Upbit Market Fingerprint — Cluster Explorer

Phase B.1 결과 — 238 시장 × 22 피처 × KMeans(k=4)

1. 기본 t-SNE 클러스터

클러스터 색 + 마켓 hover → 주요 feature 값 확인. 범례 클릭으로 클러스터 on/off.

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2. Feature 그라디언트 뷰

같은 t-SNE 좌표에 4개 feature(ac_vol_1 / corr_abs_ret_vol / vol_1m / ret_kurt) 색상 매핑. 어느 feature가 클러스터를 가르는지 시각 비교.

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3. 클러스터별 레이더 차트

각 클러스터의 feature 프로필을 정규화해 레이더로 중첩. bot 관리 의심 Cluster 1 식별.

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정적 리소스

4. Surge Events — Cluster별 급등 분포

검출된 급등 이벤트 350개(7일). Cluster 3 (bot 관리 의심)이 시장당 8배 많은 이벤트 발생 — 클러스터링 해석의 강력한 검증.

5. Event Detail — 이벤트별 가격/거래량 패턴

급등 이벤트 주변 60분 pre + 30분 post 구간을 가격(라인) + 거래량(막대)으로 시각화. 매수 누적 → 급등 → 거래량 감소로 전형적 pump-dump 리듬 관찰 가능.

6. Pre-surge Classifier — XGBoost (Cluster 3)

Cluster 3 (bot 관리 의심) 시장에 한해 "다음 30분 안에 +5% 급등할 것인가?" 이진 분류 학습. feature = 직전 60분 통계 13개. 시간 기준 80/20 split (look-ahead 금지).