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  1. REST API
  2. 클러스터

클러스터 프로필

GET /clusters/profile
GetClusterProfile

한 클러스터의 행동 트레이트로, 각각 다른 모든 클러스터와 비교해 순위가 매겨집니다(rank 1이 가장 높음):

  • earliness(일): 하이프 사이클 피크 전후에 얼마나 일찍 게시하는지이며, 양수면 이릅니다.
  • contrarian(비율): 시장과 반대 방향으로 기우는 자산입니다.
  • hype_fade(일): 양수면 하이프가 커질수록 덜 강세로 돌아선다는 뜻입니다.
  • conviction(일): 한 자산에 대해 같은 견해를 유지하는 기간입니다.
  • focus(비율): 상위 5개 자산에 대한 게시물입니다.
  • breadth (개수): 다루는 자산 수.
  • bullishness (비율): 해당 클러스터의 강세 및 약세 게시물 중 강세 게시물의 비중.
  • discovery (비율): 시장 상위 100위 밖 자산에 대한 게시물 비중.
  • turnover (비율): 상위 10개 자산이 주 단위로 얼마나 바뀌는지.
  • coverage (비율): 참여한 하이프 사이클.

하이프 사이클은 자산의 게시물이 평소의 최소 3배로 급증한 날을 말합니다. UTC 기준 완전한 날만 해당합니다.

파라미터 규칙:

  • cluster_id을 전송합니다.
  • cluster_id은 클러스터 하나를 지정합니다. 여러 클러스터를 비교하려면 클러스터마다 한 번씩 호출하거나, /clusters를 사용해 모든 클러스터를 한 번에 가져오세요.
  • 게시 커뮤니티(wallstreetbets, reddit)는 주식만 다룹니다. 둘 중 하나를 사용할 경우 asset_class에 equity이 포함되어야 합니다.

https://nebula-api.hiddensystems.ai/api/v1/x402/clusters/profile에서 월렛 결제를 사용할 수 있습니다. Nebula 계정이나 API 키가 필요하지 않으며, 서명하기 전에 결제 제안을 확인하세요. x402 결제 가이드.

파라미터

cluster_id string QUERY 필수

분석할 클러스터로, /clusters가 반환하는 형식입니다. 예를 들어 smart_money 또는 wallstreetbets입니다. /sentiment의 clusters 파라미터에서 가져온 모든 id를 사용할 수 있습니다.

Example:smart_money

asset_class array<string> QUERY

분석할 시장으로, equity, commodity, index, crypto 중 하나 이상을 쉼표로 구분해 지정합니다. 기본값은 네 가지 모두입니다. 여러 개를 쉼표로 구분해 전송하세요.

Default:equity,commodity,index,crypto

days integer QUERY

가장 최근의 완전한 일자부터 거슬러 세어, 분석할 완전한 UTC 일자 수: 30 또는 90. 윈도우가 길수록 더 많은 하이프 사이클을 보므로 사이클 특성이 더 안정적입니다. 무료 플랜은 90일까지 조회할 수 있으며, 그 이상은 403을 반환합니다.

허용 값
3090

Default:90

cURL 예제

curl --get \
  --url 'https://nebula-api.hiddensystems.ai/api/v1/public/clusters/profile' \
  --data-urlencode 'cluster_id=smart_money' \
  --header 'X-API-Key: YOUR_API_KEY'

응답

200 OK
400 잘못된 요청
401 인증되지 않음
402 크레딧이 모두 소진됨. 응답에 갱신 시점과 구매한 크레딧 잔액이 포함됩니다.
403 금지됨
404 찾을 수 없음
405 허용되지 않은 메서드입니다. Allow 헤더에 지원되는 메서드가 나열됩니다.
429 요청이 너무 많음
500 내부 서버 오류
503 서비스 이용 불가

미디어 타입 application/json

active_clusters
integer 필수

윈도우에서 활동한 클러스터로, 모집단 특성은 이 안에서 순위가 매겨집니다.

asset_classes
array<string> 필수

분석된 시장으로, equity, commodity, index, crypto 순서입니다. 요청한 asset_class 값이며, asset_class를 생략한 경우에는 네 가지 모두입니다.

cluster_id
string 필수

분석된 클러스터로, 정규 cluster_id로 표시됩니다.

