Regime 랩

단일 Sharpe 비율은 대부분의 에지가 조건부라는 진실을 숨깁니다: 조용할 때 훌륭하고 난기류에서 죽으며 (또는 반대). Regime 랩은 전략의 이력을 변동성 체제로 나누고 각 체제에서 어떻게 했는지를 보여줍니다 — 에지가 실제로 작동하는 시점을 알게 됩니다.

cBots → Regime Lab (/quant/regimes)를 엽니다.

무엇을 하는가

수익률 시리즈(또는 Equity 곡선, 가장 오래된 먼저)를 주면:

• 각 시점의 이행 실현 변동성을 계산하고 이력을 Calm, Normal 및 Turbulent 체제로 terciles of that volatility로 나눕니다;
• 체제별 성과를 보고합니다 — 관찰 수, 평균 수익, 변동성 및 Sharpe — 에지가 어디에사는지 볼 수 있습니다;
• Hurst 지수를 R/S (Rescaled Range) 분석로 추정합니다: ~0.55 이상이면 시리즈가 추세 / 지속이고, ~0.45 미만이면 평균 회귀이며, ~0.5이면 랜덤 워크에 가깝습니다.

POST /api/quant/regimes
{ "returns": [...], "window": 10 }   // 또는 { "equity": [...] }

왜 신뢰할 수 있는가

인프라 의존성 및 외부 호출이 없는 순수 결정론적 도메인 코드 (Core.Regimes)입니다 — 체제 분리(조용한 대 난기류 변동성) 및 Hurst 방향(anti-persistent 시리즈가 0.5 아래 점수, 지속적 추세가 0.5 이상)에 대해 단위 테스트되었습니다. 동일한 체제 시그널이 자율 에이전트의 반성 루프에 공급되므로 에지가 진짜인 체제에 기대게 에이전트를 기울일 수 있습니다.