docs(signal-v2): amend Phase 0 — Chronos-2 + Qwen3 14B Q4 채택 (11 보정)

모델 결정 보정:
- 시점 예측: LSTM → Chronos-2 (Amazon, 120M, zero-shot quantile 분포)
- 2차 검증: Claude Haiku 4.5 (API) → Qwen3 14B Q4 (Ollama on web-ai)

영향:
- VRAM: ~9.3GB / 16GB (Chronos-2 1GB + Qwen3 8.3GB, 여유 6GB)
- LLM 비용: 월 ~₩45,000 (오류 추정) → 실제 0 (로컬 Ollama)
- 응답 시간: 5초 → ~13초 (분봉 흐름 OK)
- Phase 3 -1주 (LSTM 학습 인프라 제거), Phase 5 +0주
- 야간 재학습 cron 폐기 (Chronos-2 zero-shot)

Backlog 추가:
- Qwen3 14B 개발자 보조 endpoint (전략 해석 / 코드 자동화)
- Claude API 폴백 (web-ai 장애 시)
- Kimi K2.6 API 옵션 (저비용 외부 대안)

위험 매트릭스:
- Qwen3 한국어 메시지 품질 — Phase 5 A/B 테스트 1주 (vs Claude Haiku)
- VRAM 동거 swap 위험 — 8B 다운그레이드 fallback

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md

@@ -3,6 +3,7 @@
 **작성일**: 2026-05-15
 **작성자**: gahusb
 **상태**: Approved for implementation (Phase 0 = architecture decisions, 코드 변경 없음)
+**Amended 2026-05-15**: Chronos-2 채택 (LSTM 폐기) + Qwen3 14B 채택 (Claude Haiku 폐기). 모델 결정 11개 보정.
 **선행 컨텍스트**:
 - adversarial review (2026-05-13) — 신호 검증 인프라 필요성
 - Stock Screener V1 (post-close 16:30 Top-N) — 가치 발굴 완성
@@ -17,24 +18,30 @@
 
 V1 screener는 종가 기반 일별 Top-N 만 산출. V2는:
 - **가치 발굴 (stock-lab 종가 기반)** ×
-- **시점 분석 (web-ai 장중 LSTM + 분봉)** ×
-- **2차 검증 (agent-office Claude)** ×
+- **시점 분석 (web-ai 장중 Chronos-2 + 분봉)** ×
+- **2차 검증 (agent-office → web-ai Qwen3 14B Ollama)** ×
 - **이중 텔레그램 (본인 = 기술 풀 / 아내 = 간소화)**
 = **확신의 신호**
 
+**역할 분리 — 두 AI 모델**:
+- **Chronos-2** (Amazon, 120M params, FP16 ~1GB) = 시계열 예측 엔진 (수치 → quantile 분포)
+- **Qwen3 14B Q4** (Ollama, ~8.3GB) = 분석가/개발자 보조 두뇌 (자연어 메시지 + 전략 해석 + 코드 자동화)
+
 ---
 
 ## 2. Phase 0 산출물
 
 **본 spec 1 문서**. 코드 변경 0. 후속 Phase 1-7 의 모든 구현이 본 spec 의 결정을 따른다.
 
-핵심 결정 6개:
+핵심 결정 8개 (amend 시점):
 1. 데이터 채널 — `web-ai pull from stock-lab` (web-ai 가 polling)
 2. 데이터 소스 — KIS API 직접 (web-ai) + stock-lab API (settings/screener/portfolio)
-3. Claude 2차 검증 — context augmentation (메시지 직접 작성 + 양방향 게이트)
-4. 트리거 — 매수 (screener Top-20) + 매도 (portfolio 보유). 관심종목은 백로그
-5. 이중 텔레그램 — 본인 풀버전 + 아내 간소화. Claude 가 단일 콜에서 양쪽 생성
-6. 운영 — 시간대별 폴링 주기 (장전 5분 / 장중 1분 / 장후 5분 / 야간 1회)
+3. **시점 예측 모델 — Chronos-2 (Amazon, 120M, zero-shot, quantile 분포)**
+4. **2차 검증 모델 — Qwen3 14B Q4 (Ollama on web-ai, ~8.3GB, 응답 ~13초)**
+5. 2차 검증 방식 — context augmentation (메시지 직접 작성 + 양방향 게이트)
+6. 트리거 — 매수 (screener Top-20) + 매도 (portfolio 보유). 관심종목은 백로그
+7. 이중 텔레그램 — 본인 풀버전 + 아내 간소화. LLM 단일 콜에서 양쪽 생성
+8. 운영 — 시간대별 폴링 주기 (장전 5분 / 장중 1분 / 장후 5분 / 야간 없음 — Chronos-2 zero-shot)
 
