BR은 잘된 SaaS 대시보드의 장점을 가져와 퀀트 트레이더가 매일 써도 피로하지 않은 연구 데스크를 목표로 합니다. 데이터 연결, 전략 실험, 백테스트, 리스크 판단은 강하게 만들고 주문 권한은 분리합니다.
Linear의 정밀한 다크 UI, Coinbase의 금융 신뢰감, Kraken의 데이터 밀도, Toss Invest 문서의 단순한 REST 흐름을 BR의 목표 디자인 언어로 삼았습니다.
도메인 연결 이후 운영 화면을 고도화했습니다. 장전 검증, 신호 발행, 장중 촉매 추적, 마감 연구 메모를 하나의 운영 리듬으로 고정합니다.
장전 발행 전 DNS·HTTPS·BR health·advisory lock을 확인합니다.
ready봉비스 장전 요약·핵심 촉매·후보 큐를 data-only로 노출합니다.
scheduled뉴스·수급·거래대금 변화를 후보/팩터 큐와 위험 메모로 연결합니다.
active실패 원인, 유효 촉매, 다음 검증 항목을 전략 연구 메모로 누적합니다.
planned시장 신호에서 후보 스코어링, 리스크 리뷰, 의사결정 메모, 관심종목 추적까지 이어지는 BR의 핵심 업무 흐름입니다.
지수·수급·뉴스·테마 촉매를 모아 오늘의 방향성을 정리합니다.
후보 종목의 catalyst, 수급, 차트, 리스크를 점수화합니다.
갭, 변동성, 손절 기준, 중복 노출, 이벤트 리스크를 점검합니다.
매수 지시가 아닌 관찰 결론, 조건, 보류 사유를 기록합니다.
후보를 추적하며 트리거 발생, 뉴스 변화, 점수 변화를 갱신합니다.
Head Manager가 요청을 해석하고 Specialist Agents를 선택합니다. 결과는 Decision Package와 Judgment Review를 거친 뒤 Service-Gated Execution에서 잠깁니다.
실적·수주·공급망·사업모델 근거
추세·거래대금·변동성·가격 위치
뉴스·공시·정책·테마 확산 속도
지수·환율·금리·유가·위험선호
상대 밸류·실적 민감도·과열 구간
포트폴리오 적합성·중복 노출·섹터 균형
손실 가능성·갭 리스크·시장 급락 gate
accepted artifact 재검토·반대 근거·업데이트 조건
가정, 근거, 반대 증거, portfolio fit, risk review, follow-up, invalidation trigger를 artifact로 고정합니다.
accepted artifact를 다시 의심하고 과신·출처 신뢰도·반대 근거·업데이트 조건을 점검합니다.
요청 유형과 필요한 role team 선택
source-backed evidence pack
가격·밸류·과열 구간 점검
중복 노출과 후보 적합성
risk tags, gates, stop conditions
가정·근거·반대 증거·follow-up·무효화 조건
과신/출처/반대근거 재검증
실행 권한 없음: advisory-only lock
저장된 판단 패키지입니다. 매수 지시가 아니라 관찰·검토용 artifact로만 보관됩니다.
POST /api/decision-packages로 판단 artifact를 저장합니다.
Decision Package를 자동 재검토하고 evidence/risk/invalidation 누락을 Research Memory에 남깁니다.
POST /api/judgment-review/run 실행 후 리뷰 결과가 표시됩니다.
8/19 수요일 장전, 봉비스 핵심 요약 — 오늘 장, 돈이 움직일 신호는?
실제 운영을 위한 도메인, 서비스, 데이터, 안전 잠금 체크리스트입니다.
https://br.bongvis.cloud/mobile
dtd-hostinger-clone.service active
advisory_only=true / order_authority=none / trading_enabled=false
Bongvis opinion and today-stock payloads stored locally
07:50 validator and 08:00 publish rhythm ready
Permanent /etc/caddy/Caddyfile reverse_proxy persisted
장중 잠정치 대신 장 종료 후 확정 데이터로 시장 폭·수급·주도 테마·급등 원인을 검증합니다. 기준일 2026-08-18
개인 +7,415억 · 외국인 +914억 · 기관 -7,951억
개인 +3,892억 · 외국인 +366억 · 기관 -4,165억
2026 하반기 신규상장 · 상승 원인 추가 확인
日제품 불매운동(수혜) · 코데즈컴바인 3510원 상한가…북미대화 기대에 남북경협주 '불기둥' - 잡포스트
日제품 불매운동(수혜) · “그가 응답했다” 트럼프 언급에 남북경협주 불기둥…좋은사람들·코데즈 ‘상한가’ - 뉴스퀘스트
개별/미분류 · KR모터스 주가, 상한가... 왜? - 금강일보
개별/미분류 · [EBN 데이터센터] 정책 기대와 개별 수주 모멘텀에 건설주 강세...엑시온그룹 상한가 - ebn.co.kr
개별/미분류 · 차이커뮤니케이션 주가, 상한가... 무슨 회사길래? - 금강일보
후보의 촉매 폭발력과 리스크를 분리해 “먼저 볼 종목”과 “먼저 조심할 종목”을 나눕니다. 주문 권한은 여전히 없습니다.
