docs: add OI derived features design doc

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

docs/plans/2026-03-04-oi-derived-features-design.md

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+# OI 파생 피처 설계
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+## 목표
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+기존 `oi_change` 피처에 더해, OI 데이터에서 파생 피처 2개를 만들어 LightGBM 학습 데이터에 추가하고, 피처 추가 전후 검증셋 성능을 자동 비교한다.
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+## 제약사항
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+- Binance OI 히스토리 API는 최근 30일분만 제공
+- 학습 데이터에서 OI 유효 구간 ≈ 2,880개 15분 캔들
+- A/B 비교 결과는 방향성 참고용 (통계적 유의성 제한)
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+## 파생 피처
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+### 1. `oi_change_ma5`
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+- **계산**: OI 변화율의 5캔들(75분) 이동평균
+- **의미**: OI 단기 추세. 급감/급증 노이즈 제거된 방향성
+- **정규화**: rolling z-score (288캔들 윈도우, 기존 패턴 동일)
+- **기존 `oi_change`와의 관계**: smoothed 버전. 상관관계 높을 수 있으나 LightGBM이 자연 선택. importance 낮으면 이후 제거
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+### 2. `oi_price_spread`
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+- **계산**: `rolling_zscore(oi_change) - rolling_zscore(price_ret_1)`
+- **의미**: OI와 가격 움직임 간 괴리도 (연속값)
+  - 양수: OI가 가격 대비 강세 (자금 유입)
+  - 음수: OI가 가격 대비 약세 (자금 유출)
+- **정규화**: 양쪽 입력이 이미 z-score이므로 추가 정규화 불필요
+- **바이너리 대신 연속값 채택 이유**: sign() 기반 바이너리는 미미한 차이도 1/0으로 분류 → 노이즈 과잉. 연속값은 LightGBM이 분할점을 학습
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+## 수정 대상 파일
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+### dataset_builder.py
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+- OI 파생 피처 2개 계산 로직 추가
+- 기존 `oi_change` z-score 결과를 재사용하여 `oi_change_ma5` 계산
+- `oi_price_spread` = `oi_change` z-score - `ret_1` z-score
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+### ml_features.py
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+- `FEATURE_COLS`에 `oi_change_ma5`, `oi_price_spread` 추가 (24→26)
+- `build_features()`에 실시간 계산 로직 추가
+  - `oi_change_ma5`: bot에서 전달받은 최근 5봉 OI MA
+  - `oi_price_spread`: 실시간 z-scored OI - z-scored price change
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+### train_model.py
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+- `--compare` 플래그 추가
+- Baseline (기존 24피처) vs New (26피처) 자동 비교 출력:
+  - Precision, Recall, F1, AUC-ROC
+  - Feature importance top 10
+  - Best threshold
+  - 검증셋 크기 (n=XX) 및 "방향성 참고용" 경고
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+### bot.py
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+- OI 변화율 히스토리 deque(maxlen=5) 관리
+- `_init_oi_history()`: 봇 시작 시 Binance OI hist API에서 최근 5봉 fetch → cold start 해결
+- `_fetch_market_microstructure()` 확장: MA5 계산, price_spread 계산 후 build_features()에 전달
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+### exchange.py
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+- `get_oi_history(limit=5)`: 봇 초기화용 최근 OI 히스토리 fetch 메서드 추가
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+### scripts/collect_oi.py (신규)
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+- OI 장기 수집 스크립트
+- 15분마다 cron 실행
+- Binance `/fapi/v1/openInterest` 호출 → `data/oi_history.parquet`에 append
+- 기존 fetch_history.py의 30일 데이터 보완용