"저희는 특허받은 데이터 처리 및 평가 프레임 사용하여 '사용 가능한 데이터'를 '실행 가능한 신호'로 변환하고, AgentFi를 사용하여 안전하고 투명하게 전략을 실시간 거래에 구현합니다. 이는 단순한 기능이 아니라 감사 가능한 엔지니어링 기술입니다." — 제이슨, OlaXBT CEO
2025년 9월 22일, 코리아 블록체인 위크(KBW)에서 OlaXBT CEO 제이슨은 "암호화폐 신호 생성 발전: 블록체인 데이터 처리 및 평가를 위한 특허 프레임워크"라는 기조연설을 통해 "OlaXBT 데이터 레이어 백서"의 새로운 버전을 공식 발표했습니다. 전처리되고 표준화되며 검증 가능한 데이터 레이어를 중심으로 하는 이 백서는 MCP(모델-컨텍스트-프로토콜) 시장, deAI 자율 에이전트, 그리고 컴플라이언스 감사 담당자들을 연결합니다. 이 백서는 거래팀과 기관에 더 빠른 신호 처리 속도, 연구부터 출시까지의 정량적 분석 기능, 그리고 엔드 투 엔드 신뢰 및 감사 제공합니다. 이 특허받은 온체인 데이터 처리 및 평가 프레임 데이터에서 실행까지의 경로를 추적, 검증 및 제어 가능한 고속 파이프라인으로 압축합니다.
1. 왜 지금인가? - "데이터 홍수"에서 "신호 주권"으로
암호화폐 시장은 변동성이 크고, 내러티브는 빠르게 변화하며, 온체인 단편화와 높은 비용으로 인해 팀은 종종 에너지의 70%를 데이터 수집 및 정제(연구 및 실행보다는)에 소비합니다. OlaXBT의 데이터 레이어는 "사전 정제" 데이터 제품을 통해 사용자의 부담을 덜어줍니다. 즉, 다중 소스 데이터 수렴, 필드 표준화, 일관성 및 추적성 검사 등을 수행합니다. 그 결과, 모델에 바로 사용할 수 있는 "원자적이고 프로덕션에 즉시 사용 가능한" 데이터 세트가 생성되어 연구 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다.
2. 데이터 계층의 4가지 디자인 원칙(USP)
원자성 — 생산 준비 완료
데이터 사전 처리/표준화/검증을 통해 생산에 직접 투입할 수 있는 원자 수준의 세분성을 달성할 수 있으며, 지루한 정리 및 검증 프로세스가 필요 없습니다.
속도 - 신호 속도
저지연 검색을 위해 설계되어 질문에서 통찰력을 얻는 데 걸리는 시간을 단축합니다. 내부 평가에서는 검색 속도가 더 빠르고 신호가 더 깔끔합니다.
Quant — 연구 및 실행을 위해 구축됨
백테스팅, 전략 시뮬레이션, 온체인 배포를 위한 일관된 환경을 제공합니다. SDK(Python/Rust/Solidity)와 선언적 쿼리를 통해 직접적인 연구 실행이 가능합니다.
신뢰 - 보안 및 감사 가능성
ZK 증명은 집계 프로세스가 검증 가능함을 보장하고, FHE는 암호화된 계산을 지원하며, 앵커링 감사 추적 가능성과 규정 준수 지표를 유지합니다.
3. 특허받은 방법론: 지표의 바다에서 모델 준비까지
백서 에서는 OlaXBT의 특허 기술이 지표 스크리닝, 참/거짓 양성 분류, 온체인 데이터와 거래 신호에 대한 그래디언트 및 버퍼 보정을 수행하고, 다중 모드 입력(기술적 측면, 온체인 동작, 거시/내러티브, 토큰 기본 사항, 포트폴리오 노출, 양적 구성 신호)을 학습 가능/백테스트 가능한 모델 수준 기능으로 정제한다고 밝혔습니다.
