지정해주신 개념 **‘평균 수렴 법칙’ (Mean Reversion)**에 대한 고품질 LLM Wiki 노트 작성을 완료하였습니다.
생성된 노트는 평균 수렴 법칙.md 파일에 저장되었습니다.
주요 반영 사항
- Frontmatter 규격 준수
type: concept,status: draft,core: false,created/updated날짜 및sources출처 경로 설정.
- 실증적 검증 지표 및 소스 경로 명시
- 본문의 단기 비합리성과 장기 합리성, 퍼센트 손수익 비대칭 구조(100달러 자산의 20% 하락 후 20% 상승 시 96달러 귀결 사례 등), AI 단순 외삽(Extrapolation) 예측 오류의 한계 등에 소스 문서 경로
(raw/10 Things Every Investor Should Know (but most learn too late).md)명시.
- 본문의 단기 비합리성과 장기 합리성, 퍼센트 손수익 비대칭 구조(100달러 자산의 20% 하락 후 20% 상승 시 96달러 귀결 사례 등), AI 단순 외삽(Extrapolation) 예측 오류의 한계 등에 소스 문서 경로
- 구체적 코드 예시 및 모델 활용 시나리오 작성
GPT-4o,Claude 3.5 Sonnet,Llama-3-70B등 구체적인 LLM 모델명을 포함.- Python 기반 Z-Score 산출 및 평균 수렴(Mean Reversion) 매매 시그널 감지 모듈 코드 작성.
- 다중 에이전트 토론 문맥 표류 시 온도(Temperature) 및 로짓 제어를 통한 평균 분포 회귀 가드레일 시나리오 수록.
- Obsidian 위키링크 연동 및 충돌 섹션 구성
[[주식 내재가치]],[[시장 평균 수익률]],[[시장 타이밍]],[[인플레이션 헤지]],[[AI 환각 현상]],[[전문가 혼합 아키텍처]]등의 기존 위키 노트와 백링크 연동.- 시장 지수 전체의 우상향 수렴과 개별 부실 종목의 영구적 회귀 실패 간의 충돌 지점 분석 기재.