Cấu trúc dữ liệu học
Trang này mô tả mô hình công khai cho bản ghi phán đoán, thị trường, tài khoản, rủi ro, thực thi và giải thích trong NoahAI Client, nhằm đảm bảo khả năng truy vết, kiểm toán và tái hiện, đồng thời tách tổ chức, tài khoản, PAPER/LIVE và phiên bản chiến lược.
Vì sao cần
AI tài chính phải hỗ trợ truy vết, kiểm toán và tái hiện các quyết định được hỗ trợ, không chỉ dự đoán kết quả. NoahAI ghi căn cứ, kiểm soát, yêu cầu và kết quả trong ranh giới dịch vụ áp dụng.
Ai nên đọc
Cấu trúc tách PAPER và LIVE, sàn và công ty chứng khoán, tài khoản, tiền tệ và phiên bản chiến lược để phục vụ xác minh sản phẩm, rà soát kết nối và kiểm toán.
Luồng dữ liệu vận hành thực tế
- Thu thông tin thị trường thời gian thực (giá, biến động, sổ lệnh)
- Sinh quyết định AI (tín hiệu, độ tin cậy, áp dụng guardrail)
- Phản hồi thực thi lệnh (khớp, trượt giá, từ chối)
- Xem lại sau giao dịch và vòng học
Trọng tâm là "chuẩn hóa bản ghi".
Phán đoán, ngữ cảnh và kết quả phải lưu cùng một schema để có thể xem lại, học, kiểm toán và giữ niềm tin người dùng. Dưới đây là các cấu trúc dữ liệu chính theo schema kiểu CareLog.
DecisionLog
Nhật ký quyết định
| Tên trường | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| decision_id | UUID | ID quyết định duy nhất |
| timestamp | TIMESTAMP | Thời điểm quyết định |
| strategy | STRING | Chiến lược được chọn |
| action | ENUM | Loại hành động (BUY/SELL/HOLD) |
| reasoning | JSON | Cơ sở phán đoán (mẫu, tín hiệu, trọng số) |
| confidence | FLOAT | Điểm tin cậy (0–1) |
| model_version | STRING | Phiên bản mô hình AI đã dùng |
MarketSnapshot
Ảnh chụp dữ liệu thị trường
| Tên trường | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| snapshot_id | UUID | ID ảnh chụp duy nhất |
| timestamp | TIMESTAMP | Thời điểm ảnh chụp |
| symbol | STRING | Mã giao dịch |
| price | DECIMAL | Giá hiện tại |
| volume | DECIMAL | Khối lượng |
| volatility | DECIMAL | Chỉ số biến động |
| orderbook_depth | JSON | Dữ liệu độ sâu sổ lệnh |
| market_signals | JSON | Tín hiệu thị trường phát hiện được |
AccountSnapshot
Ảnh chụp trạng thái tài khoản
| Tên trường | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| snapshot_id | UUID | ID ảnh chụp duy nhất |
| timestamp | TIMESTAMP | Thời điểm ảnh chụp |
| balance | DECIMAL | Số dư |
| positions | JSON | Danh sách vị thế hiện tại |
| leverage | DECIMAL | Tỷ lệ đòn bẩy |
| margin_used | DECIMAL | Ký quỹ đang dùng |
| unrealized_pnl | DECIMAL | Lãi lỗ chưa thực hiện |
RiskEvent
Sự kiện rủi ro
| Tên trường | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| event_id | UUID | ID sự kiện duy nhất |
| timestamp | TIMESTAMP | Thời điểm sự kiện |
| risk_type | ENUM | Loại rủi ro (LOSS_LIMIT/VOLATILITY/LEVERAGE/ANOMALY) |
| severity | ENUM | Mức độ (LOW/MEDIUM/HIGH/CRITICAL) |
| trigger_value | DECIMAL | Giá trị kích hoạt |
| action_taken | STRING | Hành động đã thực hiện |
| guardrail_applied | BOOLEAN | Đã áp dụng guardrail hay chưa |
ExecutionResult
Kết quả thực thi
| Tên trường | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| execution_id | UUID | ID thực thi duy nhất |
