KPI 상세 해설 & 검증 허브
홈은 요약, 이 페이지는 지표 의미·계산 기준을 설명하는 정적 검증 페이지입니다.
이 페이지는 무엇인가
이 페이지는 NoahAI의 실제 운영 데이터를 기반으로 AI 성과를 검증하고 신뢰를 확인하는 KPI/증명 페이지입니다.
일반 사용자는 아래 3가지만 보면 됩니다
- • 승률 (Win Rate): 얼마나 자주 맞추는지
- • 최대낙폭 (MDD): 가장 크게 흔들린 구간이 어느 정도인지
- • 손익 흐름 (PnL): 전체적으로 수익/손실이 어떤 구조인지
핵심 한 문장
노아 AI는 단순 승률 경쟁이 아니라, 손실 제어와 반복 안정성을 중심으로 작동하도록 설계된 시스템입니다.
핵심 KPI 3개 요약
Win Rate
-
Max Drawdown (MDD)
-
Total PnL
-
코호트 기준이 우선이며, 코호트 공백 항목은 공개 가능한 운영 집계값으로 보완 표기됩니다.
숫자 해석 안내 (중요)
현재 공개 수치는 최근 30일 코호트의 보수적 집계입니다. 단일 기간의 승률/손익만으로 성능을 단정하지 말고, 손실 제한(MDD)·조기청산·반복 안정성을 함께 해석해야 합니다.
Data Health 해석 안내
Data Health는 데이터 갱신성과 활동량을 함께 보는 상태 지표입니다.
핵심만 요약하면
- • 노아AI는 실사용 로그 기반으로 검증됩니다.
- • 모든 판단과 결과는 집계 형태로 기록·공개됩니다.
- • 단순 승률보다 리스크 제어를 우선합니다.
- • 학습·환류 구조를 통해 반복 안정성을 높입니다.
상세 근거는 여기서 확인하세요
KPI 허브는 요약 해설 중심입니다. 개선 근거와 작동 원리는 아래 페이지에서 확인할 수 있습니다.
AlphaArena KPI (엔진/메타 AI 검증용)
엔진 성향, 처리량, 운영 상태를 검증하는 기술 지표입니다. 사용자 코호트 성과와는 목적이 다릅니다.
AlphaArena 공개 KPI 스냅샷
공개 가능한 운영 지표만 요약합니다. 내부 운영 임계치/세션 원본 데이터는 제외하며, 실시간이 아닌 공개 JSON 스냅샷 시점 기준으로 표시됩니다.
실거래 PoC 기반 집계 기간: 2026-01-01 ~ 현재 | 목적: AlphaArena 기술 성과 투명성 공개 | 엔진별 누적 손익은 공개 안전 범위에서 익명 집계
Data Health
-
-
Trade Records
-
latest -
Model Chats
-
latest -
Balance History
-
latest -
엔진별 누적 실현 손익(공개 요약): 데이터 로딩 중.본 지표는 AlphaArena 실거래 PoC 로그의 공개 안전 집계 기준이며, 투자 자문 또는 수익 보장을 의미하지 않습니다.
데이터 신선도 (최근 업데이트 대비 경과시간)
- Trade: -
- ModelChat: -
- Balance: -
활동 지표
- Trades 24h: 0
- Trades 7d: 0
- Chats 24h: 0
- Chats 7d: 0
엔진별 상세 지표
| Engine | Trades | Win Rate | Avg PnL/Trade |
|---|
이 수치는 무엇을 의미하나요?
Data Health는 데이터 최신성과 활동량을 종합한 상태 점수입니다. 엔진별 누적/평균 손익과 승률은 각 엔진의 벤치마크 성향을 비교하는 참고 지표이며, 투자 추천이나 수익 보장을 의미하지 않습니다.
활동량 0 해석 안내
공개 KPI 스냅샷의 24h/7d 활동량 0은 서비스 중단을 의미하지 않습니다. 이 페이지는 실시간 운영판이 아니라 공개 기준 시점의 정적 집계이며, 실제 운영은 제한된 베타 사용자 환경에서 계속 진행될 수 있습니다.
NoahAI 사용자 KPI (실사용 코호트 공개 집계)
실사용 코호트 기준의 성과/리스크 지표입니다. 서비스 사용 판단에는 이 블록을 우선 참고하세요.
NoahAI 사용자 거래 KPI 스냅샷
노아AI랩스 실증 사용자 로그(trading.db) 기반 공개 요약 지표입니다. 공개 대표 수치는 최근 30일 롤링 코호트 집계 기준이며, 개인 계정 식별 정보·원문 프롬프트·민감 세션 데이터는 공개하지 않습니다.
실증 운영 기간: 2024-11-01 ~ 현재 | 목적: NoahAI 사용자 거래 기록 및 AI 판단 투명성 공개 | 데이터 범위: 실계좌 테스트 사용자 거래 로그 및 AI 결정 기록 (공개 KPI 기준: 최근 30일 롤링 코호트 집계)
표본 안내
본 화면은 코호트 30명 중 무작위 1명 스냅샷입니다. 대표 성과가 아니라 케이스 샘플입니다.
