문서 상태

• Status: corrected, common-period artifact-backed
• Date: 2026-07-09
• Scope: active registry 기준 TSP-MTS와 기존 Offline RL 후보의 동일 날짜 구간 성과 비교
• Primary artifacts: artifacts/model_period_metrics.csv, artifacts/symbol_family_medians.csv, artifacts/family_summary.csv, artifacts/common_periods_by_symbol.csv, artifacts/data_sources.json

질문

TSP-MTS를 기존 Offline RL 계열 모델들과 같은 운용 후보군으로 놓았을 때, 같은 날짜 구간의 최근 1년, 직전 1년, 전체 공통구간 기준으로 어떤 성격의 모델인가?

정정

이 문서의 이전 초안은 각 모델 curve의 마지막 252개 관측치를 비교했다. 그 방식은 TSP-MTS curve가 주로 2026-07-08까지 있고 Offline RL artifact는 2026-05-29부터 2026-07-07까지 섞여 있어 같은 달력 기간 비교가 아니었다.

이 버전은 심볼별로 TSP-MTS와 Offline RL 모델이 모두 보유한 날짜 교집합만 사용한다.

실험 설정

비교 대상은 agent_model_registry.status = active에서 곡선을 매칭할 수 있었던 TSP-MTS 51개와 Offline RL 54개다. Offline RL에는 cql, decision_transformer, iql, rebrac, td3_bc를 포함했다. Legacy RL / online은 이번 corrected comparison에서 제외했다.

공통 기간은 심볼별로 다르며, 전체적으로 common_start는 2021-06-03 이후, common_end는 2026-05-29부터 2026-06-05 사이에 분포한다. 최근 1년은 각 심볼의 공통 날짜 교집합 안에서 마지막 252개 관측치, 직전 1년은 그 앞 252개 관측치다.

차트

Figure 1. TSP-MTS와 Offline RL의 동일 날짜 공통구간 기준 최근 1년, 직전 1년, 전체 공통구간 수익률. Source: family_summary.csv.

Figure 2. 심볼별 동일 날짜 최근 1년 수익률 중앙값 비교. Source: symbol_family_medians.csv.

Figure 3. 심볼별 동일 날짜 직전 1년 수익률 중앙값 비교. Source: symbol_family_medians.csv.

Figure 4. 심볼별 전체 공통구간 누적수익률 중앙값 비교. Source: symbol_family_medians.csv.

Figure 5. 심볼별 TSP-MTS와 Offline RL의 공통 비교 기간. Source: common_periods_by_symbol.csv.

결과

동일 날짜 최근 1년 기준에서도 Offline RL이 더 강했다. TSP-MTS가 Offline RL보다 높은 심볼은 4/13개였다. TSP-MTS의 가장 큰 열위는 NATGASUSDT -19.48%, DOGEUSDT -16.74%, XRPUSDT -11.68%, EWYUSDT -7.21%에서 나왔다. TSP-MTS가 앞선 쪽은 SOLUSDT +8.87%, COPPERUSDT +0.67%, SPYUSDT +0.60%였다.

직전 1년에서는 TSP-MTS가 9/13개 심볼에서 Offline RL보다 높았다. 하지만 심볼 균형 평균은 Offline RL이 2.65%, TSP-MTS가 2.52%로 여전히 Offline RL이 높다.

전체 공통구간 누적수익률에서는 TSP-MTS가 11/13개 심볼에서 Offline RL보다 높다. 심볼 균형 평균도 TSP-MTS 47.80%, Offline RL 30.30%로 TSP-MTS가 앞선다.

해석

정정 후에도 결론은 크게 바뀌지 않는다. 최근 1년 대응력은 Offline RL이 더 좋고, TSP-MTS는 전체 공통구간 누적 성과와 drawdown 쪽에서 더 안정적인 후보에 가깝다.

다만 이번 corrected result는 이전 초안보다 해석 신뢰도가 높다. 같은 날짜를 놓고 보아도 TSP-MTS가 최근 1년에서 약하다는 점이 남았기 때문이다. 따라서 약점은 측정 오류만이 아니라 모델 구조에도 있을 가능성이 크다.

가장 그럴듯한 구조적 이유는 TSP-MTS가 가격 window를 discrete token/state로 압축하면서 최근 급격한 momentum amplitude를 충분히 반영하지 못한다는 점이다. NATGASUSDT, DOGEUSDT, XRPUSDT처럼 최근 큰 방향성과 변동성이 있었던 심볼에서 이 문제가 크게 보인다.

제한사항

이 비교는 live PnL이 아니라 백테스트 artifact 비교다. 체결, 슬리피지, 실시간 inference 실패, 주문 제한은 포함하지 않는다.

TSP-MTS 곡선은 로컬 run artifact의 full_5y_curve.csv, Offline RL 곡선은 DB의 agent_backtest_report_symbol.chart_payload에서 왔다. 이번에는 날짜를 맞췄지만 artifact 생성 경로는 여전히 다르다.

공통 기간을 엄격히 잡으면서 TSP-MTS가 보유한 2026-05 이후 일부 날짜는 비교에서 제외됐다. 이는 같은 기간 비교를 위한 의도적 제한이다.

다음 작업

• TSP-MTS token에 방향뿐 아니라 강도, realized volatility, tail move bucket을 추가한 variant를 만든다.
• NATGASUSDT, DOGEUSDT, XRPUSDT의 최근 공통 1년 token transition과 포지션 분포를 먼저 비교한다.
• 운용 승격 판단은 recent 1Y 단독이 아니라 common_recent_1y, full_common_cumulative, max_drawdown, position_diversity를 함께 본다.
• 다음 리포트부터는 모든 family 비교 artifact에 common_periods_by_symbol.csv를 필수로 남긴다.