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# Phase 3 개발문서 패키지
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이 문서는 **Phase 0의 전략/리스크/데이터 정책**, **Phase 1의 저장소 구조/DB/서비스 계약**, **Phase 2의 ingestion 계약**을 바탕으로,
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AI 코딩 에이전트가 **문서 파서, feature builder, 라벨 생성, 품질검증 파이프라인**을 구현할 수 있도록 만든 **Phase 3 상세 개발문서**입니다.
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## 목표
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Phase 3의 목표는 아래 8가지를 실제 코드 수준으로 구현하는 것입니다.
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1. **공시/첨부문서를 표준 이벤트 레코드로 변환하는 parser 계층**을 구현한다.
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2. **규칙 기반 추출과 LLM 보강 추출의 역할 분담**을 고정한다.
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3. **이벤트/문서/가격/레짐/attention 피처 생성 규칙**을 고정한다.
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4. **1D/3D/5D forward outcome 라벨 생성 규칙**을 고정한다.
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5. **수동 검수(review queue)와 품질 보증(QA) 절차**를 만든다.
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6. **학습용/리서치용 데이터셋 스냅샷 생성 규칙**을 만든다.
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7. **LLM 호출을 캐시/버전관리/재현 가능하게** 만든다.
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8. **Phase 4 백테스터가 바로 사용할 수 있는 canonical feature dataset**을 제공한다.
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## 포함 문서
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- `parser_and_feature_architecture.md`
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- Phase 3 전체 아키텍처
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- parse → normalize → enrich → feature → label 흐름
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- 서비스 경계와 데이터 계약
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- `document_parser_design.md`
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- 문서 파서 상세 설계
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- 규칙 기반/LLM 기반 역할 분리
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- 필드별 추출 규칙
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- fallback / retry / confidence 정책
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- `feature_catalog.md`
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- 이벤트/문서/가격/레짐/attention feature 정의
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- 계산식
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- null 처리
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- 누수(leakage) 금지 규칙
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- `labeling_and_dataset_spec.md`
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- 라벨 생성 규칙
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- reaction day / entry day 정의
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- 1D/3D/5D labels, MFE/MAE
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- 학습/검증용 스냅샷 생성 규칙
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- `prompt_and_llm_policy.md`
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- LLM 프롬프트 정책
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- JSON schema 사용 방식
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- 모델 버전/프롬프트 버전/캐시 키
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- 비용 통제와 fallback 원칙
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- `quality_assurance_and_review.md`
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- 수동 검수 흐름
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- disagreement triage
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- parser 품질 지표
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- gold set 운영 방식
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- `implementation_plan.md`
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- AI 코딩 에이전트용 구현 순서
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- 작업 분할
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- 완료 조건
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- 금지사항
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- `testing_checklist.md`
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- 단위 테스트
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- 통합 테스트
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- replay 테스트
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- 품질/운영 전 체크리스트
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- `review_queue_contract.md`
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- review queue 스키마
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- 상태 전이
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- 검수 UI/CLI 요구사항
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- `feature_record.schema.json`
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- canonical feature record JSON Schema
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- `review_record.schema.json`
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- 수동 검수 레코드 JSON Schema
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## Phase 3 범위
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Phase 3에서는 아래까지만 구현합니다.
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- 문서 파서
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- LLM 호출 래퍼와 캐시
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- 파서 출력 정규화
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- feature builder
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- labeling job
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- review queue
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- gold set 평가
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- canonical dataset export
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## Phase 3에서 일부러 하지 않는 것
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- 모델 학습 자동화의 full pipeline
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- 전략 점수식 최종 확정
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- portfolio optimizer
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- live 주문 엔진
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- 대시보드 고도화
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- attention source 신규 수집기 구현
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## 권장 실행 순서
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1. `parser_and_feature_architecture.md` 읽기
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2. `document_parser_design.md` 읽기
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3. `prompt_and_llm_policy.md` 읽기
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4. `feature_catalog.md` 기반으로 feature builder 구현
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5. `labeling_and_dataset_spec.md` 기반으로 labeler 구현
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6. `review_queue_contract.md` 기반으로 review workflow 구현
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7. `implementation_plan.md` 순서대로 구현
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8. `testing_checklist.md`로 검증
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9. `quality_assurance_and_review.md`로 품질 점검
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## 완료 기준
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Phase 3 종료 시 아래가 가능해야 합니다.
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- SEC 이벤트 문서 하나를 canonical parser output으로 변환할 수 있다.
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- parser output이 schema-valid JSON을 반환한다.
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- 규칙 기반 추출과 LLM 보강 추출이 provenance와 confidence를 남긴다.
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- feature builder가 event/document/market/regime/attention 피처를 한 레코드로 결합한다.
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- 1D/3D/5D label과 MFE/MAE를 계산할 수 있다.
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- 수동 검수 대상이 review queue에 자동 등록된다.
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- gold set에 대해 parser 품질 리포트를 생성할 수 있다.
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- canonical dataset을 Parquet/JSONL로 export할 수 있다.
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