AI 퀀트 & 파인튜닝 엔지니어링

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 초단타 트레이딩 시스템에서 데이터는 단순한 과거 기록이 아니라, 새로운 AI 모델을 재학습(Re-training)시키고 전략의 생명력을 유지하는 핵심 원천 자산입니다. 그러나 수개월간 쌓인 수억 건의 틱 데이터를 무분별하게 디스크에 방치하면 데이터베이스 파일이 수백 기가바이트로 비대화되어 인덱스 쿼리 속도가 급락하고 시스템 전체가 둔화됩니다. 본 리포트에서는 단일 파일 임베디드 데이터베이스인 SQLite의 성능을 극대화하는 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 24시간 자율 가동되는 무인 자동매매 봇이라 할지라도, 시스템 운영자는 외부 이동 중이나 취침 중에도 계좌의 체결 상태, 일일 누적 평가 손익(PnL), 호가 수신 지연율을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 또한 비정상적인 시장 급변 시 즉각 스마트폰 터치 한 번으로 시스템을 정지시킬 수 있는 원격 제어 채널이 필수적입니다. 본 리포트에서는 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 단일 종목만을 감시하는 트레이딩 봇은 특정 종목이 거래량 없는 소강상태(Dead Time)에 빠졌을 때 장시간 진입 기회를 잡지 못합니다. 수익 기회를 극대화하려면 코스피/코스닥 유동성 상위 20~30개 종목을 동시에 실시간 감시하며 기회가 포착된 종목에 즉시 주문을 라우팅해야 합니다. 본 리포트에서는 단일 파이썬 런타임에서 30개 종목의 웹소켓 틱 스트림을 CPU 스레드 폭주 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 스캘핑(Scalping) 트레이딩의 성패는 진입 타이밍보다 ‘청산 타이밍’에 의해 결정됩니다. 대부분의 단타 트레이더가 계좌를 망치는 이유는 0.3% 수익에는 서둘러 이익을 실현하면서, 손실이 발생하면 -1.5%까지 버티다가 손절하는 ‘비대칭적 손익 구조’를 갖기 때문입니다. 본 리포트에서는 손익비(Profit Factor)를 1.5 이상으로 끌어올리기 위해, 최고점 대비 하락 폭을 실시간 추적하는 트레일링 스탑(Trailing Stop)과 변동성(ATR) 기반 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 인공지능 모델은 본질적으로 확률적 토큰 생성기이므로, 아무리 파인튜닝이 잘 되었다 하더라도 극단적인 시장 충격 상황에서 존재하지 않는 가격이나 상하한가를 벗어난 수량을 지어내는 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 100% 배제할 수 없습니다. 금융 트레이딩 시스템에서는 단 한 번의 잘못된 주문도 계좌를 파멸로 몰고 갈 수 있습니다. 본 리포트에서는 LLM 출력과 증권사 API 게이트웨이 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 국내 주요 증권사의 OpenAPI는 24시간 연속 가동을 염두에 두고 설계되지 않았습니다. OAuth 2.0 접근 토큰(Access Token)은 통상 24시간 후 만료되며, 실시간 시세를 수신하는 웹소켓(WebSocket) 세션은 통신사 회선 지연이나 증권사 메인프레임 점검 시 아무런 예고 없이 일방적으로 끊어집니다. 본 리포트에서는 토큰 만료 1시간 전 무중단 백그라운드 사전 갱신(Token Pre-refresh)과 네트워크 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 AI 기반 초단타 트레이딩 시스템은 1년 365일 무중단으로 동작해야 하는 미션 크리티컬 인프라입니다. 