 ---
 
@@ -52,10 +59,11 @@ V1 screener는 종가 기반 일별 Top-N 만 산출. V2는:
 │  │  • /news-sentiment (옵션)       │  │      │  │  ② KIS Client              │ │
 │  └────────────────────────────────┘  │      │  │     (WebSocket 분봉/호가)   │ │
 │                                      │      │  │                             │ │
-│  ┌────────────────────────────────┐  │      │  │  ③ LSTM Predictor          │ │
-│  │ agent-office :18900             │◄─┼──────┼──┤     (GPU, 60일 → 1일 예측) │ │
-│  │  • /signal (Claude 2차 검증)    │  │ HTTP │  │                             │ │
-│  │  • Telegram dispatcher (이중)   │  │ push │  │  ④ Timing Analyzer         │ │
+│  ┌────────────────────────────────┐  │      │  │  ③ Chronos-2 Predictor    │ │
+│  │ agent-office :18900             │◄─┼──────┼──┤     (Chronos-2 120M zero-shot)│ │
+│  │  • /signal (Ollama 라우팅)      │  │ HTTP │  │     60일 → quantile 분포     │ │
+│  │  • Telegram dispatcher (이중)   │  │ push │  │                             │ │
+│  │  → web-ai Ollama HTTP 호출      │  │      │  │  ④ Timing Analyzer         │ │
 │  └─────────┬──────────────────────┘  │ trig │  │     (분봉 모멘텀)           │ │
 │            │                          │      │  │                             │ │
 └────────────┼──────────────────────────┘      │  │  ⑤ Signal Generator        │ │
@@ -70,17 +78,23 @@ V1 screener는 종가 기반 일별 Top-N 만 산출. V2는:
 
 **책임 분리**:
 - **stock-lab**: 가치 발굴 (8 노드 + 위생 게이트 + ATR), 사용자 설정 저장, portfolio 단일 진실원
-- **web-ai**: 시점 분석 (LSTM + 분봉), 시그널 생성, rate limit
-- **agent-office**: 신호 2차 검증, 메시지 작성, 텔레그램 라우팅
+- **web-ai**: 시점 분석 (Chronos-2 + 분봉), 시그널 생성, rate limit, **Ollama LLM 호스팅 (Qwen3 14B Q4)**
+- **agent-office**: 신호 라우팅 (web-ai Ollama HTTP 호출), 텔레그램 발송 (본인 + 아내)
 - **web-ui**: stock-lab settings 편집 (캔버스 UI). 신호 수신/표시는 V2 NOT.
 
+**VRAM 분배 (RTX 5070 Ti 16GB, usable 15.5GB)**:
+- Chronos-2: ~1GB
+- Qwen3 14B Q4: ~8.3GB
+- 합: ~9.3GB
+- 여유: ~6GB (안전 마진)
+
 ---
 
