HHeatwave
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차트·패턴·과거 사례로 읽는 시장 분석

예측이 아닌, 패턴과 과거 사례 로 시장을 읽습니다

Heatwave는 다음 봉을 맞히는 봇이 아닙니다. 차트에서 패턴을 찾고, 비슷했던 과거 구간의 결과를 보고, 여러 시나리오를 비교한 뒤 스스로 검증할 수 있는 리서치 도구입니다.

패턴 탐색4단계 가이드 ↓사용 가이드

패턴 규칙
4+
분석 에이전트
4
핵심 기능
6

Live data

등록된 자산

데이터 센터 →

시작하기

4단계로 쓰는 Heatwave

복잡한 설정 없이도 아래 순서대로 하면 분석 → 검증 → 기록 축적까지 한 번에 이어집니다.

전체 사용자 가이드 (USER_GUIDE.md) →
  1. 1. 데이터 준비

    CSV 업로드 또는 합성 시드로 OHLCV를 등록합니다. 프로덕션에는 BTCUSDT 4H 샘플이 이미 들어 있습니다.

  2. 2. 분석 실행

    백테스트(과거 시점) 또는 실시간 모드로 패턴·유사 사례·시나리오·에이전트 토론을 한 번에 받습니다.

  3. 3. 검증 · 메모리

    N봉 후 결과를 검증하고, 불일치 시 Failure Memory에 저장합니다. 리플레이 랩에서 동일 흐름을 연습할 수 있습니다.

  4. 4. 탐색 · 알림

    Pattern Explorer로 즉시 스캔하고, 규칙 기반 알림·SSE 이벤트 스트림으로 런타임을 모니터합니다.

Guidelines

설계 원칙 & 사용 가이드라인

계산이 먼저

Feature·유사도·Outcome은 코드로 고정합니다. LLM/에이전트는 해석·토론 레이어에만 쓰입니다.

모든 판단은 저장

분석 run, 검증 resolution, 실패 메모리가 DB에 남아 다음 리서치의 근거가 됩니다.

패턴은 객체

DSL + lifecycle(감지→형성→돌파→확정→소진→실패)으로 패턴을 살아 있는 상태로 추적합니다.

리플레이로 검증

미래를 가린 시점에서 분석한 뒤, 봉을 공개해 자기 판단을 채점합니다. 백테스트 없이 예측을 신뢰하지 않습니다.

하지 말 것

  • ד다음 봉 가격” 단일 숫자 예측
  • ×블랙박스 AI 매매 신호
  • ×검증 없는 시나리오 확률만 보고 진입

권장 워크플로

  • 레짐·유동성·패턴 state를 함께 보기
  • 유사 사례 Outcome으로 기대값·리스크 요약
  • Replay Lab에서 가설을 스스로 깨보기

예측이 아닌 리서치 인프라

ARC 스타일 후보 생성 → 검증 → 자기 비판 → 메모리 축적. 계산 결과가 AI 판단보다 항상 먼저입니다.

분석 파이프라인

모든 엔진이 동일한 AnalysisContext를 공유합니다.

  1. 01

    Feature 추출

    상태 판단용 지표

  2. 02

    패턴 탐지

    DSL + lifecycle

  3. 03

    유사 사례

    정규화 유사도

  4. 04

    시나리오

    확률 + 무효화 조건

  5. 05

    에이전트

    토론 · 합의

  6. 06

    저장 · 리뷰

    Replay · Failure

  7. 07

    알림

    규칙 평가 · 트리거

  8. 08

    이벤트

    SSE · 메모리/Kafka

어디서 무엇을 하나요?

자주 묻는 질문

지금 바로 시작하기

BTC 4시간봉 샘플 데이터가 준비되어 있습니다. 분석을 실행하고, 리플레이로 스스로 검증해 보세요.

Heatwave — Market Intelligence Runtime