프로세스 범위 : 다중 소스 수집 → 정규화 → 일관성 검증 → 시뮬레이션 평가/ 순서 → 메타데이터 및 노이즈 추정 → 선언적 검색.
요인 패밀리
1) 거시경제 및 시장, 2) 온체인 지표, 3) 기술 및 토큰 정보, 4) 정서 및 내러티브, 5) 포트폴리오 노출, 6) 양적 전략 신호 - 모두 추출 가능하고 재현 가능한 신호를 출력하는 일관된 파이프라인을 통해 제공됩니다.
4. deAI 생태계: MCP × AgentFi, "신호"를 "실행"으로 전환
데이터 계층 → MCP(프로토콜 오케스트레이션) → deAI 에이전트(실행)는 자체 강화 플라이휠을 형성합니다.
이 데이터는 시장 조성, 위험 관리, 리밸런싱, 내러티브 트레이딩과 같은 시나리오에서 자동 실행을 위해 강화 학습 기반 구성 가능한 Agent-as-a-Service로 추가 입력됩니다. 실행 결과는 데이터 계층으로 피드백되어 폐쇄 루프 학습 루프를 형성합니다. ZK/FHE 및 앵커드 감사 통해 개인정보 보호 및 규정 준수가 완벽하게 처리됩니다.
5. 기관을 위한 규제 구현: 시장 조성에서 감사 앵커링까지
시장 조성과 위험 관리를 반복합니다. 통합 데이터 계층을 사용하여 다중 시장 시장 조성, 요인 노출 및 기간 구조 관리를 지원하고 연구 가설을 일중 행동에 맞춥니다.
감사 앵커링 및 투명성 지표: 데이터/프로세스 해싱 및 온체인 앵커링, 공개 신선도 지표, 외부 검토 및 감사 임의 점검 지원.
개인정보 보호 컴퓨팅: FHE는 암호 해독 없이 투자 그룹 분석 및 리스크 집계를 허용하여 침투와 기밀성이라는 두 가지 요구 사항을 충족합니다.
6. 상품화 및 비즈니스 모델: 계층형 입출금, 토큰 이코노미, 생태계 이익 공유
접근 계층: 오픈(배치/약간 지연), 전문가(스테이킹 속도 향상), 기관(맞춤형 컬렉션/용량 할당량).
풀 빌링: 요청량과 즉시성에 따라 가격을 책정합니다.
생태적 이익 공유: 프로토콜 확장과 공동 최적화를 통해 창출된 이익은 메커니즘에 따라 분배되고 토큰의 유용성과 연계됩니다.
OlaXBT 데이터 레이어 정보
OlaXBT 데이터 레이어는 deAI 생태계의 핵심 인프라입니다. 전처리, 표준화 및 검증 기능을 통해 다중 소스 온체인 및 오프체인 데이터를 모델에 적용 가능한 신호로 변환합니다. MCP 마켓플레이스 및 deAI 에이전트와 기본적으로 통합되어 "데이터 → 프로토콜 오케스트레이션 → 전략 실행 → 성과 피드백"의 폐쇄 루프를 형성합니다. 네 가지 핵심 요소는 원자성(실행 준비 완료), 속도성(신호 속도), 정량성(연구부터 실행까지 일관된 환경), 그리고 신뢰성(ZK/FHE, Anchor 감사)입니다. 데이터 레이어는 검색 시간을 약 25%, 데이터 준비 작업량을 70~80% 줄여 팀이 데이터 정리에서 전략 개발로 시간을 전환할 수 있도록 지원합니다. 선언적 쿼리와 SDK(Python/Rust/Solidity)를 통해 연구원은 이제 시장 조성, 위험 관리, 리밸런싱과 같은 작업에 플러그 앤 플레이 방식으로 참여하여 규정을 준수하고 추적 가능한 방식으로 전략 품질을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
