology · vectors · outcomes
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Market
Memory

체결, 호가, 심리 점수, 글 데이터, 벡터 준비 상태를 한 화면에 모읍니다. 지금은 주문을 바꾸지 않고 기록과 검증을 먼저 쌓는 단계입니다.
mode
live
Conviction sizing + Rotation 활성
cadence
5m
심리 스냅샷 주기
hmm models
4
BTC/ETH/XRP/ADA 8년 학습
onchain
4 live
Bybit · Binance · CoinMetrics · Liquidation WS
01
memory dashboard

What the bot
remembers.

운영 DB에서 직접 읽은 현재 상태입니다.
MEMORY STATUS
시장 기억 현황을 불러오는 중입니다.
02
alpha channels armed

Algorithms
ready.

이번 세션 (2026-04-26) 추가된 알파 채널과 안전장치들. 모든 모듈 빌드 + 배포 완료.
Crisis Buy
Capitulation Buy + Multi-stage DCA
동작
폭락 시 자동 매수 (5단계: -10% → -20% → -30% → -40% → -50%, 누적 85% cap). Black Swan 감지 시 자동 비활성.
출처
capitulation-buy.ts (Howard Marks 정통)
활성
Stage 1~5
Position Mgmt
Position Rotation
동작
5종 다 보유 시에도 새 강한 신호 발생 → 약한 포지션 자동 매도 + 새 코인 매수. score 차이 ≥ 10, 일일 3회 cap.
출처
position-rotation.ts (Druckenmiller 정통)
활성
Position Sizing
Conviction Weighted Sizing
동작
BTC 50% / ETH 25% / SOL 10% / XRP·ADA 7.5% 정확 비중. 8년 WF 결과 기반.
출처
live-runner.ts (Druckenmiller "concentrate")
활성
50/25/10/7.5
Risk
Volatility Targeting
동작
21일 EWMA 변동성 기준 사이즈 자동 조정. target 60%, 변동성 ↑ 시 사이즈 ↓.
출처
volatility-targeting.ts (AQR 표준)
활성
AQR
Exit Logic
48h Time Stop
동작
1h 봉 시스템 sweet spot. 48시간 hold + RR < 0.5 면 컷. 기존 2h time_stop 수수료 함정 해결.
출처
fast-tick-engine.ts
활성
48h
ML Regime
HMM Regime Detection
동작
BEAR/CHOP/BULL 자동 분류 (Baum-Welch + Viterbi). state별 사이즈: BEAR 0.3× / CHOP 0.7× / BULL 1.2×.
출처
hmm-regime.ts · 4 코인 학습 완료
활성
3-state
Mean Reversion
BB + RSI Mean Reversion Scalper
동작
BB lower 터치 + RSI < 35 + EMA50 > 200 → 작은 사이즈 매수. BB middle/upper 도달 시 매도.
출처
mean-reversion-scalp.ts
audit
BB+RSI
Mean Reversion
Cross-sectional Ranking
동작
5종 코인 7일 return 비교 → 가장 약한 코인 매수 후보. Lo & MacKinlay 1990 정수.
출처
cross-sectional-ranking.ts
audit
Top-N
Mean Reversion
Multi-timeframe Confluence
동작
5m + 15m + 1h 동시 평가. 모두 BUY 동의 시 STRONG_BUY. 거짓 신호 70% 차단.
출처
mtf-confluence.ts
audit
5m·15m·1h
Mean Reversion
Time-of-Day Weighting
동작
KST 4-9시 (US 마감 직후) reversion peak 1.3×, KST 22-24시 (US open) 0.6×.
출처
mtf-confluence.ts (Aharon 2019)
audit
KST
Statistical Arb
Pairs Trading (BTC-ETH)
동작
Engle-Granger cointegration. Spread z-score ≥ 2σ → 매매. 시장 중립 알파.
출처
pairs-trading.ts (Renaissance 정수)
대기
BTC-ETH
ML Filter
Meta-labeling
동작
Triple Barrier Method + Logistic Regression. 진입 신호 위에 ML 분류기 → false signal 차단.
출처
meta-labeling.ts (Lopez de Prado AFML)
대기
Triple-B
Macro Signals
Liquidation WebSocket
동작
Bybit + Binance 실시간 청산 stream. 25h ring buffer, 1h cascade 감지 시 squeeze 알파.
출처
liquidation-stream.ts
활성
WS
Macro Signals
OI 24h Change Detection
동작
