2.5 요약. 과거의 판단을 재현할 수 있는 데이터

월요일 아침의 입력을 다시 만든다

지우는 월요일 아침에 편의점 기업 두 곳을 비교한다. 먼저 지난 금요일의 거래 기록에서 종가의 정의를 확인한다. 기본 데이터에서는 월요일 아침까지 공개된 매출 버전을 고른다. 주말 방문량 자료는 배송이 늦으면 이번 판단에서 제외한다. 방문량이 매출보다 빨리 들어오는 주에도 표본이 바뀌었는지 확인한 뒤 신호로 사용한다.

시장마다 관측 가능한 값에 맞춰 판단을 설계한다

주식에서는 거래 장소와 마감 경매, 기업행동을 확인한다. 선물과 옵션에서는 만기와 계약 교체를 남긴다. 장외 외환·채권에서는 한 장소의 호가나 평가 가격으로 전 시장에서 거래할 수 있다고 가정하지 않는다. 디지털 자산은 하루 경계와 거래 장소를 정하고, 유동성 풀에서는 잔고를 바탕으로 주문 규모별 가격을 추정한다.

과거의 값·후보·연결을 따로 검증한다

지우는 3월 주문에 5월 정정이 들어가는지, 오늘 남은 종목으로 과거 후보를 고르는지, 분할 전후 가격을 같은 주식 수 기준으로 읽는지, 종목 기호가 다른 기업에 재사용됐는지 각각 확인한다. 공급자가 어떤 이력을 제공하는지 표본으로 시험하고, 자료 이용 권리와 수집 중단 대응도 확인한다. 과거 값을 고칠 때는 원본과 변경 이력을 남겨 같은 판단을 다시 실행할 수 있게 한다.

저장한 거래 기록에서 주문 조건을 읽는다

반복 연구는 분할 Parquet를 DuckDB나 Polars로 읽는 구성부터 시작할 수 있다. 여러 사용자의 동시 갱신이나 일정한 조회 지연이 필요하면 서버에서 실제 적재·조회·복구를 시험한다. 이후 시장 미시구조를 학습할 때는 거래소 메시지에서 주문장을 복원하고 체결 시점의 호가와 수량을 읽는다. 이 정보로 신호를 만드는 가격과 전략이 실제로 거래할 수 있는 가격의 관계를 더 정밀하게 설명할 수 있다.