- backend/app/models/chronos.py: amazon/chronos-t5-small (env CHRONOS_MODEL
override 가능). lazy singleton, cuda + bf16 자동, q10/median/q90 + raw
samples 반환 (앙상블 가중평균용).
- backend/app/models/features.py: 종목별 학습/추론 피처 DataFrame.
OHLCV + TA(rsi/macd/atr/bb/sma/ema/vol_z) + 외인기관거래대금 + macro
(kospi/kosdaq/usdkrw/us10y + r1) + sentiment(v_sentiment_daily, 3d rolling).
학습용은 with_targets=True 로 y_close_h{1,3,5}, y_ret_h*, y_dir_h*
(±0.3% flat band) 추가.
- pyproject.toml: chronos-forecasting 1.4.1, accelerate 0.30.1, joblib 1.4.2.
이 단계까지는 코드만. 실제 모델 다운로드는 첫 ping/predict 호출 시점에.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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