오늘 후보가 수신되면 폭발력/리스크가 자동 산출됩니다.
Toss·KIS·Kiwoom은 주식 데이터 레일, UPbit는 코인 데이터 레일로 분리합니다. 모든 provider는 data_only입니다.
| Stock Data Rail toss · stock | Toss 토스증권 kr_stock_quote, account_snapshot_masked, price_tick | configured data_only → stock_execution |
| Stock Data Rail kis · stock | KIS 한국투자증권 kr_stock_quote, global_stock_quote, paper_account_snapshot | configured data_only → stock_execution |
| Stock Data Rail kiwoom · stock | Kiwoom 키움증권 kr_stock_quote, condition_search, sector_signal | configured data_only → stock_execution |
| Crypto Data Rail upbit · crypto | UPbit 업비트 crypto_ticker, crypto_candle, orderbook_snapshot | configured data_only → crypto_execution |
주식 매매 준비 큐와 코인 매매 준비 큐는 분리되어 있지만 현재 둘 다 prepared_disabled 상태입니다.
stock · providers=toss, kis, kiwoom · authority=none
crypto · providers=upbit · authority=none
핵심 운영 감시를 한 장으로 통합했습니다: Catalyst Delta Feed, Catalyst Spike Alert, Spike Velocity Alerts를 같은 맥락에서 검토합니다.
volume_delta=0.0% · news_delta=10 · disclosure_delta=6
volume_delta=0.0% · news_delta=10 · disclosure_delta=6
Catalyst Spike Alert: 009150 priority=98.0 news=10 disclosure=6 volume=0.0
Catalyst Spike Alert: 298040 priority=98.0 news=10 disclosure=6 volume=0.0
급등 velocity: 005380 +24.0
급등 velocity: 085620 +24.0
급등 velocity: 088350 +24.0
급등 velocity: 004370 +24.0
급등 velocity: 007340 +24.0
latest=110.64 · previous=86.64
latest=103.06 · previous=79.06
latest=121.69 · previous=97.69
latest=116.37 · previous=92.37
latest=115.86 · previous=91.86
Telegram/Threads 게시 전 초안을 작성하고, source-check · risk · invalidation trigger를 누락 없이 점검하는 모드입니다.
데이터 기반은 Pandas·NumPy, 전략개발은 SciPy·StatsModels·Scikit-learn, 검증 및 분석은 Matplotlib·Seaborn으로 구성했습니다.
| Pandas pandas | 데이터 기반 테이블 정규화·리샘플링·팩터 프레임 | ready 2.3.3 |
| NumPy numpy | 데이터 기반 벡터화 수익률·변동성·스코어 계산 | ready 2.4.6 |
| SciPy scipy | 전략개발 통계 검정·최적화·신호 유의성 | ready 1.17.1 |
| StatsModels statsmodels | 전략개발 회귀·시계열·팩터 설명력 | ready 0.14.6 |
| Scikit-learn sklearn | 전략개발 후보 클러스터링·스케일링·모델 검증 | ready 1.9.0 |
| Matplotlib matplotlib | 검증 및 분석 리포트 차트·백테스트 플롯 | ready 3.11.0 |
| Seaborn seaborn | 검증 및 분석 분포·상관·리스크 히트맵 | ready 0.13.2 |
조사한 퀀트 기법을 BR 적용 우선순위로 정리했습니다.
수수료·스프레드·슬리피지를 모든 전략 성과에 차감 · implemented
Sharpe·Sortino·Calmar·Profit Factor·Recovery Factor를 백테스트 결과에 표시 · implemented
수익률 순서를 섞어 worst 5% return/MDD와 손실연속 길이를 산출 · implemented
승률·손익비 기반 Kelly를 1/4로 낮춰 연구용 포지션 상한 참고값 산출 · implemented
rolling optimize→next-period validate 자동 리포트로 과최적화 경고 산출 · implemented
시장/섹터/사이즈/모멘텀/이벤트 노출 heatmap으로 확장 · planned
pandas+numpy+scipy+statsmodels+scikit-learn
score 99.0 · explosion 82.9 · risk 46.5
score 90.0 · explosion 73.7 · risk 53.1
validation_score=100.0 · top_symbol=396500
corr=-1.0 · p=0.0 · ols_r2=1.0
검증 결과와 의사결정 메모를 누적해 다음 전략의 근거로 재사용합니다.
