챌린지 룰 설계 (온체인 고정)
챌린지 룰 설계 (온체인 고정)
설계 원칙
1. **한 번 시작된 챌린지의 룰은 절대 변경 불가** (APEX 룰 변경 논란 원천 차단) 2. **모든 룰 파라미터는 chain.crowny.org 에 해시로 고정** 3. **룰 평가 로직은 오픈소스 (한선씨)** — 사용자가 직접 검증 가능 4. **투기 억제, 훈련 권장** — 단순 수익률보다 규율/일관성/심리 가중치 ↑룰 구조
챌린지 = {
id: 챌린지해시,
tier: "학습" | "평가" | "펀디드",
capital: 가상자본(포네),
duration: 최소/최대 거래일,
hard_rules: [강제 종료 조건],
soft_rules: [경고 + 점수 차감],
metrics: [평가 지표 + 가중치],
payout: 페이아웃 공식,
onchain_hash: SHA256(위 모두)
}
Hard Rules (즉시 실격)
| 룰 | 기본값 | 비고 | |---|---|---| | 최대 계좌 손실 | 자본의 5% | 트레일링 없음, 초기자본 기준 | | 일일 손실 한도 | 자본의 2% | UTC 기준 리셋, 엄격 | | 포지션 사이즈 한계 | 계약별 상한 | 마이크로 권장 | | 뉴스 거래 금지 | FOMC/CPI ±2분 | 경제지표 캘린더 자동 | | 보유 시간 제한 | 없음 (기본) | 옵션별 상이 | **APEX와의 차이**: 트레일링 드로다운 대신 **고정 손실 한도** 사용 → 수익을 지킬 필요가 없음 → 과거 수익을 지키려는 과도한 헤지 유인 제거.Soft Rules (점수 차감)
| 룰 | 감점 | 목적 | |---|---|---| | 손절 미설정 | -5/회 | 리스크관리 규율 | | 리스크/리워드 < 1 | -3/회 | 기대값 사고 | | 과매매 (일 >10회) | -2/회 | 충동 억제 | | 복수 거래 (직전 손실 후 5분 내 반대 진입) | -10/회 | 감정 제어 | | 한도 근접 진입 (남은 한도 < 0.3%) | -8/회 | 리스크 인식 |평가 지표 (통과 기준)
| 지표 | 가중치 | 최소값 | |---|---|---| | 누적 수익 | 20% | 자본의 6% | | 승률 | 10% | 40% 이상 | | 프로핏 팩터 | 15% | 1.3 이상 | | **규율 점수** | 25% | 70점/100 | | **일관성 점수** | 20% | 상위 5일 < 전체의 50% | | **심리 점수** (AI 평가) | 10% | 60점/100 | | 최소 거래일 | 필수 | 10일 | **수익 가중치 20%는 의도적**. 수익만 좋고 나머지가 나쁘면 실패. 반대로 수익이 적어도 나머지가 완벽하면 통과.페이아웃 공식
페이아웃 = 주간 실현 P&L × 스케일비율 × 규율계수
스케일비율:
- 첫 주: 70%
- 2주 ~ 4주: 80%
- 5주 ~ 12주: 90%
- 13주+: 100%
규율계수:
- 규율점수 90+: 1.1배
- 70~89: 1.0배
- 50~69: 0.8배
- 50 미만: 0 (해당 주 페이아웃 없음)
온체인 고정 구조
chain.crowny.org
└── Challenge Contract
├── deploy(rulebook_hash) ── 룰북 해시 불변
├── start(user_id, challenge_id) ── 시작 블록에 기록
├── violation(user_id, rule_id, ts) ── 위반 로그
├── complete(user_id, metrics) ── 완료 + 최종 점수
└── payout(user_id, amount, receipt) ── 페이아웃 영수증
학습 크레딧 환급
실패 시 **소각하지 않음**. 대신:- 참가비의 30%를 학습 크레딧(포네)으로 환급
- 학습 크레딧 용도: 교육 모듈 구매, 다음 챌린지 10% 할인, 마인드 AI 코칭
- 만료 없음
파일
- 룰 정의: `한선씨/룰/*.한선`
- 평가 엔진: `한선씨/risk-engine.한선`
- 온체인 계약: `한선씨/챌린지계약.한선` (chain.crowny.org 배포)