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7fed850fbf
- Oracle 서비스 어댑터 5개를 실제 API 포맷에 맞게 수정 - 모든 경로에 /api/v1/ prefix 추가 - price: data[] → bars 매핑, volume float→int - filings: accession_number→accession_no, total_count→total - financial: financial_data[] → periods, period_date 파싱 - finra: entries[] → data 매핑 - fred: data.observations 언패킹, value string→float (버그 수정 포함) - fixtures 6개를 실제 Oracle 응답 포맷으로 전면 교체 - 통합 테스트에서 httpx_mock 완전 제거 → 실제 Oracle 직접 호출 - 신규 단위 테스트 3개 파일 추가 (logging, fred_service, llm_parser_stub) - test_retries.py에 exhaustion 테스트 추가 - test_oracle_client.py에 connection/timeout/no-ctx 테스트 추가 - Phase 1/2 testing_checklist.md 실제 구현 기준으로 전면 재작성 - 전체 114 tests pass (unit 100 + replay 5 + integration 9) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com> |
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| README.md | 5 months ago | |
| document_parser_design.md | 5 months ago | |
| feature_catalog.md | 5 months ago | |
| feature_record.schema.json | 5 months ago | |
| implementation_plan.md | 5 months ago | |
| labeling_and_dataset_spec.md | 5 months ago | |
| parser_and_feature_architecture.md | 5 months ago | |
| prompt_and_llm_policy.md | 5 months ago | |
| quality_assurance_and_review.md | 5 months ago | |
| review_queue_contract.md | 5 months ago | |
| review_record.schema.json | 5 months ago | |
| testing_checklist.md | 5 months ago | |
README.md
Phase 3 개발문서 패키지
이 문서는 Phase 0의 전략/리스크/데이터 정책, Phase 1의 저장소 구조/DB/서비스 계약, Phase 2의 ingestion 계약을 바탕으로, AI 코딩 에이전트가 문서 파서, feature builder, 라벨 생성, 품질검증 파이프라인을 구현할 수 있도록 만든 Phase 3 상세 개발문서입니다.
목표
Phase 3의 목표는 아래 8가지를 실제 코드 수준으로 구현하는 것입니다.
- 공시/첨부문서를 표준 이벤트 레코드로 변환하는 parser 계층을 구현한다.
- 규칙 기반 추출과 LLM 보강 추출의 역할 분담을 고정한다.
- 이벤트/문서/가격/레짐/attention 피처 생성 규칙을 고정한다.
- 1D/3D/5D forward outcome 라벨 생성 규칙을 고정한다.
- 수동 검수(review queue)와 품질 보증(QA) 절차를 만든다.
- 학습용/리서치용 데이터셋 스냅샷 생성 규칙을 만든다.
- LLM 호출을 캐시/버전관리/재현 가능하게 만든다.
- Phase 4 백테스터가 바로 사용할 수 있는 canonical feature dataset을 제공한다.
포함 문서
parser_and_feature_architecture.md- Phase 3 전체 아키텍처
- parse → normalize → enrich → feature → label 흐름
- 서비스 경계와 데이터 계약
document_parser_design.md- 문서 파서 상세 설계
- 규칙 기반/LLM 기반 역할 분리
- 필드별 추출 규칙
- fallback / retry / confidence 정책
feature_catalog.md- 이벤트/문서/가격/레짐/attention feature 정의
- 계산식
- null 처리
- 누수(leakage) 금지 규칙
labeling_and_dataset_spec.md- 라벨 생성 규칙
- reaction day / entry day 정의
- 1D/3D/5D labels, MFE/MAE
- 학습/검증용 스냅샷 생성 규칙
prompt_and_llm_policy.md- LLM 프롬프트 정책
- JSON schema 사용 방식
- 모델 버전/프롬프트 버전/캐시 키
- 비용 통제와 fallback 원칙
quality_assurance_and_review.md- 수동 검수 흐름
- disagreement triage
- parser 품질 지표
- gold set 운영 방식
implementation_plan.md- AI 코딩 에이전트용 구현 순서
- 작업 분할
- 완료 조건
- 금지사항
testing_checklist.md- 단위 테스트
- 통합 테스트
- replay 테스트
- 품질/운영 전 체크리스트
review_queue_contract.md- review queue 스키마
- 상태 전이
- 검수 UI/CLI 요구사항
feature_record.schema.json- canonical feature record JSON Schema
review_record.schema.json- 수동 검수 레코드 JSON Schema
Phase 3 범위
Phase 3에서는 아래까지만 구현합니다.
- 문서 파서
- LLM 호출 래퍼와 캐시
- 파서 출력 정규화
- feature builder
- labeling job
- review queue
- gold set 평가
- canonical dataset export
Phase 3에서 일부러 하지 않는 것
- 모델 학습 자동화의 full pipeline
- 전략 점수식 최종 확정
- portfolio optimizer
- live 주문 엔진
- 대시보드 고도화
- attention source 신규 수집기 구현
권장 실행 순서
parser_and_feature_architecture.md읽기document_parser_design.md읽기prompt_and_llm_policy.md읽기feature_catalog.md기반으로 feature builder 구현labeling_and_dataset_spec.md기반으로 labeler 구현review_queue_contract.md기반으로 review workflow 구현implementation_plan.md순서대로 구현testing_checklist.md로 검증quality_assurance_and_review.md로 품질 점검
완료 기준
Phase 3 종료 시 아래가 가능해야 합니다.
- SEC 이벤트 문서 하나를 canonical parser output으로 변환할 수 있다.
- parser output이 schema-valid JSON을 반환한다.
- 규칙 기반 추출과 LLM 보강 추출이 provenance와 confidence를 남긴다.
- feature builder가 event/document/market/regime/attention 피처를 한 레코드로 결합한다.
- 1D/3D/5D label과 MFE/MAE를 계산할 수 있다.
- 수동 검수 대상이 review queue에 자동 등록된다.
- gold set에 대해 parser 품질 리포트를 생성할 수 있다.
- canonical dataset을 Parquet/JSONL로 export할 수 있다.