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# Roadmap
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**Phase 1. 시나리오 데이터 수집 및 KSIC 프록시 맵핑 설계**
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- [ ] NGFS 단기 시나리오(SWUC, DAPS) 원시 데이터 파싱 (한국/아시아 프록시 설정)
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- [ ] 한국표준산업분류(KSIC) 대응 배출량/탄소비용 기반 Carbon Beta 맵핑 모듈 확립
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**Phase 2. 시장 파라미터 변환 엔진 구축**
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- [ ] 금리 커브 및 스왑 텐서 변환 모듈 (PCA 매핑 기반)
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- [ ] 주식/채권(크레딧) 섹터별 부도율 및 DDM 쇼크 연산
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- [ ] FX 및 원자재 시장 리스크 충격 매핑 수식 적용
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**Phase 3. SQLite Storage Layer 구축**
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- [ ] 각 자산군별 변환 계수 조회용 SQLite 스키마 설계
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- [ ] 변환 파라미터 데이터 적재 스크립트 작성 (정합성 검증)
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**Phase 4. 한국 벤치마크 테스트**
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- [ ] 가상 한국 시나리오 세트 가동
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- [ ] ISDA 기준 시장 리스크 충격 플로저빌리티(Plausibility) 대조 및 수치 결과 평가 분석
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### Phase 5: Web UI Dashboard for Market Parameter Viewer
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**Goal:** [To be planned]
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**Requirements**:
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- NGFS 원천 데이터 시각화 화면
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- 한국형 프록시 및 KSIC 맵핑 데이터 가시화
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- 시나리오 데이터가 실제 모델(Merton, Pivot)과 결합되어 최종 쇼크를 만드는 추적(Tracing) 인터페이스 구축
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**Depends on:** Phase 4
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**Plans:** 0 plans
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Plans:
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- [x] TBD (run /gsd-plan-phase 5 to break down)
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### Phase 6: Pro-Max UI/UX Analytics Dashboard & Trace Rebuild
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**Goal:** Report-style analytic dashboard with complete ISDA tracking logic, OLED Dark Mode, and expanded dynamic asset scaling.
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**Requirements**:
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- 좌우 분할식 (NGFS 원천 vs 한국 대응 Proxy) Data Lineage 설계
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- 모델 수식(Math Breakdown) 투명화: 스칼라값 대입 과정 표출
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- 모의 자산 500+개 강제 주입으로 엔진 스케일링 데모 표출
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- 기술스택: Fira Code + OLED Dark (ui-ux-pro-max 가이드라인 채택)
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**Depends on:** Phase 5
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**Plans:** 0 plans
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Plans:
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- [ ] TBD (run /gsd-plan-phase 6 to break down)
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### Phase 7: ISDA Quantitative Engine Mathematical & Data Overhaul
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**Goal:** Transform the risk engine into a mathematically rigorous, ISDA-compliant valuation framework with True Data Governance.
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**Requirements**:
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- Design explicit Security Master Data Acquisition (External CSV/SQLite integration) mapping Ticker -> KSIC, GICS, Rating.
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- Extract Deriva Baseline `eval_datasets` JSON to inject accurate real market spots and vols.
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- Replace Merton variable $\sigma_V$ scalar with true capital structural organic spread amplification.
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- Rebuild Hull-White Short-Rate curve shocks via rigorous Analytical Affine Zero Bond dynamics.
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**Depends on:** Phase 6
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**Plans:** 4 plans
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Plans:
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- [ ] 1. Build and Inject `firm_reference_data` (Security Master) into DB and adapt loader.
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- [ ] 2. Sync `base_market_data_loader.py` with true `eval_datasets` baseline parsing.
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- [ ] 3. Refactor `market_risk_engine.py` using proper Merton invariants and HW1F affine mathematics.
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- [ ] 4. Update UI Dashboard & API responses to accurately expose Tenor and Mathematical breakdown.
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