Create BackTester_ai_idea.md

[HSSimp]

No description provided.

[mossland]

English Review

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1. Concept & Clarity

Your proposal clearly states who (novices & advanced investors) and why (simple yet powerful back-testing).
However, several key elements must be pinned down before design & engineering can start:

Area still vague	Questions / Needed Details
Service Form	• Is the main client a web dashboard, a mobile app, or an in-metaverse 3-D scene? • Will the NPC live inside Mossverse only, or also inside a 2-D web page?
Asset Coverage & Data	• Which asset classes are first supported (US equities, crypto, FX…)? • Required data granularity (EOD, 1-min, tick)? • Preferred market-data vendor(s) or should we build a crawler?
Back-test Engine	• Do we embed an existing library (Backtrader, Zipline, QuantConnect Lean) or build from scratch? • Max simulation period & performance targets?
AI / NLP Stack	• Cloud LLM (OpenAI, Bedrock) vs on-premise? Any latency / cost constraints? • Languages supported besides Korean & English?
Gamification	• Concretely, what actions does an NPC perform? (voice-over, emotes, mini-quests?) • Is there a reward loop (badges, XP, tokens)?
Compliance & Risk	• Any plan for disclaimers, KYC, age checks? • Region(s) we will operate in?
Monetization	• Subscription tiers, one-time license, in-game asset sales? • Target ARPU and break-even timeline?
Release Scope	• Minimal “v1” feature list vs later phases. • Expected daily/weekly active users at launch.

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2. Feasibility & Architecture

Below is a straw-man stack; please confirm or adjust:

• Frontend : React (web) or Unity (metaverse)
• Backend : Python FastAPI + Celery workers for heavy back-tests
• Data : PostgreSQL for user data, Parquet/S3 for price history
• AI : GPT-4o via API for NLG; fallback to local Llama-3 for cost control
• Visualization: D3 or Plotly for 2-D charts; Unity timeline for 3-D replay

Rough Effort (subject to clarification)
• Engine & data layer: 1-2 FTE backend
• NLG integration: 0.5 FTE AI / backend
• Web UI: 1 FTE front-end + 0.5 designer
• 3-D NPC (optional v2): +1 FTE Unity + 1 3-D artist

Please let us know if this footprint matches your expectation.

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3. UI/UX Readiness

Before design can start we need:

1. Wireframes (landing, strategy editor, results dashboard, NPC dialog).
2. User journey: first-time novice vs returning advanced user.
3. In-metaverse camera & control scheme, if applicable.

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Next Steps / Questions to Author

1. Preferred platform(s) for the first launch?
2. Initial asset universe & data vendor?
3. Chosen back-test library or build in-house?
4. Minimum KPIs (latency, number of concurrent sims)?
5. Monetization model you’d like to validate first?
6. Any regulatory boundaries we must observe?

Kindly provide these details so we can freeze the technical specification and start sprint planning.

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한글 리뷰

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1. 개념 및 명확성

아이디어는 ‘초보 + 고급 투자자’ 모두를 위한 직관적 AI 백테스트라는 점을 잘 드러내고 있습니다.
다만 실제 개발 착수 전, 아래 항목들이 구체화돼야 합니다.

아직 모호한 부분	필요 정보 / 질문
서비스 형태	• 1차 출시 플랫폼이 웹, 모바일, 메타버스(3D) 중 어디인가요? • NPC가 메타버스 내부 전용인지, 2D 화면에서도 등장하는지?
자산 범위 & 데이터	• 첫 지원 자산: 주식, 크립토, FX 중 무엇? • 데이터 해상도: 일봉, 1분봉, 틱? • 데이터 공급사(예: Polygon, Binance, Quandl) 지정 여부
백테스트 엔진	• Backtrader·Zipline 등 오픈소스 탑재 vs 자체 개발? • 최대 시뮬 기간, 처리 속도 목표?
AI/NLP 스택	• OpenAI API 사용 여부, 비용 한도? • 한국어·영어 외 추가 언어 지원 계획?
게임화	• NPC가 하는 구체적 액션: 음성, 애니메이션, 퀘스트? • 보상 구조: 배지, 경험치, 토큰 등?
컴플라이언스	• 법적 고지, KYC, 연령 제한 필요 여부? • 서비스 지역(국내/글로벌)?
수익 모델	• 구독, 일회성 라이선스, 인게임 판매 중 어떤 모델? • 목표 ARPU, 손익분기 시점?
출시 범위	• v1 핵심 기능과 이후 단계 구분 • 예상 초기 DAU / WAU

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2. 구현 가능성 & 아키텍처

예시 스택을 제안드립니다. 변경‧확정이 필요합니다.

• 프론트엔드: React(Web) / Unity(메타버스)
• 백엔드: Python FastAPI + Celery 백테스트 워커
• 데이터: PostgreSQL(사용자) + S3/Parquet(시세)
• AI: GPT-4o API, 비용 절감을 위한 Llama-3 로컬 백업
• 시각화: D3/Plotly(2D), Unity 타임라인(3D 리플레이)

예상 인력 투입(조건부)
• 엔진·데이터: 백엔드 1~2명
• NLG 연동: 백엔드/AI 0.5명
• 웹 UI: 프론트 1명 + 디자이너 0.5명
• 3D NPC(v2): Unity 1명 + 3D 아티스트 1명

이 정도 규모가 적절한지 확인 부탁드립니다.

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3. UI/UX 준비도

디자인팀이 바로 작업하려면 아래 자료가 필요합니다.

1. 와이어프레임(랜딩, 전략 에디터, 결과 대시보드, NPC 대화)
2. 사용자 여정(초보 첫 방문 vs 고급 재방문)
3. 메타버스 적용 시 카메라·조작 체계

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작성자께 드리는 질문

1. 초기 출시 플랫폼은 어디인가요?
2. 지원할 자산군과 데이터 공급사는?
3. 백테스트 라이브러리 선정 방향?
4. 목표 성능 지표(시뮬 처리 시간, 동시 사용자 수 등)?
5. 1차 수익 모델은?
6. 고려해야 할 규제/컴플라이언스 요건?

위 사항을 공유해 주시면 기술 명세를 확정하고 스프린트 계획에 착수하겠습니다.