마케팅/투자 설명에는 단일 사용자 수치 대신 코호트 집계(중앙값·분위수·표준편차) 지표를 사용하세요.
읽는 법: 코호트 지표가 대표값이고, Random 1/N은 사례 참고값입니다. 승률, 손익, 최대낙폭(MDD)을 함께 보고 판단하세요.
코호트 집계 KPI
대표성 판단은 코호트 집계 기준으로 제공됩니다. (최근 30일 고정 윈도우)
Cohort Win Rate
-
Cohort Total PnL
-
Cohort Max Drawdown
-
코호트 MDD는 현재 공개 원본에 포함되지 않아 미표시입니다.
Data Health
-
-
Closed Trades
-
AI Decisions
-
Sample Win Rate
-
Random 1/30
Sample Total PnL
-
Random 1/30
Top Exit Reasons
- 데이터 로딩 중
Top Decision Types
- 데이터 로딩 중
본 지표는 운영 투명성 제공 목적이며, 투자 자문/수익 보장을 의미하지 않습니다.
참고: 본 스냅샷은 암호화폐·증권 실증 운영 로그를 통합한 공개 요약입니다. 개별 계정 상세, 원문 프롬프트, 민감 세션 로그는 제외됩니다.
Cohort PnL 해석 안내
최근 30일 공개 코호트 손익은 보수적 리스크 기준과 조기청산 정책을 반영한 검증용 집계입니다. NoahAI는 단기 손익 극대화보다 리스크 제한과 장기 반복 안정성 검증을 우선 목표로 합니다.
거래소/채널별 요약
| Exchange | Trades | Win Rate | Sample PnL (1/N) |
|---|---|---|---|
| 데이터 로딩 중 | |||
NoahAI 블록체인 학습 인사이트
실증 운영 데이터 기반 AI 학습 성과 및 핵심 메커니즘. 기준 데이터는 TEAYU_ANONYMIZED 공개 집계(코호트 스냅샷 포함)이며, 본 섹션은 암호화폐 운영 로그 중심 인사이트입니다.
"내부 기밀" 표시 항목은 기업 기밀 보호 및 경쟁사 기술 유출 방지를 위해 공개하지 않습니다.
AI 계단식 학습 곡선
공개 월간 리포트(최근 30일 롤링) 기준으로 초기 구간 이후 단계적 개선 흐름을 보였습니다.
Phase 1
~18%
초기 학습 신호 수집 및 패턴 인식 시작
Phase 2
~30%
성숙화 안정적인 전략 수렴
Phase 3
~33%
고원 + 조정 시스템 고도화 준비
Phase 4
34%+
재도약 새 메커니즘 적용 후 향상
3가지 핵심 학습 메커니즘
노아 AI가 일반 자동매매와 다른 이유
동적 리스크 조정 시스템
성과에 따라 자동으로 공격/방어 전환
승률이 하락하면 AI가 즉시 거래 규모를 줄이고, 성과가 개선되면 점진적으로 확대합니다. 전환 임계값 및 배율은 내부 기밀입니다.
지능형 코인 선택 학습
14만+ 신호로 "어떤 코인이 지금 이기는가" 학습
실증 운영에서 140,000개 이상의 AI 신호를 누적 학습하여 코인별 최적 진입 타이밍을 파악합니다. 선택 기준 및 점수 알고리즘은 내부 기밀입니다.
AI 조기 청산 로직
"소수 확실한 수익"이 "큰 TP 도달"보다 효과적
실 데이터 분석 결과, AI 조기 청산 방식이 전통적 TP 도달 방식보다 유효 승률이 높습니다. 조기 청산 판단 모델은 내부 기밀입니다.
기술 차별점: 노아 AI vs 일반 자동매매
경쟁사 대비 핵심 기술 우위
| 기능 | 일반 자동매매 | NoahAI |
|---|---|---|
| 리스크 조정 | 고정 (변경 없음) | ✅ 동적 (성과 반응형) |
| 코인 선택 | 사전 지정 (고정) | ✅ 실시간 학습 (진화형) |
| 청산 전략 | 기계적 TP/SL | ✅ AI 판단 기반 (적응형) |
| 학습 데이터 | 수동 튜닝 구간 위주 | ✅ 실사용 누적 데이터 (14만+ 신호) |
| 시장 심리 반영 | ❌ 미지원 | ✅ 공포·중립·탐욕 구분 |
| 조정 체계 | 수동 설정 | ✅ 실시간 실행 조정 + 7일 정책 재평가 |
기술 스펙 (공개 범위)
⚠️ 일부 파라미터는 경쟁사 정보 유출 방지를 위해 공개하지 않습니다.