| decision_id | UUID | ID quyết định liên kết |
| timestamp | TIMESTAMP | Thời điểm thực thi |
| order_type | ENUM | Loại lệnh (MARKET/LIMIT/STOP) |
| quantity | DECIMAL | Số lượng |
| executed_price | DECIMAL | Giá khớp |
| slippage | DECIMAL | Trượt giá |
| fee | DECIMAL | Phí |
| status | ENUM | Trạng thái (PENDING/FILLED/PARTIAL/CANCELLED/FAILED) |
XAITrace
Nhật ký truy vết XAI
| Tên trường | Kiểu | Mô tả |
|---|---|---|
| trace_id | UUID | ID truy vết duy nhất |
| decision_id | UUID | ID quyết định liên kết |
| timestamp | TIMESTAMP | Thời điểm truy vết |
| explanation | TEXT | Giải thích quyết định (dạng người đọc được) |
| evidence | JSON | Dữ liệu chứng cứ (mẫu, tín hiệu, thống kê) |
| confidence_breakdown | JSON | Phân rã độ tin cậy |
| alternative_options | JSON | Phương án đã xem xét nhưng không chọn |
Ví dụ cấu trúc dữ liệu học
JSON dưới đây là ví dụ trường tổng hợp, không phải dữ liệu người dùng, tài khoản, lệnh hay hiệu suất thực.
Cấu trúc dữ liệu học đang dùng gồm:
{
"example_only": true,
"ai_learning_data": {
"decision_history": [
{
"timestamp": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ",
"asset_type": "crypto",
"decision": "long_entry",
"reasoning": {
"signal_strength": null,
"pattern": "bull_flag",
"market_conditions": "high_volatility"
},
"confidence": null,
"tp": null,
"sl": null,
"exchange": "example_venue",
"execution_status": "example_status",
"result": "example_result"
}
],
"conversation_patterns": {
"common_questions": [
"Cách nạp tiền lên sàn",
"Thủ tục rút tiền mã hóa",
"Cài đặt khóa API",
"Hướng dẫn phí giao dịch"
],
"response_effectiveness": {
"step_by_step_guide": null,
"simple_language": null
}
},
"user_satisfaction_metrics": {
"comprehension_rate": null,
"task_completion_rate": null
}
}
}Cấu trúc này hỗ trợ ra quyết định tiền mã hóa thời gian thực, theo dõi thực thi và học theo điều kiện thị trường.
Nguyên tắc thiết kế schema
- Chuẩn hóa: mọi phán đoán/ngữ cảnh/kết quả cùng định dạng để có thể xem lại
- Khả năng truy vết: mỗi bản ghi có ID duy nhất và dấu thời gian để theo dõi theo thứ tự thời gian
- Kết nối: DecisionLog, ExecutionResult, XAITrace liên kết để truy vết toàn luồng
- Lộ trình ẩn danh: học tập thể nhiều người dùng chỉ được xem xét sau đồng ý, ẩn danh, thu hồi và kiểm chứng vận hành; đây chưa phải tính năng vận hành của bản công khai hiện tại
- Mở rộng: trường JSON cho phép thêm trường mới mà không phá cấu trúc hiện có
Ví dụ sử dụng dữ liệu
Kiểm tra độ tương đồng mẫu giao dịch
So sánh mẫu giao dịch tiền mã hóa trong quá khứ với thị trường hiện tại để phân tích hiệu suất trong mẫu tương tự; dùng cho quản lý rủi ro qua xác minh mẫu trước khi vào lệnh.
Ngưỡng theo tình thị trường
Điều chỉnh độ tin cậy và ngưỡng rủi ro theo tình (biến động tăng vọt, đi ngang, xu hướng) để hỗ trợ quyết định tốt hơn.
Hiệu quả guardrail và phòng tránh lỗ
Phân tích kết quả áp dụng guardrail và mức sụt tối đa để cải tiến chính sách và tối ưu chiến lược rủi ro.
Tài liệu kỹ thuật liên quan
Các luồng giải thích·ghi nhận·học sử dụng cấu trúc dữ liệu này được mô tả trong các tài liệu sau.