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AI Quantitative Trading
Smart AI Trading System
1인 개발로 진행한 AI 기반 자동매매 시스템입니다. 실시간 수집/모니터링, 멀티 에이전트 분석, 자동 실행(트레이딩 엔진/포지션 관리)과 복구, 그리고 운영 관측(로그/대시보드)을 결합했습니다.
기술 스택
PythonFastAPIReactTypeScriptPostgreSQLDockerWebSocket
기간
2024 - Present
요약
도전 과제
변동성 큰 시장에서 데이터 수집→분석→실행까지 끊기지 않는 파이프라인과 재시작/실패 상황에서도 복구 가능한 구조가 필요했고, 장시간 운영을 위해 로그/상태/이벤트를 관측할 수 있어야 했습니다.
해결 방식
서비스를 역할별로 분리해 수집/트리거/분석/실행/대시보드를 구성했습니다. 재시작 시 거래소/DB 포지션 동기화와 활성 세션 복구 흐름을 포함했고, 파일+메모리 로그 캡처 및 WebSocket 기반 모니터링으로 운영 추적을 가능하게 했습니다.
검증된 결과
A public source repository is available for direct review of implementation artifacts.
증빙 자료
기술 문서
구현 방식
개요
- 1인 개발로 진행한 AI 기반 자동매매 시스템입니다.
- 실시간 데이터 수집/모니터링, 멀티 에이전트 분석, 자동 실행(포지션 관리)을 결합했습니다.
핵심 구성
1) 수집/저장 파이프라인
- 거래소/온체인/거시 지표 등 이질적인 소스를 수집해 분석 가능한 형태로 저장합니다.
2) 멀티 에이전트 분석
- Supervisor 기반으로 다양한 분석 에이전트를 오케스트레이션하고, 트리거 조건에서 분석을 실행합니다.
3) 트레이딩 엔진/포지션 관리
- 주문/포지션 상태를 동기화하고, 전략 실행 결과를 기록/추적 가능하게 구성했습니다.
4) 운영 관측(로그/모니터링)
- 파일 로깅 + 메모리 로그 캡처를 구성하고, WebSocket 기반 대시보드에서 상태/로그를 확인할 수 있게 했습니다.
운영 포인트
- 실전 운영에서는 “정확도”보다 데이터 일관성, 실패 복구, 상태 동기화, 관측 가능성이 핵심이라 해당 관점으로 구성했습니다.