 ## 4. 데이터 소스 분담
 
 | 데이터 | 출처 | 갱신 주기 | 저장소 |
 |--------|------|----------|-------|
-| KRX 일봉 60일 (LSTM 학습) | KIS API (web-ai 직접) | 시작 시 + 종가 후 갱신 | web-ai 로컬 |
+| KRX 일봉 60일 (Chronos-2 입력) | KIS API (web-ai 직접) | 시작 시 + 종가 후 갱신 | web-ai 로컬 |
 | 정규장 분봉/실시간 호가 | KIS API WebSocket (web-ai 직접) | 실시간 | web-ai 메모리 |
 | NXT 가격 스냅샷 (장전/장후) | KIS API + 네이버 모바일 백업 | 30초~1분 폴링 | web-ai 로컬 |
 | screener settings (가중치) | stock-lab API (web-ai pull) | 1-5분 | NAS `stock.db` |
@@ -151,13 +165,13 @@ Response (agent-office → web-ai):
 }
 ```
 
-### 5.3 Claude 응답 (agent-office 내부)
+### 5.3 web-ai Ollama 응답 (agent-office → Ollama HTTP)
 
-agent-office 가 Claude 에게 보내는 prompt 의 응답 schema:
+agent-office 가 web-ai 의 Ollama (Qwen3 14B Q4) 에 보내는 prompt 의 응답 schema:
 ```json
 {
   "decision": "send" | "hold",
-  "confidence_claude": 0.91,
+  "confidence_llm": 0.91,
   "reason": "외인+거래량+호재 일관성 강함",
   "warnings": ["KOSPI 약세 가능성"],
   "message_self": "🔔 매수 신호: 삼성전자 (005930)\n💡 신뢰도 ...",
@@ -165,7 +179,13 @@ agent-office 가 Claude 에게 보내는 prompt 의 응답 schema:
 }
 ```
 
-`final_confidence = confidence_webai × confidence_claude`. 임계값 (default 0.7) 미만 또는 `decision="hold"` 면 silent (텔레그램 발송 안 함).
+`final_confidence = confidence_webai × confidence_llm`. 임계값 (default 0.7) 미만 또는 `decision="hold"` 면 silent (텔레그램 발송 안 함).
+
+**프롬프트 엔지니어링 (Qwen3 14B JSON 강제)** — ai_news 슬라이스의 Claude JSON 강제 패턴 적용:
+- system: "너는 한국 주식 분석가다. JSON 객체 하나만 반환한다."
+- assistant prefill `"{"` 로 응답 시작 강제
+- temperature=0
+- 응답 파싱 실패 시 `decision="hold"` 폴백 (silent block)
 
 ---
 
@@ -174,7 +194,7 @@ agent-office 가 Claude 에게 보내는 prompt 의 응답 schema:
 ### 6.1 매수 신호 (screener Top-20 종목 대상)
 
 조건 (전부 충족):
-1. LSTM 1-day 예측 > 0% 그리고 LSTM conf > 0.7
+1. Chronos-2 1-day quantile (median) 예측 > 0% 그리고 분포 폭 (90-10 분위수 / 50 분위수) < 0.6 (좁은 분포 = 높은 conf)
 2. 분봉 모멘텀 = `strong_up`:
    - 5분봉 5개 연속 양봉
    - 거래량 > 평균 1.5배
@@ -182,9 +202,9 @@ agent-office 가 Claude 에게 보내는 prompt 의 응답 schema:
 
 종합 confidence:
 ```
-confidence_webai = LSTM_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
+confidence_webai = chronos_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
 ```
-- `LSTM_conf` ∈ [0, 1]
+- `chronos_conf` ∈ [0, 1] — Chronos-2 분포 폭에서 변환 (좁을수록 1에 가까움)
 - `minute_score` ∈ [0, 1] (5분봉 강도 + 거래량 multiplier 정규화)
 - `screener_norm` = 1 - (rank - 1) / 20 (rank 1 = 1.0, rank 20 = 0.05)
 
@@ -193,7 +213,7 @@ confidence_webai = LSTM_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
 ### 6.2 매도 신호 (portfolio 보유 종목 대상)
 
 **손절선** (사용자 조정 가능, default -7%):
-- `pnl_pct < -0.07` 시 즉시 매도 시그널 (LSTM/분봉 무관)
+- `pnl_pct < -0.07` 시 즉시 매도 시그널 (Chronos-2/분봉 무관)
 - 메시지: "손절선 도달, 매도 검토"
 
 **익절선** (default +15%):
@@ -201,7 +221,7 @@ confidence_webai = LSTM_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
 - 메시지: "익절선 도달, 부분 매도 또는 추세 추종 검토"
 
 **이상 신호** (보유 중 급격한 약세):
-- LSTM 1-day 예측 < -1% + LSTM conf > 0.7
+- Chronos-2 1-day quantile (median) 예측 < -1% + 분포 폭 좁음 (chronos_conf > 0.7)
 - 분봉 모멘텀 = `strong_down`
 - KIS 호가 매도세 ≥ 60%
 - `confidence_webai > 0.7` 동일 임계값으로 전송
@@ -220,10 +240,10 @@ confidence_webai = LSTM_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
 