소프트웨어 알고리즘이 아무리 뛰어나더라도 하드웨어 설계가 부실하면, 다중 GPU 간의 PCIe 대역폭 병목, NVMe SSD의 조기 수명 소진(TBW 고갈), 파워서플라이(PSU) 전압 변동에 따른 급작스러운 시스템 리부팅으로 돌이킬 수 없는 손실을 초래합니다. 본 리포트에서는 14B/70B 로컬 AI … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 로우(Raw) 호가 틱 데이터를 가공되지 않은 순수 가격 상태 그대로 AI 모델이나 룰 엔진에 주입하면 노이즈에 휩쓸려 잦은 뇌동매매를 유발합니다. 고성능 퀀트 트레이딩 머신은 틱이 유입되는 즉시 마이크로초 단위로 유의미한 수학적 파생 변수(Derived Features)를 실시간 계산하여 데이터의 차원을 축약하고 알파 신호를 증폭해야 합니다. 본 리포트에서는 거래량 가중 평균가(VWAP), 이동평균 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 금융 자동매매 시스템에 인공지능 모델을 실전 투입(Production Deployment)할 때 가장 경계해야 할 것은 ‘검증되지 않은 모델의 돌발 행동’입니다. 학습 손실(Loss)이 잘 떨어졌다고 해서 곧바로 실계좌에 연결하면, 학습 데이터에 없던 이상치 호가가 입력되었을 때 모델이 천문학적인 가격으로 주문을 생성하거나 파싱 불가능한 텍스트를 뱉어내며 파산으로 이어질 수 있습니다. 본 리포트에서는 모델 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 초당 수백 건의 호가 틱이 폭주하는 주식 시장에서 파이썬의 표준 큐(queue.Queue)나 단일 스레드 파이프라인을 사용할 경우, 전역 인터프리터 락(GIL)과 가비지 컬렉션(GC) 일시 정지로 인해 틱 데이터 유실이 불가피합니다. 본 리포트에서는 수신 스레드와 분석 워커, 데이터베이스 영속화 워커를 물리적 프로세스로 격리하고, POSIX 공유 메모리(Shared Memory) 기반의 무잠금(Lock-Free) 원형 링 버퍼(Ring … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 자동매매 시스템 엔지니어링에서 수익률보다 수백 배 더 중요한 것은 ‘파산 방지(Ruin Prevention)’입니다. 장중 급등락 시점에 증권사 서버 지연, 로컬 프로세스 크래시, 인터넷 단절 등의 장애가 발생했을 때 미체결 매수 주문이나 레버리지 포지션이 무방비로 방치되면 단 몇 분 만에 계좌 원금의 수십 퍼센트가 증발할 수 있습니다. 본 리포트에서는 하트비트(Heartbeat) 데몬, … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 지정가(Limit Order) 기반 자동매매 시스템의 백테스팅에서 가장 위험한 논리적 오류는 “내가 주문을 넣은 가격에 1틱이라도 체결이 발생하면 내 주문도 전량 체결되었다”고 간주하는 순진한 가정입니다. 실제 시장에서 지정가 주문은 시간 우선순위(FIFO) 큐에 등록되므로, 내 주문 앞에 수만 주의 대기 물량이 있다면 가격이 스쳐 지나가더라도 단 1주도 체결되지 않고 가격이 반등해 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 자동매매 알고리즘 개발자가 겪는 가장 흔한 실패는 과거 데이터 백테스팅에서는 완벽한 우상향 곡선을 그리던 봇이 실전 계좌에 투입되자마자 급격한 손실을 기록하는 현상입니다. 이 괴리의 90% 이상은 호가창의 유한한 잔량과 시장가 진입 시 발생하는 슬리피지(Slippage), 그리고 증권사 거래세 및 수수료의 비선형 침식 효과를 무시했기 때문입니다. 본 리포트에서는 정적 잔량 스냅샷을 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 14B 이상의 거대 언어 모델을 16비트(FP16/BF16) 원본 가중치로 로컬 머신에서 구동하려면 최소 28GB 이상의 VRAM이 필요하여 단일 상용 GPU(24GB)의 물리적 한계를 초과합니다. 