기술 로드맵
베타 학습 시스템 구축
- •계단식 학습 곡선 확인
- •동적 리스크 조정 시스템 가동
- •AI 조기 청산 로직 검증
- •140,000+ 신호 누적 완료
판단 품질 최적화
- •TP/SL 균형 조정으로 과도한 손실 축소
- •AI 조기 청산 비중 확대
- •사용자 개인 7일 데이터 기반 조정 루프
멀티 거래소 운영 고도화
- •거래소별 체결 품질/슬리피지 최적화
- •크로스 마켓 학습 통합
- •사용자 맞춤형 리스크 프로파일
고급 전략 추가
- •스팟 거래 통합 (레버리지 대체)
- •커뮤니티 신호 풀 (집단 지혜)
- •옵션 거래 지원 검토
자주 묻는 질문 (Q&A)
Q. 정말 AI가 학습하나요, 아니면 우연인가요?
학습합니다. 우연이라면 성과가 랜덤하게 변해야 하지만, 노아 AI는 운영 구간 전반에서 계단식 개선 패턴을 보여왔습니다. 7일 슬라이딩 학습 구조와 14만+ 누적 신호가 통계적 유의성을 뒷받침합니다.
Q. 계단식 학습 곡선의 Phase 1 (~18%)은 어떤 기준인가요?
내부 월간 리포트의 2025-10 값(평균 승률 17.7%)을 공개용으로 반올림한 참조치입니다. 이 값은 달력월 고정이 아니라 최근 30일 구간(2025-09-20~2025-10-19) 집계이므로, "학습 시작일의 승률"과는 다릅니다.
Q. 학습은 언제부터 시작됐고, 학습 데이터는 언제부터 사용됐나요?
운영 로그 기준 최초 AI 의사결정 기록은 2025-09-07, 거래 로그 시작은 2025-09-08입니다. 다만 공개 Phase 비교(17.7%→34.3%)는 "최근 30일 월간 리포트"의 비교값이며, 시작 구간(2025-09-20~2025-10-19)과 현재 구간(2026-04-19~2026-05-18) 간격은 211일입니다. 누적 14만+ 신호 JSON은 2026-04 이후 구간 집계입니다.
Q. 이 블록체인 학습 인사이트는 누구 데이터 기준인가요?
공개 기준은 TEAYU_ANONYMIZED 사용자 집계와 코호트 스냅샷입니다. 개인 식별 정보와 원문 프롬프트는 제외되며, 본 섹션은 암호화폐 운영 로그 중심으로 작성됩니다.
Q. 왜 승률이 50% 이상이 아닌가요?
노아 AI는 전체 신호 중 엄격히 필터링한 일부만 실제 거래로 실행합니다. 이 필터를 거친 유효 신호 기준 승률은 공개 수치보다 높습니다. 또한, 50% 이상을 지속하는 시스템은 과적합(Overfitting) 위험이 있어 의도적으로 안정성을 우선합니다.
Q. 구체적인 임계값이나 파라미터를 알 수 있나요?
핵심 파라미터는 경쟁사 정보 유출 및 복제 방지를 위해 내부 기밀로 관리합니다. 운영 투명성 차원에서 메커니즘의 개념과 원리는 공개하되, 구체적 수치는 공개하지 않습니다.
Q. 실증 사용자 결과인데 실제로도 같은 성과가 나오나요?
실증 운영은 엄격한 리스크 관리 하에 실계좌로 진행됩니다. 공개 수치는 검증 가능한 집계 기준으로 제공되며, 상용화 단계에서는 추가 최적화가 반영될 수 있습니다.
Q. 시장 폭락 시에도 리스크 관리가 되나요?
예. 동적 리스크 조정 시스템이 성과 저하를 감지하면 자동으로 포지션을 축소합니다. 시장 심리(공포/중립/탐욕)도 실시간 반영하여 시장 변동성에 적응합니다.
본 섹션은 AI 시스템 작동 원리 교육 목적입니다. 투자 결과를 보장하지 않으며, 본 내용은 투자 자문이 아닙니다.
왜 이 지표가 중요한가
- • Win Rate: 맞춘 비율 자체보다 어떤 구간에서 안정적으로 유지되는지가 중요합니다.
- • MDD: 실제 사용자 체감 리스크를 보여주는 핵심 지표입니다.
- • 조기청산 비중: 손실 확산 전에 리스크를 줄이는 실행력 지표입니다.
- • Data Health: 데이터의 최신성/활동량 상태를 확인하는 운영 지표입니다.
KPI 정의(고정 공개)
Data Health Score = freshness 및 활동 기준의 가중 합산 점수. AlphaArena는 실거래 PoC 로그의 공개 안전 익명 집계, NoahAI 사용자 KPI는 최근 30일 롤링 코호트 집계를 기준으로 하며, 공개 페이지는 익명화·집계 지표만 제공합니다.
XAI KPI 초안(공개 범위)
XAI는 기술 페이지의 설명 구조를 기준으로 관리하며, KPI 허브에는 공개 가능한 집계 지표만 단계적으로 추가합니다.
- • 설명 로그 완결성: 필수 필드 충족률(%)
- • 근거-결과 연결성: 판단 근거와 실제 결과 매칭률(%)
- • 재현 가능성: 동일 조건 재실행 시 판단 일관성(%)
- • 리스크 경보 적시성: 경보 후 대응 시간(중앙값)
Engine PnL (bar view)
No engine data