InnoForge Inc.
data-driven development
Core Flow
814만 개를 전부 탐색하고, 데이터로 검증합니다
1
8,145,060개 완전탐색
C(45,6) 전체 경우의 수를 샘플링 없이 전부 탐색. CPU 코어 전체를 활용하는 멀티프로세싱으로 처리하며, 실시간 진행률을 표시합니다.
2
자체 개발 필터 엔진으로 압축
독자적으로 설계한 다중 필터를 1,213회분 실제 당첨 데이터로 효율비 측정. 효과가 입증된 필터만 적용하고, 오히려 유해한 필터는 데이터로 증명해 제거했습니다. (필터 알고리즘 상세는 비공개)
3
독자 전략 엔진 적용
자체 개발한 번호 선별 전략을 사용자가 직접 설정하고 조합할 수 있습니다. 전략의 구체적 알고리즘은 비공개이며, 백테스트를 통해 효과가 실측 검증되었습니다.
4
백테스트로 전략 검증
과거 수백 회차를 순회하며 전략의 실제 당첨률을 측정. 기본 엔진 대비 독자 전략 적용 시 당첨률 상승을 실측 확인했습니다.
8,145,060개
전체 경우의 수
→
약 10만개
필터 압축 후
Features
이 프로젝트에서 구현한 것들
대규모 데이터 전수탐색
814만 건을 멀티프로세싱으로 완전탐색. 샘플링이 아닌 수학적 완전성을 보장하는 엔진 설계.
10개 탭 데이터 시각화
빈도 차트, 히트맵, 엔트로피, 상관관계 등 matplotlib + seaborn 기반 다차원 분석 시각화.
백테스트 프레임워크
과거 수백 회차를 순회하며 필터·전략의 실제 효과를 당첨률로 검증. 독자 전략 조합을 토글로 자유롭게 실험 가능.
체계적 모듈화 리팩토링
1,583줄 단일 파일 → 24개 모듈 Mixin 아키텍처로 재설계. 기능 추가와 유지보수가 쉬운 구조.
InnoForge Inc.
exhaustive search engine
Screenshots
앱 화면 — 탐색부터 검증까지
필터를 설정하고 전수탐색을 실행한 뒤, 백테스트로 전략을 검증하는 전체 흐름입니다.
MAIN조합 생성 탭 — 필터 선택 + AI 추천 + 전수탐색 실행
TEST 1기본 엔진 백테스트 — 218회 검증, 1등 5건
TEST 2독자 전략 적용 백테스트 — 118회 검증, 1등 6건
백테스트로 증명된 전략 효과
기본 엔진 대비 독자 전략 적용 시 당첨률 상승 실측 확인. 전략 알고리즘은 비공개이며, 결과는 스크린샷에서 직접 확인하실 수 있습니다.
InnoForge Inc.
verified by backtesting
Tech Stack
사용 기술
Language
Python 3
GUI
PyQt6 (10탭 데스크톱)
Compute
multiprocessing (전수탐색)
Visualize
matplotlib + seaborn
ML
scikit-learn (RandomForest)
Data
numpy + pandas + openpyxl
코드 규모 & 구조
v26 — 1,583줄 단일파일
→
v27 — 24개 모듈 · 3,696줄
Mixin 패턴 다중상속 — 모듈별 역할 분리, 기능 추가/수정이 쉬운 구조
InnoForge Inc.
full-stack development
Development
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