학습 데이터 구조
핵심은 "기록의 표준화"입니다.
판단/맥락/결과를 동일한 스키마로 남겨야 복기 가능, 학습 가능, 감사/추적 가능, 사용자 신뢰 확보가 가능합니다. 아래는 CareLog-like Schema로 설계된 주요 데이터 구조입니다.
DecisionLog
의사결정 로그
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| decision_id | UUID | 고유 결정 ID |
| timestamp | TIMESTAMP | 결정 시점 |
| strategy | STRING | 선택된 전략 |
| action | ENUM | 액션 타입 (BUY/SELL/HOLD) |
| reasoning | JSON | 판단 근거 (패턴, 신호, 가중치) |
| confidence | FLOAT | 신뢰도 점수 (0-1) |
| model_version | STRING | 사용된 AI 모델 버전 |
MarketSnapshot
시장 데이터 스냅샷
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| snapshot_id | UUID | 고유 스냅샷 ID |
| timestamp | TIMESTAMP | 스냅샷 시점 |
| symbol | STRING | 거래 심볼 |
| price | DECIMAL | 현재 가격 |
| volume | DECIMAL | 거래량 |
| volatility | DECIMAL | 변동성 지표 |
| orderbook_depth | JSON | 오더북 깊이 데이터 |
| market_signals | JSON | 감지된 시장 신호 |
AccountSnapshot
계정 상태 스냅샷
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| snapshot_id | UUID | 고유 스냅샷 ID |
| timestamp | TIMESTAMP | 스냅샷 시점 |
| balance | DECIMAL | 잔고 |
| positions | JSON | 현재 포지션 목록 |
| leverage | DECIMAL | 레버리지 비율 |
| margin_used | DECIMAL | 사용 중인 마진 |
| unrealized_pnl | DECIMAL | 미실현 손익 |
RiskEvent
리스크 이벤트
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| event_id | UUID | 고유 이벤트 ID |
| timestamp | TIMESTAMP | 이벤트 시점 |
| risk_type | ENUM | 리스크 유형 (LOSS_LIMIT/VOLATILITY/LEVERAGE/ANOMALY) |
| severity | ENUM | 심각도 (LOW/MEDIUM/HIGH/CRITICAL) |
| trigger_value | DECIMAL | 트리거 값 |
| action_taken | STRING | 취해진 조치 |
| guardrail_applied | BOOLEAN | 가드레일 적용 여부 |
ExecutionResult
실행 결과
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| execution_id | UUID | 고유 실행 ID |
| decision_id | UUID | 연결된 결정 ID |
| timestamp | TIMESTAMP | 실행 시점 |
| order_type | ENUM | 주문 유형 (MARKET/LIMIT/STOP) |
| quantity | DECIMAL | 수량 |
| executed_price | DECIMAL | 실행 가격 |
| slippage | DECIMAL | 슬리피지 |
| fee | DECIMAL | 수수료 |
| status | ENUM | 상태 (PENDING/FILLED/PARTIAL/CANCELLED/FAILED) |
XAITrace
XAI 추적 로그
| 필드명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
| trace_id | UUID | 고유 추적 ID |
| decision_id | UUID | 연결된 결정 ID |
| timestamp | TIMESTAMP | 추적 시점 |
| explanation | TEXT | 의사결정 설명 (사람이 읽을 수 있는 형태) |
| evidence | JSON | 근거 데이터 (패턴, 신호, 통계) |
| confidence_breakdown | JSON | 신뢰도 세부 분석 |
| alternative_options | JSON | 고려되었지만 선택되지 않은 옵션들 |
스키마 설계 원칙
- 표준화: 모든 판단/맥락/결과가 동일한 형식으로 기록되어 복기 가능
- 추적 가능성: 각 레코드가 고유 ID와 타임스탬프를 가져 시간순 추적 가능
- 연결성: DecisionLog, ExecutionResult, XAITrace 등이 서로 연결되어 전체 흐름 추적
- 익명화: 개인 식별 정보 없이 패턴 단위로 학습하여 집단 학습 가능
- 확장성: 새로운 필드 추가가 기존 구조를 깨뜨리지 않도록 JSON 필드 활용