OlaXBT는 “Data Layer × deAI 생태계”로 암호 신호 생산 라인을 재구성하는 데이터 레이어 백서를 전면 업그레이드하여 발표했습니다

「우리는 특허 수준의 자료 처리 및 평가 프레임워크를 사용하여 '사용 가능한 데이터'를 '실행 가능한 신호'로 변환하고, AgentFi를 통해 전략을 안전하고 투명하게 실전으로 이끌어냅니다. 이는 단일 기능이 아니라 감사 가능한 공학입니다。」 ------ Jason, OlaXBT CEO

2025년 9월 22일, Korea Blockchain Week(KBW) 현장에서 OlaXBT CEO Jason은 'Advancing Crypto Signal Generation: A Patented Framework for Blockchain Data Processing and Evaluation.'라는 주제 발표에서 새로운 'OlaXBT Data Layer Whitepaper'를 공식 발표했습니다. '전처리, 표준화, 검증 가능'한 데이터 레이어(Data Layer)를 핵심으로 하여 MCP 시장(Model-Context-Protocol), deAI 자율 에이전트(Agents) 및 규제 감사 기준을 연결하여 거래 팀과 기관에 더 짧은 Speed-to-Signal, 연구 즉시 가동 가능한 Quant 능력, 그리고 엔드 투 엔드 신뢰 감사 가능성을 제공합니다. 특허화된 온체인 데이터 처리 및 평가 프레임워크를 통해 '데이터에서 실행까지'의 경로를 추적 가능하고 검증 가능하며 규제 가능한 고속 파이프라인으로 압축합니다.

일, 왜 지금인가? --- '데이터 홍수'에서 '신호 주권'으로

암호화 시장은 변동성이 크고 서사가 빠르게 변화하며, 온체인/오프체인 신호의 파편화와 정화 비용이 높아 팀은 종종 70%의 에너지를 수집 및 정화(연구 및 실행이 아님)에 소모합니다. OlaXBT의 Data Layer는 '선험적 정돈'의 데이터 제품으로 사용자에게 무거운 기초 작업을 대신 수행합니다: 다원 자료 수집, 표준화된 필드, 일관성 및 추적 검증을 통해 모델에서 사용할 수 있는 '원자 수준(Atomic) 생산 준비 완료' 데이터 세트를 직접 출력하여 연구 시간을 몇 분으로 단축합니다.

이, Data Layer의 네 가지 설계 신조(USPs)

Atomic --- Production-Ready

데이터 전처리/표준화/검증을 통해 직접 생산에 들어갈 수 있는 원자 수준의 세분화에 도달하여 복잡한 정화 및 검증 절차를 생략합니다.

Velocity --- Speed-to-Signal

저지연 검색을 위해 설계되어 '질문에서 통찰까지'의 시간을 단축합니다; 내부 평가에 따르면 검색이 더 빠르고 신호가 더 깨끗합니다.

Quant --- Built for Research \& Execution

백테스트, 전략 시뮬레이션, 온체인 배포를 위한 일관된 환경을 제공합니다; SDK(Python/Rust/Solidity)와 선언적 Query를 통해 연구가 직접 실행에 연결됩니다.

Trust --- Security \& Auditability

ZK 증명은 집계 과정의 검증 가능성을 보장하고, FHE는 암호화 상태 계산을 지원하며, 감사 기준은 추적 가능성과 규제 측정을 유지합니다.

삼, 특허화된 방법론: '지표의 바다'에서 '모델 준비'로

백서에 따르면, OlaXBT의 특허 기술은 온체인 데이터 및 거래 신호에 대한 지표 선별, 진위 양성 분류, 기울기 및 버퍼 보정을 수행하여 다중 모달 입력(기술적 측면, 온체인 행동, 거시적/서사, 토큰 기본 면, 투자 포트폴리오 노출, 양적 신호 구성)을 훈련 가능/백테스트 가능한 모델 수준의 특성으로 정제합니다.

프로세스 커버리지: 다원 수집 → 정규화 → 일관성 검증 → 시뮬레이션 평가/정렬 → 메타 데이터 및 잡음 추정 → 선언적 검색.

요소 범주(Factor Families)

1) 거시적 및 시장, 2) 온체인 지표, 3) 기술적 측면 및 토큰 정보, 4) 감정 및 서사, 5) 투자 포트폴리오 노출, 6) 양적 전략 신호 ------ 모두 일관된 파이프라인을 통해 추출 가능하고 재현 가능한 신호를 출력합니다.

사, deAI 생태계: MCP × AgentFi, '신호'를 '실행'으로 변환

Data Layer → MCP(프로토콜 오케스트레이션) → deAI Agents(실행)는 자기 강화 피드백 루프를 형성합니다:

데이터는 구성 가능한 Agent-as-a-Service(강화 학습 기반)에 추가로 제공되어 시장 조성/위험 관리/재조정/서사 거래 등의 시나리오에서 자동으로 실행됩니다; 실행 결과는 데이터 레이어에 피드백되어 폐쇄 루프 학습을 형성합니다. 프라이버시 및 규제는 ZK/FHE 및 감사 기준으로 전체 링크를 커버합니다.

오, 기관을 위한 '규제 가능한 실현': 시장 조성에서 감사 기준으로

시장 조성 및 위험 관리 반복: 통합 데이터 레이어를 통해 다중 시장 시장 조성, 요인 노출 및 만기 구조 관리를 지원하여 연구 가설과 시장 내 행동을 정렬합니다.

감사 기준 및 투명한 지표: 데이터/프로세스 해시 및 온체인 기준, 신선도 지표 공개, 외부 검토 및 감사 점검 지원.

프라이버시 계산: FHE는 비밀 해독 없이 투자 포트폴리오 분석 및 위험 집합을 가능하게 하여 투명성과 비밀 유지의 이중 요구를 충족합니다.

육, 제품화 및 비즈니스 모델: 계층적 접근, 토큰 경제 및 생태계 수익 분배

접근 계층: Open(배치/약간 지연), Professional(스테이킹 가속), Institutional(맞춤형 집합/용량 할당).

요금 청구: 요청량 및 즉시성에 따라 가격 책정;

생태계 수익 분배: 프로토콜 확장 및 공동 최적화로 발생한 수익은 메커니즘에 따라 분배되며, 토큰 효용과 연결됩니다.

OlaXBT Data Layer에 대하여

OlaXBT Data Layer는 deAI 생태계의 핵심 인프라입니다: '전처리, 표준화, 검증 가능'을 통해 다원 온체인/오프체인 데이터를 모델 준비 신호로 변환하고, 원주율적으로 MCP Marketplace 및 deAI Agents와 통합하여 '데이터→프로토콜 오케스트레이션→전략 실행→성과 피드백'의 폐쇄 루프를 형성합니다. 네 가지 기둥은 Atomic(Production-Ready), Velocity(Speed-to-Signal), Quant(연구에서 실행 일관된 환경) 및 Trust(ZK/FHE, 감사 기준)를 포함합니다. 데이터 레이어는 검색 시간을 약 25% 단축하고 데이터 준비 작업량을 70-80% 줄여 팀이 청소에서 전략으로 시간을 전환할 수 있게 합니다. 선언적 Query 및 SDK(Python/Rust/Solidity)를 통해 연구는 즉시 시장 조성, 위험 관리 및 재조정 등의 작업에 연결될 수 있으며, 규제 가능하고 추적 가능한 방식으로 전략 품질을 지속적으로 최적화합니다.