 ```
 🔔 매수 신호: 삼성전자 (005930)
-💡 신뢰도 87/100 (web-ai 82 × Claude 91)
+💡 신뢰도 87/100 (web-ai 82 × Qwen3 91)
 
 📊 분석 근거:
-• LSTM 예측: 다음날 +2.3% (conf 0.82)
+• Chronos-2 예측: 다음날 +2.3% (분포 폭 좁음, conf 0.82)
 • Screener Top-3: 외인+거래량 강세
 • AI 뉴스: +6.2 (HBM 양산 가시화)
 • 분봉 모멘텀: 강세 (5분봉 5연속 양봉)
@@ -259,7 +279,7 @@ confidence_webai = LSTM_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
 
 📊 사유:
 • 평단 대비 -7.2% (손절선 도달)
-• LSTM 다음날 -1.5% 예측 (conf 0.75)
+• Chronos-2 다음날 -1.5% 예측 (conf 0.75)
 • 분봉 강한 매도세
 
 매도 검토 권고. 평단 152,000원 → 현재 141,100원
@@ -276,16 +296,18 @@ confidence_webai = LSTM_conf × 0.5 + minute_score × 0.3 + screener_norm × 0.2
 
 ## 8. 운영 모드
 
-| 시간대 | web-ai 동작 | 폴링 주기 | LLM 비용 (예상) |
-|--------|------------|----------|----------------|
-| **장전 (07:00-09:00)** | settings + screener pull + NXT 가격 + sentiment | 5분 | 0 (LLM 안 호출) |
-| **장중 (09:00-15:30)** | KIS 분봉 + 호가 + LSTM 추론 + 시그널 생성 | 1분 | 신호 발생 시만 |
-| **장후 (15:30-20:00)** | NXT 가격 + 보유 종목 PnL 추적 + 손절/익절 알림 | 5분 | 신호 발생 시만 |
-| **야간 (20:00-07:00)** | LSTM 모델 일별 재학습 (1회 GPU full pass) | 1회 | 0 |
+| 시간대 | web-ai 동작 | 폴링 주기 | 비용 |
+|--------|------------|----------|------|
+| **장전 (07:00-09:00)** | settings + screener pull + NXT 가격 + sentiment | 5분 | 0 |
+| **장중 (09:00-15:30)** | KIS 분봉 + 호가 + Chronos-2 추론 + 시그널 + Qwen3 검증 | 1분 | 0 (LLM 로컬) |
+| **장후 (15:30-20:00)** | NXT 가격 + 보유 종목 PnL 추적 + 손절/익절 알림 | 5분 | 0 |
+| **야간 (20:00-07:00)** | (재학습 cron 없음 — Chronos-2 zero-shot) | — | 0 |
 
-**예상 일 LLM 비용** (agent-office Claude 2차 검증):
-- 일 신호 발생 ~10건 가정 × ₩150/콜 = **~₩1,500/일**, 월 ~₩45,000
-- LSTM 추론은 GPU 로컬, 비용 0
+**예상 LLM 비용**:
+- **월 LLM API 비용 = 0** (Qwen3 14B Q4 로컬 호스팅)
+- 전기료만 (Windows PC 상시 가동, RTX 5070 Ti 평균 idle ~30W + 추론 spike ~200W)
+- 일 신호 3-5건 × ~13초 추론 = 일 GPU full load ~1분 정도, 무시 가능
+- **Chronos-2 추론은 GPU 로컬, 비용 0**
 
 ---
 
@@ -303,21 +325,25 @@ Phase 2: web-ai Pull Worker + Signal API Client (2주)
   - 시간대별 폴링 스케줄러
   - rate limit DB
 
