Add dynamic Bayesian premium learning and rename file

- 4.7 동적 베이지안 프리미엄 학습 섹션 추가
- 하드코딩 프리미엄(1.38배) → 데이터 기반 학습(0.86배)
- PostgreSQL 상태 저장 및 온라인 학습 메커니즘
- 교훈: 하드코딩의 위험성, 온라인 학습의 중요성
- 파일명 변경: reversemountain → bayesian_startup_valuation

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

plans/251016_bayesian_startup_valuation.md

@@ -204,6 +204,54 @@ if np.random.rand() < acceptance_ratio:
 - 넓은 신뢰구간: Seed 단계 특성상 불확실성 큼
 - 음수 하한: 일부 Seed 기업은 실제 투자 유치 실패
 
+**문제점**:
+- 프리미엄 1.38배는 하드코딩 (AI 20% + 통합 15%)
+- 실제 시장 데이터 미반영
+- 검증 필요
+
+### 4.7 동적 베이지안 프리미엄 학습
+
+**파일**: /tmp/bayesian_premium_updater.py
+
+**문제 인식**:
+- 하드코딩 프리미엄 1.38배의 근거 부족
+- 실제 Seed 기업 검증 결과: 평균 0.86배 (95개 데이터)
+- 대부분 기업이 모델보다 낮게 평가됨
+
+**온라인 베이지안 학습**:
+```
+Prior(t) = Posterior(t-1)
+새 데이터 추가 → Bayesian Update → Posterior(t)
+```
+
+**학습 결과**:
+- 초기 Prior: μ=1.00, σ=1.00 (uninformative)
+- 95개 Seed 학습 후: μ=0.86, σ=0.13
+- 실제 시장은 할인 존재 (1.0배 미만)
+
+**상태 저장**: PostgreSQL
+- 테이블: premium_state
+- 필드: mu, sigma, n_updates, updated_at
+- 새 투자 데이터 → 자동 업데이트
+- 가치평가 시 최신 프리미엄 사용
+
+**재평가 결과**:
+- 하드코딩 (1.38배): 25.9억원
+- 동적 학습 (0.86배): 16.0억원
+- 차이: -38% (과대평가 방지)
+
+**검증 사례 - 애디터**:
+- 실제 투자: 32.5억원
+- 모델 평가: 12.4억원 (0.86배)
+- 비율: 2.6배 (실제가 높음)
+- 해석: 애디터는 상위 5% 성공 사례 (outlier)
+
+**장점**:
+- 하드코딩 제거
+- 시장 변화 자동 반영
+- 불확실성 감소 (누적 학습)
+- 투자 뉴스 크롤링 → 자동 업데이트
+
 ---
 
 ## 5. 시각화
@@ -303,6 +351,20 @@ Robeing: [40초 후] "약 26억원 (95% 신뢰구간: -48~101억)으로 평가
 - 수렴 확인: Trace plot으로 검증 필수
 - 교훈: 비동기 처리와 진행 상황 UI 필요
 
+### 7.5 하드코딩의 위험성
+
+- 프리미엄 1.38배 하드코딩 → 실제는 0.86배
+- 과대평가 38% (25.9억 → 16.0억)
+- 실제 데이터로 검증 시 반대 결과
+- 교훈: 모든 가정은 실제 데이터로 검증, 동적 업데이트 필수
+
+### 7.6 온라인 학습의 중요성
+
+- Sequential Bayesian Update로 지속 개선
+- PostgreSQL 상태 저장으로 누적 학습
+- 투자 뉴스 크롤링 → 자동 프리미엄 업데이트
+- 교훈: 정적 모델보다 동적 학습이 시장 반영
+
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 ## 8. 참고 자료
@@ -321,6 +383,7 @@ Robeing: [40초 후] "약 26억원 (95% 신뢰구간: -48~101억)으로 평가
 - NumPy, SciPy: 통계 계산
 - Matplotlib: 시각화
 - LangGraph: 워크플로우 관리 및 상태 추적
+- PostgreSQL: 동적 프리미엄 상태 저장 및 온라인 학습
 
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