Phase B.1 결과 — 238 시장 × 22 피처 × KMeans(k=4)
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.
열기 →검출된 급등 이벤트 350개(7일). Cluster 3 (bot 관리 의심)이 시장당 8배 많은 이벤트 발생 — 클러스터링 해석의 강력한 검증.
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.
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).