[업데이트] Alpha Brain Agent 학습 루프 적용 안내

Admin · 2026-06-12T10:06:53.452662

Alpha Brain Agent 업데이트 안내

안녕하세요. MarketFlow 운영진입니다.

이번 업데이트는 단순한 MCP 자동화 추가가 아니라, 수익 가능성이 높은 Top3 후보 종목 검출력을 높이는 학습형 분석 루프를 만드는 데 초점을 맞췄습니다.

주요 적용 내용

• Outcome Edge Map: 과거 알파스캐너 후보의 사후 성과를 태그, 시장, 알파 구간, 리스크 구간별로 정리해 학습 원료로 사용합니다.
• Hypothesis Replay: 특정 태그나 점수 조정 가설이 실제 성과 개선에 도움이 되는지 lookahead-safe 방식으로 재검증합니다.
• Agent Actions 안전 실행기: 허용된 파라미터와 점수 오버레이만 제한 범위 안에서 적용하며, 성과가 악화되면 자동 롤백되도록 했습니다.
• Alpha Brain Agent: 관찰, 판단, 실행, 저널 기록, 회로 차단기를 갖춘 학습 루프를 추가했습니다.
• 스케줄러 연동: 장마감 이후와 야간 점검 주기에 맞춰 학습/점검 루프가 돌아가도록 등록했습니다.
• 관리자/MCP 상태 확인: 관리자 API와 MCP 도구에서 Alpha Brain Agent 상태를 확인할 수 있게 했습니다.

운영 방식

• 초기 운영은 안전을 위해 dry-run 기본값으로 시작합니다. 바로 공격적으로 점수를 바꾸기보다 학습 결과와 안정성을 먼저 확인합니다.
• LLM은 숫자를 만들어내는 역할이 아니라, 검증된 데이터와 백테스트 결과를 해석하고 후보 개선 가설을 제안하는 보조 역할로 제한됩니다.
• KIS, DART, 공시, 가격, 거래대금, 수급, 사후성과 데이터가 우선이며 뉴스/소셜 신호는 단독 매수 근거로 사용하지 않습니다.

검증 및 배포 상태

• 전체 테스트와 MiroFish/스케줄러/Admin 관련 테스트를 통과했습니다.
• MiniPC 운영 서버에 배포 후 Flask, Scheduler, MiroFish MCP 서비스를 재시작했습니다.
• 운영 API 헬스체크와 MCP 도구 노출 상태를 확인했습니다.

이번 업데이트의 핵심은 “자동화 자체”가 아니라 좋은 후보를 더 잘 찾고, 나쁜 후보를 더 빨리 거르고, 사후 성과로 계속 보정하는 구조입니다.

앞으로도 알파스캐너와 AI Brain은 Top3 후보 검출력, 리스크 필터, 진입 타이밍, 사후 검증을 중심으로 계속 개선하겠습니다.

안내: 본 서비스의 분석 결과는 투자 참고용 정보이며, 특정 종목의 매수·매도 권유가 아닙니다. 최종 투자 판단과 책임은 이용자 본인에게 있습니다.