다중-타임프레임
다중-타임프레임은 서로 다른 시간 해상도의 가격·지표 데이터를 구조적으로 정렬해 하나의 예측 벡터를 구성하는 방식이다. 본문 맥락에서는 4시간·1시간·1분 등의 샘플링 빈도를 분리하여 1시간 기반 특징을 모델 입력으로 고정하고 1분 단위로 미결 봉의 꼬리를 갱신하는 방식으로 작동한다. 이렇게 하면 학습 시 사용한 매크로 해상도와 실시간 실행 해상도의 불일치로 인한 지표 지연과 오정밀 문제를 줄일 수 있다.