모델을 4비트로 압축하는 양자화(Quantization)는 필수적이지만, 미세한 가중치 왜곡이 매매 판단 로직을 뒤흔들 수 있습니다. 본 리포트에서는 현대 LLM의 대표적인 4비트 양자화 포맷인 AWQ, GPTQ, GGUF의 수치적 정밀도 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 초단타 고빈도 매매(HFT) 알고리즘에서 의사결정 인퍼런스 지연시간(Latency)은 곧바로 수익과 직결됩니다. 틱 데이터 수신 후 LLM이 매매 판단을 내리기까지 50ms 이상 소요된다면 시장 가격은 이미 다음 호가로 이동해 버립니다. 본 리포트에서는 단일 틱 추론 속도를 15ms 이하로 억제하기 위해, 통합 메모리(UMA) 구조를 갖춘 Apple Silicon(M3 Max) MLX 프레임워크와 x86 PCIe … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 LLM 기반 초단타 트레이딩 시스템에서 추론 지연시간(Latency)을 단축하는 가장 확실한 방법은 모델의 크기를 줄이는 것보다 모델에 입력되는 프롬프트 토큰(Token)의 길이를 압축하는 것입니다. 호가창 10단계와 틱 체결 내역을 장황한 자연어로 포맷팅할 경우 입력 토큰이 500토큰을 넘어가며 사전연산(Prefill) 단계에서 40ms 이상의 딜레이를 유발합니다. 본 리포트에서는 특수 구분자(Delimiter)와 델타 인코딩을 적용하여 호가 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 금융 트레이딩 도메인에서 14B 이상의 거대 언어 모델을 전체 파라미터(Full-Fine-Tuning)로 학습시키는 것은 수천만 원 상당의 다중 H100 GPU 클러스터 비용이 소모될 뿐만 아니라, 모델의 기본 추론 능력이 파괴되는 ‘파국적 망각(Catastrophic Forgetting)’을 유발합니다. 본 리포트에서는 단일 RTX 4090(24GB) 또는 Mac M3 Max(128GB) 환경에서 4비트 NF4 양자화와 LoRA 랭크 분해 기법을 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 실전 AI 트레이딩 시스템에서 거대 언어 모델(LLM)을 최종 주문 결정 라우터로 배치할 때 발생하는 가장 치명적인 문제는 바로 모델의 문법 오류와 임의의 텍스트 생성(Hallucination)입니다. 단 한 번의 쉼표 누락이나 따옴표 불일치로도 시스템 전체가 크래시될 수 있습니다. 본 리포트에서는 Qwen 14B 및 70B 모델을 대상으로 금융 주문 도메인 특화 지도 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 초단타 스캘핑(Scalping) 알고리즘에서 가장 중요한 선행 지표는 이미 체결된 과거 가격이 아니라, 호가창 10단계에 배치된 미체결 주문 잔량의 실시간 역학입니다. 본 리포트에서는 단순 호가 잔량 비율(Ratio)의 왜곡을 극복하기 위해 거리 감쇠 가중치(Distance Decay Weight)를 결합한 가중 호가 잔량 불균형(Weighted Orderbook Imbalance, WOBI) 수식을 유도하고, 체결 틱 강도와의 교차 검증을 … 더 읽기

아키텍처 요약 및 실전 엔지니어링 개요 한국투자증권(KIS) OpenAPI 환경에서 실시간 호가 및 틱(Tick) 데이터를 밀리초(ms) 단위로 유실 없이 수집하기 위해서는 전통적인 단일 스레드 REST 폴링을 탈피하고, 웹소켓(WebSocket) 기반의 양방향 스트리밍 파이프라인과 비동기 링 버퍼(Ring Buffer)를 결합한 아키텍처가 필수적입니다. 본 리포트에서는 10단계 호가 잔량 왜곡과 체결 틱 데이터의 손실률을 0.001% 이하로 억제하는 고성능 데이터 인제스천 구조를 … 더 읽기