days
integer 필수

가장 최근의 완전한 일자에서 끝나는, 완전한 UTC 일자 단위의 윈도우 길이입니다.

hype_cycles
integer 필수

윈도우의 시장 하이프 사이클: 게시물이 하루에 50개 이상이면서 중간값 일자의 최소 3배에 도달한 자산입니다.

traits
array<object> 필수

특성당 하나의 항목으로, earliness, contrarian, hype_fade, conviction, focus, breadth, bullishness, discovery, turnover, coverage 순서입니다.
traits[].peer_values
array<number (double)> 필수

이 특성에 대한 다른 모든 클러스터의 값, 오름차순.

traits[].percentile
number (double) 필수

값이 있는 클러스터 중 0(최저)부터 1(최고)까지. 값이 null이면 null.

traits[].rank
integer 필수

1이 가장 높은 값이며, 동점인 클러스터는 더 좋은 순위를 공유합니다. 값이 null이면 null.

traits[].trait
string 필수

측정되는 특성으로, 각 특성은 작업 설명에서 정의됩니다.

허용 값
earlinesscontrarianhype_fadeconvictionfocusbreadthbullishnessdiscoveryturnovercoverage
traits[].unit
string 필수

일수, 비율(0~1) 또는 개수이며, 트레이트별로 고정됩니다.

허용 값
dayssharecount
traits[].value
number (double) 필수

이 특성에 대한 클러스터의 값(단위 포함). 클러스터에 데이터가 너무 적으면 null.

{
  "active_clusters": 34,
  "asset_classes": [
    "equity",
    "commodity",
    "index",
    "crypto"
  ],
  "cluster_id": "smart_money",
  "days": 90,
  "hype_cycles": 41,
  "traits": [
    {
      "peer_values": [
        -1.8,
        -0.64,
        0.12,
        0.87,
        2.05
      ],
      "percentile": 0.9394,
      "rank": 3,
      "trait": "earliness",
      "unit": "days",
      "value": 1.42
    },
    {
      "peer_values": [
        0.041,
        0.083,
        0.112,
        0.204,
        0.267
      ],
      "percentile": 0.7576,
      "rank": 9,
      "trait": "contrarian",
      "unit": "share",
      "value": 0.1875
    },
    {
      "peer_values": [
        -1.1,
        -0.3,
        0.2,
        0.9,
        1.4
      ],
      "percentile": 0.8182,
      "rank": 7,
      "trait": "hype_fade",
      "unit": "days",
      "value": 0.6
    },
    {
      "peer_values": [
        1.4,
        1.9,
        2.2,
        2.8,
        3.6
      ],
      "percentile": 0.6667,
      "rank": 12,
      "trait": "conviction",
      "unit": "days",
      "value": 2.35
    },
    {
      "peer_values": [
        0.18,
        0.24,
        0.35,
        0.47,
        0.72
      ],
      "percentile": 0.4242,
      "rank": 20,
      "trait": "focus",
      "unit": "share",
      "value": 0.31
    },
    {
      "peer_values": [
        41,
        96,
        188,
        405,
        1270
      ],
      "percentile": 0.8485,
      "rank": 6,
      "trait": "breadth",
      "unit": "count",
      "value": 312
    },
    {
      "peer_values": [
        0.52,
        0.64,
        0.71,
        0.78,
        0.86
      ],
      "percentile": 0.6061,
      "rank": 14,
      "trait": "bullishness",
      "unit": "share",
      "value": 0.7412
    },
    {
      "peer_values": [
        0.09,
        0.17,
        0.26,
        0.38,
        0.61
      ],
      "percentile": 0.5152,
      "rank": 17,
      "trait": "discovery",
      "unit": "share",
      "value": 0.2837
    },
    {
      "peer_values": [
        0.18,
        0.27,
        0.36,
        0.44,
        0.58
      ],
      "percentile": 0.3939,
      "rank": 21,
      "trait": "turnover",
      "unit": "share",
      "value": 0.3455
    },
    {
      "peer_values": [
        0.05,
        0.22,
        0.41,
        0.63,
        0.88
      ],
      "percentile": 0.7879,
      "rank": 8,
      "trait": "coverage",
      "unit": "share",
      "value": 0.6585
    }
  ]
}