7/7 quant tools ready; top_symbol=396500; candidate_count=2
quant_validation_report · 2026-08-18T20:15:38+09:00assets=2 passed=0 improved=0 weakened=0 top_score=57.18
br_simulation_learning_loop · 2026-08-18T20:03:37+09:007/7 quant tools ready; top_symbol=396500; candidate_count=2
quant_validation_report · 2026-08-18T19:59:37+09:007/7 quant tools ready; top_symbol=396500; candidate_count=2
quant_validation_report · 2026-08-18T19:43:37+09:00assets=2 passed=0 improved=0 weakened=0 top_score=57.18
br_simulation_learning_loop · 2026-08-18T19:32:36+09:00조건식과 팩터 조합을 저장하고 Catalyst Radar로 연결합니다.
Strategy Studio의 조건식을 data-only 백테스트 큐로 넘기고 Research Memory에 검증 근거를 남깁니다.
상위 후보의 뉴스·수급·거래대금 트리거를 추적하고 다음 확인 항목을 Candidate Detail Panel에 연결합니다.
009150 · asset_class=stock · tier=
후보 상세 데이터 수신 후 표시됩니다.
OpenDART live/fallback 공시 근거를 Candidate Detail에 직접 연결합니다.
실시간 공시가 있으면 Candidate Detail에 표시됩니다.
top_symbol의 score·explosion·risk 근거를 장중 catalyst radar와 연결하기 위한 체크리스트입니다.
브라우저 알림 권한을 요청해 Catalyst Spike Alert 메시지를 받을 준비를 합니다.
전략 직접 생성/선택용 패널입니다. 조건식/팩터 조합을 저장합니다. 예: momentum + liquidity + news + risk cap.
momentum + liquidity + news · risk_cap={'max_position_pct': 0.18, 'max_drawdown_pct': 0.12}
momentum + liquidity + news · risk_cap={'max_position_pct': 0.18, 'max_drawdown_pct': 0.12}
저장된 strategy를 backtest job으로 넘기고 결과를 Research Memory에 자동 누적합니다.
여러 전략/파라미터 조합을 반복 검증합니다.
return=3.17 · risk_cap={'max_position_pct': 0.12, 'max_drawdown_pct': 0.1}
return=4.79 · risk_cap={'max_position_pct': 0.18, 'max_drawdown_pct': 0.12}
return=6.44 · risk_cap={'max_position_pct': 0.24, 'max_drawdown_pct': 0.15}
rolling optimize → next-period validate로 과최적화 여부를 점검합니다. pass_rate=100.0% · overfit=False
OOS 1.83% · Sharpe 12.801 · train 6.4311
OOS 1.75% · Sharpe 12.795 · train 6.401
OOS 1.6% · Sharpe 12.753 · train 6.3702
Research Memory 중복 저장을 정리하고 score로 랭킹화합니다.
7/7 quant tools ready; top_symbol=088350; candidate_count=5
assets=7 passed=3 improved=0 weakened=0 top_score=75.34
7/7 quant tools ready; top_symbol=396500; candidate_count=2
assets=2 passed=0 improved=0 weakened=0 top_score=57.18
priority=98.0 volume_delta=0.0 news_delta=10 disclosure_delta=6
Walk-forward pass_rate가 낮거나 overfit_warning=true면 전략 기본값 승격을 막습니다.
예측 실패가 발생하면 누락 신호·원인을 기록하고 다음 예측의 crash gate 가중치로 반영합니다. failures=1
domestic_index_crash, nasdaq_minus_1, usdkrw_stress, sidecar
learned crash-gate weight
learned crash-gate weight
learned crash-gate weight
learned crash-gate weight
learned crash-gate weight
prediction failure memory requires defensive review when matching risk signals reappear
후보/섹터 점수보다 먼저 시장 붕괴 위험을 평가합니다. mode=NORMAL_RESEARCH · score=0.0
실제 뉴스·공시·거래대금 delta feed를 Catalyst Radar 후보에 연결합니다. source_mode=live_hybrid · DART=configured
volume_delta=0.0% · news_delta=10 · disclosure_delta=6
volume_delta=0.0% · news_delta=10 · disclosure_delta=6
priority_score가 threshold를 넘으면 Hermes 기존 Telegram bridge/Browser 알림용 메시지와 Research Memory 이벤트를 생성합니다. Hermes bridge=hermes_bridge_available · pending=0
Catalyst Spike Alert: 009150 priority=98.0 news=10 disclosure=6 volume=0.0
Catalyst Spike Alert: 298040 priority=98.0 news=10 disclosure=6 volume=0.0
Tilnote 봇 가이드의 실시간 모니터링/로깅 원칙을 반영해 급등 velocity와 고점 둔화를 분리합니다.
