어떻게 만드나
ForgeVector는 뉴스를 많이가 아니라 신뢰할 수 있게 보여주려 합니다. 출처 가중 · 품질 점수 · 번역 · 같은 사건 묶음 — 각 단계를 숨기지 않고 공개합니다.
뉴스 파이프라인
- 01수집
한국·미국·일본의 기술·안보·우주 매체 RSS를 주기적으로 수집합니다.
- 02품질 점수
각 기사를 전략 인텔리전스 관점에서 0~10점으로 평가합니다(LLM). 광고·클릭베이트는 내리고, 정책·M&A·기술 돌파 같은 신호를 올립니다.
- 03번역
로컬 LLM(Qwen3 8B)으로 한국어·영어 번역. 회사·브랜드명은 영문 그대로 유지합니다.
- 04사건 묶음
같은 사건을 여러 매체가 보도하면 임베딩 유사도로 묶어 중복을 줄이고, '몇 개 매체가 다뤘는지'를 신뢰 신호로 함께 보여줍니다.
출처를 트랙레코드로 가중
모든 출처를 똑같이 신뢰하지 않습니다. 각 매체의 과거 품질 평균에 따라 대략 0.8~1.1배 가중치를 둡니다. 신호가 강했던 매체는 더, 클릭베이트가 잦은 매체는 덜 반영됩니다.
품질 점수 기준 (0~10)
번역 신뢰도 — 정직하게
번역은 사람이 아니라 기계(LLM)가 합니다. 빠르고 일관되지만 완벽하지 않습니다. 뉘앙스나 고유명사에서 오류가 있을 수 있어, 원문 링크를 항상 함께 제공합니다. 영문판은 한국어 원기사를 옮긴 것이라 최신 기사에는 약간의 시차가 있을 수 있습니다.
스크리너 방법론
US 테크 스크리너는 펀더멘털과 기업의 기초 체력(퀄리티)을 최우선으로 하는 팩터 모델입니다. 가중치와 상세 게이트 조건은 비공개이나, 각 종목의 점수 기여도(z-score)는 투명하게 공개합니다. 백테스트 성과는 강세와 약세 구간을 여과 없이 제시하며, 과거 분석 한계(생존자 편향 및 통계적 유의성) 또한 명확히 고지합니다.
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