-Phase 3: KIS WebSocket + 분봉 + LSTM 인프라 (3주)
+Phase 3: KIS WebSocket + 분봉 + Chronos-2 추론 (2주, ↓ 1주)
   - KIS WebSocket client (정규장 분봉 + 호가)
   - NXT 폴링 client (스냅샷 + 네이버 백업)
-  - LSTM 학습 파이프라인 야간 재학습
+  - Chronos-2 zero-shot 추론 파이프라인 (HuggingFace 모델 로드 + 배치 추론)
   - 분봉 모멘텀 분류기
+  - (재학습 인프라 X — Chronos-2 zero-shot)
 
 Phase 4: Signal Generator (1주)
-  - 매수 룰 (LSTM + 분봉 + 호가 + screener)
+  - 매수 룰 (Chronos-2 quantile + 분봉 + 호가 + screener)
   - 매도 룰 (손절/익절/이상)
   - confidence 계산 + 임계값
 
-Phase 5: agent-office /signal endpoint + Claude 검증 + 이중 텔레그램 (1-2주)
-  - POST /signal 라우터
-  - Claude prompt (system + user + assistant prefill JSON)
+Phase 5: agent-office /signal + Ollama Qwen3 검증 + 이중 텔레그램 (2주)
+  - POST /signal 라우터 (agent-office)
+  - web-ai 에 Ollama 서버 + Qwen3 14B Q4 설치
+  - agent-office → web-ai Ollama HTTP client (Anthropic SDK 대체)
+  - Qwen3 prompt (system + user + assistant prefill JSON)
   - 본인/아내 dispatcher
+  - **A/B 테스트 1주 — 본인 chat 에 Qwen3/Claude Haiku 메시지 동시 발송 후 한 쪽 채택**
 
 Phase 6: web-ai 기존 trading bot 정리 (1주)
   - 자체 watchlist_manager 삭제
@@ -340,11 +366,14 @@ Phase 7: 운영 모니터링 + 4주 IC 검증 (1주 + 4주)
 미래 슬라이스로 분리:
 - **관심종목 (watchlist) 모니터링** — Top-N + portfolio 외, 사용자 관심종목의 변동성 spike / 거래량 급증 알람
 - **자동 매매 (KIS 실주문)** — Phase 8 검토. 4주 신호 hit-rate ≥ 60% 후 단계적
-- **DART 공시 통합** — Claude 검증 컨텍스트에 공시 추가
+- **DART 공시 통합** — LLM 검증 컨텍스트에 공시 추가
 - **백테스트 화면** — 과거 신호 정확도 시각화
 - **신호 hit-rate 대시보드** — web-ui 신규 페이지
 - **분할 매수/매도 전략 추천** — Phase 7 이후
 - **옵션/선물/해외 주식** — V3 검토
+- **Qwen3 14B "개발자 보조" 별도 endpoint** — 전략 해석/코드 자동화/디버그 도구. V2 흐름 외 사용자 챗봇 형태 (텔레그램 또는 web-ui chat). 같은 Ollama 인스턴스 재활용
+- **Claude API 폴백** — web-ai/Ollama 장애 시 anthropic 으로 자동 전환 (가용성 보강)
+- **Kimi K2.6 API 옵션** — Qwen3 응답 품질 부족 시 ~80% 저비용 외부 API 대안
 
 ---
 
@@ -352,15 +381,17 @@ Phase 7: 운영 모니터링 + 4주 IC 검증 (1주 + 4주)
 