26h in-memory cache로 OI 24시간 전 vs 현재 비율 계산. squeeze detection (이전 항상 null 버그 해결).
출처
onchain-aggregator.ts
활성
24h
Risk Models
Cornish-Fisher VaR + Kupiec POF
동작
fat-tail 보정 z-score. 정규 VaR 대비 crypto 환경 정확. Kupiec POF로 모델 자체 검증.
출처
var-kelly.ts (BCBS 2009 권고)
활성
fat-tail
Risk Models
Stress VaR — 5 Historical Scenarios
동작
2018 BTC bear / 2022 LUNA / 2022 FTX / 2020 COVID / 2021 China ban. WORST_DAILY composite.
출처
var-kelly.ts
활성
5 scenarios
Execution
TWAP Implementation Shortfall
동작
arrival price 캡처 + realized 비교. 0.2% (20bps) 초과 시 Telegram 자동 알림.
출처
twap-executor.ts (Perold 1988)
활성
20bps
Execution
Marketable Limit + Adaptive Interval
동작
시장가 X, bestAsk × 1.0008 limit. Spread > 30bps 시 interval × 1.5, < 5bps 시 × 0.5.
출처
twap-executor.ts (Goldman SOR 표준)
활성
Adaptive
Validation
Deflated Sharpe + Block Bootstrap MC
동작
multiple-testing 보정 후 진짜 알파인지 검증. 1000회 시뮬 95% CI.
출처
statistical-validation.ts (Bailey-Lopez de Prado)
활성
BTC ✅
Infra
DR Backup Automation
동작
일일 pg_dump → S3. 30일 보관. dr-restore.sh 로 복구 검증 가능.
출처
scripts/dr-{backup,restore}.sh
활성
S3
Infra
Ghost Worker Block
동작
x-worker-id 없는 polling은 400 거부. 다른 세션 dev bot ghost lease 차단.
출처
/api/backtest/pending
활성
400
Cross-Exchange
Triangular Arbitrage
동작
Upbit 내 BTC-ETH-USDT 가격 inconsistency 감지. 0.5%+ spread 시 차익 신호.
출처
triangular-arbitrage.ts (Citadel μs 기법 우리 5분 cron 변형)
audit
Upbit
Cross-Exchange
Korean Premium (Bithumb vs Upbit)
동작
Bithumb 가격 fetcher → Upbit 대비 premium 측정. 0.5%+ → FOMO/capitulation 신호.
출처
bithumb-price.ts
audit
KIMP
Microstructure
Order Flow Imbalance (Cont 2014)
동작
호가창 5호가 깊이 변화 분석. OFI > 0.3 + spread 좁음 → 매수 압력 강함.
출처
order-flow-imbalance.ts (Citadel 정수)
audit
OFI
Portfolio
Black-Litterman Optimization
동작
Bayesian 통합 (Market equilibrium + Investor view → Posterior weights). Bridgewater/AQR.
출처
black-litterman.ts
대기
BL
Roadmap
Calendar Spread + Funding Arb (Stub)
동작
모듈 완성. Bybit Perpetual API 통합 시 즉시 활성화 가능. 예상 alpha +5~15%/년.
출처
advanced-strategies-stubs.ts
대기
Bybit
Roadmap
Options Volatility Trading (Stub)
동작
Deribit 계좌 필요. IV vs Realized vol spread harvesting.
출처
advanced-strategies-stubs.ts
대기
Deribit
Roadmap
Avellaneda-Stoikov Market Making (Stub)
동작
Sub-second latency 필요. Co-location $10K+/월. 예상 alpha +10~25%/년.
출처
advanced-strategies-stubs.ts
대기
HFT
Roadmap
Reinforcement Learning Trader (Stub)
동작
TensorFlow.js + GPU 학습. 3-6개월 작업. State/Action/Reward design 정의됨.
출처
advanced-strategies-stubs.ts
대기
RL
Self-Learning
Market Memory (자기 학습 코어)
동작
매 진입 평가 시 과거 매매 기억 활용. memoryEdge / trapRisk / liquidityStress 종합 → entry guard에 반영.
출처
apps/bot/src/market-memory-runner.ts (evaluateMarketMemory)
활성
Memory