diff --git a/book/300_architecture/314_스타트업_가치분석_원칙.md b/book/300_architecture/314_스타트업_가치분석_원칙.md index acae504..e36ee1d 100644 --- a/book/300_architecture/314_스타트업_가치분석_원칙.md +++ b/book/300_architecture/314_스타트업_가치분석_원칙.md @@ -1,7 +1,8 @@ # 스타트업 가치분석 원칙 **작성일**: 2025-12-01 -**관련 파일**: `rb8001/app/services/ir_deck_analyzer.py`, `rb8001/app/services/ir_analyzer.py`, `rb8001/app/services/startup_valuation.py` +**수정일**: 2026-01-20 (동적 프리미엄 섹션 추가) +**관련 파일**: `rb8001/app/services/ir_deck_analyzer.py`, `rb8001/app/services/ir_analyzer.py`, `rb8001/app/services/startup_valuation.py`, `rb8001/app/state/repositories/valuation_premia_repository.py` --- @@ -148,6 +149,24 @@ confidence = min(1.0, 0.5 + (evidence_count * 0.1) + (adjustment_factor * 0.2)) - `rb8001/app/services/startup_valuation.py:54-72`: 투자 단계별 Prior - `rb8001/app/services/startup_valuation.py:353-390`: `valuate_startup()` 함수 +### 동적 프리미엄 학습 (Beta 분포) + +투자 단계/산업별 프리미엄을 Beta(α,β) 분포로 관리하여 지속적으로 학습: + +**Beta 분포 업데이트 공식**: +- 성공 관측: α' = α + 1 +- 실패 관측: β' = β + 1 +- mu = α / (α + β), sigma = sqrt(αβ / ((α+β)²(α+β+1))) + +**30일 주기 재계산**: +- 스케줄러: `valuation_premia_recalculator` (매월 1일 04:00) +- Neo4j 데이터 기반 투자 성공률 계산 → Beta 분포 업데이트 + +**구현 위치**: +- `rb8001/app/state/repositories/valuation_premia_repository.py`: Beta 분포 CRUD +- `rb8001/app/services/valuation_premia_service.py`: 재계산 비즈니스 로직 +- `rb8001/app/scheduler/jobs/valuation_premia_recalculator.py`: 스케줄러 작업 + --- ## 5. 전체 파이프라인 연결 관계 @@ -216,5 +235,6 @@ IR 지표 (매출, 성장률, 팀 규모, 기술 우위) - `DOCS/journey/scenarios/ir_deck_evaluation_scenario.md`: IR Deck 평가 사용자 시나리오 - `DOCS/journey/troubleshooting/251128_ir_deck_valuation_backend_architecture.md`: 백엔드 아키텍처 -- `DOCS/journey/plans/251016_bayesian_startup_valuation.md`: 베이지안 프레임워크 상세 +- `DOCS/journey/plans/archive/251016_bayesian_startup_valuation.md`: 베이지안 프레임워크 (구현 완료) +- `DOCS/journey/troubleshooting/260120_bayesian_valuation_phase3_complete.md`: 동적 프리미엄 구현