 | 위험 | 완화 |
 |------|------|
-| Windows PC 다운 시 신호 zero | stock-lab은 정상. web-ai down 시 헬스체크 → 텔레그램 운영자 알림 |
+| Windows PC 다운 시 신호 zero | stock-lab은 정상. web-ai down 시 헬스체크 → 텔레그램 운영자 알림. Ollama도 함께 다운 (같은 머신) → Claude API 폴백은 백로그 |
 | KIS API 장애 | NXT는 네이버 모바일 API 폴백. 분봉은 단기 재시도 + 일정 시간 후 alert |
-| Claude 비용 폭증 | rate limit + 일일 spend cap (예: ₩5,000). 임계값 미만 silent block |
+| **Qwen3 14B 한국어 메시지 품질 부족** | **Phase 5 A/B 테스트 1주 — Qwen3 vs Claude Haiku 메시지 동시 발송 후 우월한 쪽 채택. Qwen3 부족 시 Claude Haiku 로 폴백** |
 | False positive 다수 | 4주 IC + Phase 7 모니터링. 임계값 점진 상향 |
-| LSTM drift | 야간 재학습 + 주간 ablation 비교 (이전 1주 모델 vs 신규) |
-| 메시지 본인-아내 drift | Claude 단일 콜에서 양쪽 동시 생성 (drift 회피, 같은 reasoning) |
-| 매도 신호 지연 | 분봉 1분 폴링. 손절선은 보유 종목 단순 비교 (LSTM 무관 즉시 트리거) |
+| Chronos-2 분포 drift | 주간 ablation (forward return correlation 추적). drift 시 다른 foundation 모델 (Moirai-2.0) 으로 교체 검토 |
+| 메시지 본인-아내 drift | LLM 단일 콜에서 양쪽 동시 생성 (drift 회피, 같은 reasoning) |
+| 매도 신호 지연 | 분봉 1분 폴링. 손절선은 보유 종목 단순 비교 (Chronos-2 무관 즉시 트리거) |
 | stock-lab API 응답 지연 | web-ai 측 timeout 10s + 캐시 (마지막 성공 응답 ttl 5분) |
 | 종목 갱신 race condition | screener Top-20 변동 시 rate limit 키 = (ticker, action, date) |
+| **Qwen3 응답 13초로 분봉 1분 안에 한 사이클 끝낼 수 없을 위험** | 신호 발생 빈도 일 3-5건이라 동시 처리 거의 없음. 큐 직렬 처리로 충분. 대량 신호 시 backpressure → Phase 7 모니터링 |
+| **VRAM 빡빡 (Chronos-2 + Qwen3 = 9.3GB / 15.5GB)** | 여유 6GB 안전. 동시 로딩 시점 분리 (Chronos-2 추론 → 결과 메모리 보관 → Qwen3 호출). swap 발생 시 Phase 7 에서 Qwen3 8B 로 다운그레이드 검토 |
 
 ---
 
@@ -378,11 +409,12 @@ Phase 7: 운영 모니터링 + 4주 IC 검증 (1주 + 4주)
 ## 13. 완료 조건 (Phase 0 DoD)
 
 본 spec 완료 = 다음 조건 모두 충족:
-- [ ] 사용자가 spec 검토 + 승인
-- [ ] git commit (`docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
-- [ ] 6 핵심 결정 모두 명시적 (데이터 채널, 데이터 소스, Claude 검증, 트리거, 텔레그램, 운영)
-- [ ] 4개 API 계약 (3 stock-lab pull + 1 agent-office push) 모두 schema 정의
-- [ ] Phase 1-7 분해 + 각 Phase 추정 기간
-- [ ] backlog + 위험/완화 매트릭스 + NOT 범위
+- [x] 사용자가 spec 검토 + 승인 (2026-05-15)
+- [x] git commit (`docs/superpowers/specs/2026-05-15-confidence-signal-pipeline-v2-architecture.md`)
+- [x] 8 핵심 결정 명시적 (데이터 채널, 데이터 소스, Chronos-2 예측, Qwen3 검증, context augmentation, 매수+매도, 이중 텔레그램, 운영 모드)
+- [x] 4개 API 계약 (3 stock-lab pull + 1 agent-office push) 모두 schema 정의
+- [x] Phase 1-7 분해 + 각 Phase 추정 기간 (Phase 3 -1주, Phase 5 +0주 → 총 10-11주)
+- [x] backlog + 위험/완화 매트릭스 + NOT 범위
+- [x] **Amend (2026-05-15): Chronos-2 + Qwen3 14B Q4 채택 + 11 보정**
 
 Phase 0 자체에는 코드 변경 0. 본 spec 승인 후 Phase 1 brainstorming 으로 자연스럽게 이어진다.