급등 velocity: 005380 +24.0
급등 velocity: 085620 +24.0
급등 velocity: 088350 +24.0
급등 velocity: 004370 +24.0
급등 velocity: 007340 +24.0
Toss/KIS/Kiwoom 실제 응답 스키마를 fixture로 고정해 adapter 회귀 테스트에 사용합니다.
provider regression fixture
provider regression fixture
provider regression fixture
priority_score 시계열과 spike velocity를 계산하고 종목별/전체 차트를 제공합니다.
latest=110.64 · previous=86.64
latest=103.06 · previous=79.06
latest=121.69 · previous=97.69
latest=116.37 · previous=92.37
latest=115.86 · previous=91.86
2026-08-18T19:43:39+09:00 · volume=0.0
2026-08-18T19:59:40+09:00 · volume=0.0
2026-08-18T19:59:40+09:00 · volume=0.0
2026-08-18T20:15:40+09:00 · volume=0.0
2026-08-18T20:15:40+09:00 · volume=0.0
Candidate Detail의 next_checks를 장중 이벤트·뉴스·거래대금 변화와 연결합니다.
/mobile#candidate-009150 · news, disclosure, liquidity, volume_change
/mobile#candidate-298040 · news, disclosure, liquidity, volume_change
가격·거래량·재무·팩터·이벤트 데이터를 한 화면에서 검증 가능한 입력으로 정규화합니다.
과거 가격, 거래량, 변동성, 모멘텀, 이벤트 변수를 조합해 반복 가능한 패턴을 찾습니다.
전략 매개변수를 반복 검증하고 수익률·낙폭·승률·신호 수를 자동 산출합니다.
자본 보전을 우선해 포지션 한도, 손절, 최대 낙폭, 중복 노출 규칙을 강제합니다.
Toss·Upbit·KIS·Kiwoom 데이터를 표준 OHLCV/계좌/팩터 스키마로 통합
조건식, 팩터 랭킹, 모멘텀/거래량 패턴을 실험 단위로 저장
파라미터 스윕, 수익률, MDD, 승률, 신호 수를 자동 비교
손절, MDD, 노출 한도, 중복 테마 리스크를 주문 전 단계에서 차단
검증 결과와 의사결정 메모를 누적해 다음 전략의 근거로 재사용
| KIS 한국투자증권 kis | 국내/해외 가격·잔고·모의투자 참고 데이터 | configured true · data_only |
| 키움증권 REST kiwoom | 국내 시세 보조 데이터 | configured LIVE_READONLY · data_only |
| 토스증권 toss | 추가 예정: 국내 시세/계좌 데이터 어댑터 | configured PLANNED_READONLY · data_only |
| 업비트 upbit | 디지털자산 시세/캔들·인증 데이터 어댑터(포켓별 rate limit 분리) | configured PLANNED_READONLY · data_only |
토스증권 Open API를 BR 데이터 레일로 연결했습니다. 계좌번호는 마스킹하고, 시세 조회는 계좌 헤더 없이 OAuth2 토큰만 사용합니다.
홈·토스·리스크·API 4개 탭으로 한 손 조작 동선을 고정했습니다.
모바일 브라우저/PWA의 당겨서 새로고침으로 최신 토스 연결·가격·리스크 상태를 점검합니다.
모바일 화면에서도 advisory_only, order_authority=none, trading_enabled=false가 항상 노출됩니다.
| Zenport-style OHLCV bundle | 젠포트처럼 안정적인 일봉/거래량/조건검색형 입력을 받기 위한 표준 파일·API 스키마 | ready_for_import |
| IntelliQuant-style factor matrix | 인텔리퀀트처럼 팩터, 랭킹, 조건식 결과를 전략 실험에 연결하는 행렬형 데이터 인터페이스 | ready_for_import |
| Local BR research store | BR 내부 백테스트 결과와 리스크 메모를 보존하는 로컬 저장소 | enabled |
BR 데이터 인터페이스로 후보/팩터를 수신하면 여기에 표시됩니다.
반도체 수급 개선
전략 가설, 실패 원인, 다음 검증 항목을 기록하세요.
GET /api/integrations/toss/probe GET /api/quant GET /api/quant/toolchain GET /api/quant/techniques GET /api/quant/research-lab GET /api/quant/validation-report POST /api/prediction-failures GET /api/market-crash-gate POST /api/quant/walk-forward GET /api/quant/walk-forward/latest GET /api/research-memory GET /api/strategies POST /api/strategies POST /api/backtest-queue GET /api/backtest-queue/latest GET /api/catalyst-radar GET /api/readiness GET /api/morning-briefing GET /api/risk-explosion GET /api/data-rails GET /api/execution-lanes POST /api/quant/backtests GET /api/quant/backtests/latest
