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# Research Automation
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## 목적
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사람이 수동으로 하던 전략 복기, 실험 제안, 오류 분류를 점진적으로 자동화합니다.
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## 자동화 대상
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### 1. Post-Trade Review Assistant
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입력:
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- event record
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- parser output
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- feature snapshot
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- order/fill timeline
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- realized PnL
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- MFE/MAE
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- regime context
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출력:
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- trade_summary
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- primary success/failure reason
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- candidate label corrections
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- follow-up investigation tags
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### 2. Drift Diagnosis
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입력:
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- parser confidence 변화
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- feature distribution shift
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- score bucket hit-rate 변화
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- sector/event mix 변화
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출력:
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- suspected drift source
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- severity
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- recommended action
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### 3. Experiment Recommender
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출력:
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- 우선 실험 후보
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- 예상 영향 범위
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- required data / code dependencies
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## 원칙
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- 자동 요약은 결론을 대신하지 않는다.
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- 운영 판단은 사람이 최종 승인한다.
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- 자동화 결과는 근거 로그를 포함해야 한다.
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- production rule 변경은 review 없이 자동 적용 금지.
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