예측 타임프레임 (Timeframe)
예측이 얼마나 먼 미래를 내다보는지를 뜻하는 값. LDBD는 예측 화면에서 1d·1w·1m을 제공하고(6m·1y는 준비 중), 각각을 연율화해 하나의 랭킹에서 비교한다.
타임프레임(timeframe)은 하나의 예측이 얼마나 먼 미래를 내다보는지를 가리킨다. LDBD에서는 지금 하루짜리(1d)·일주일(1w)·한 달(1m) 중 하나를 골라 방향(상승·하락)을 맞히고, 6개월(6m)·1년(1y)은 준비 중이다.
기간이 제각각인데 어떻게 하나의 리더보드에 세울 수 있을까? 각 타임프레임에는 고유한 보유 기간이 정해져 있어서(1d는 1/252년, 1y는 1년), 이 값으로 수익을 연 단위로 환산하면 하루짜리 예측과 1년짜리 예측이 같은 잣대 위에 놓인다. 반대로 Skill Rating에서 쓰는 K값은 기간이 짧을수록 커서 1d의 32에서 1y의 8까지 내려간다. 한편 6개월·1년 예측은 같은 자산에 대해 주 1건까지만 제출할 수 있다.
예시
보유 기간은 1d=1/252년, 1w=5/252, 1m=21/252, 6m=126/252, 1y=1이고, Skill Rating K값은 1d=32, 1w=24, 1m=16, 6m=12, 1y=8이다.
LDBD에서는
타임프레임은 예측을 제출할 때 반드시 고르는 값이자 이후 채점의 뼈대다. 대표 지표 rate는 각 예측의 수익을 그 타임프레임의 보유 기간으로 나눠 연율화하므로, 1d 예측과 1y 예측이 하나의 랭킹에서 겨룰 수 있다. Skill Rating의 K-factor도 타임프레임별로 달라 1d는 32, 1y는 8이다.
자주 묻는 질문
타임프레임이 다른 예측을 어떻게 공정하게 비교하나요?
각 타임프레임에 정해진 보유 기간으로 수익을 연 단위로 환산한 뒤 평균내기 때문이다. 하루 만에 낸 성과든 1년에 걸친 성과든 '1년이었다면 몇 %'로 바꿔 같은 자리에 놓고 견준다.