step1. 완벽히 통제되는 나만의 AI 퀀트 시스템 - A Fully Controlled Custom AI Quant System
완벽히 통제되는 나만의
AI 퀀트 시스템 구축기
"A Fully Controlled Custom AI Quant System"
안녕하세요. 이 블로그는 시중에 구독형으로 판매되거나 로직을 알 수 없는 '블랙박스형' 자동매매 프로그램에 의존하지 않고, 처음부터 끝까지 내 손으로 직접 설계하고 완벽하게 통제하는 '나만의 AI 퀀트 시스템'을 만들어가는 과정을 기록하는 공간입니다.
단순히 인터넷에 떠도는 파이썬 코드를 복사해서 돌리는 수준을 넘어, 물리적인 서버 인프라 구축부터 데이터 파이프라인 설계, AI 에이전트 연동, 그리고 실제 자동매매와 웹 대시보드 구축까지 모든 과정을 투명하게 기록하고 공유하고자 합니다.
외부 간섭 없이 24시간 완벽히 통제되는 메인 인프라
왜 '완벽히 통제되는' 시스템인가?
최근 수많은 AI 트레이딩 봇이 쏟아져 나오지만, 개발자의 시선에서 내가 피땀 흘려 모은 자산을 "어떤 원리로 매수/매도하는지" 모르는 시스템에 맡길 수는 없었습니다.
시장을 읽는 AI의 통찰력은 빌려오되, 최종적인 매매의 방아쇠(Trigger)와 자금 관리는 100% 저의 설계대로만 움직이도록 '통제권(Absolute Control)'을 쥐는 것이 핵심입니다.
클라우드 대신 개인 NAS를 택한 이유
실시간 종목 데이터를 수집하고 외부 API를 연동하고 각종 지표 및 데이터 수집을 하기위해 24시간 돌릴 경우, 클라우드(AWS 등) 환경에서는 트래픽과 스토리지 비용이 눈덩이처럼 불어납니다.
초기 세팅의 번거로움과 시행착오는 존재하지만, 장기적인 '비용의 복리'와 완벽한 '데이터 주권'을 확보하기 위해 Synology NAS 기반의 온프레미스(On-Premise) 독립 서버 구축을 첫 단추로 꿰었습니다.
앞으로의 연재 로드맵 (Table of Contents)
무중단 시스템 인프라 구축
- ▪ 24시간 돌아가는 퀀트 심장: NAS 기반 독립 서버 및 SSL 세팅
- ▪ 멀티 아키텍처: Docker와 가상머신(Rocky Linux) 격리 환경 구축
- ▪ 데이터베이스 설계: MariaDB 10 최적화 및 도커 로깅 관리 전략
AI 두뇌 탑재 (OpenClaw & LLM)
- ▪ AI 에이전트 세팅: 목적 기반 행동 에이전트 OpenClaw 설치
- ▪ 지능 연결: Gemini, OpenAI 등 강력한 LLM API 브릿지 연동
- ▪ 원격 제어: 텔레그램 봇을 통한 실시간 에러 핸들링 및 알림
금융 데이터 파이프라인 및 전략 수립
- ▪ 증권사 연동: 한국투자증권(KIS) Open API 자동화 및 파이썬 데몬
- ▪ 크롤링 및 분석: 뉴스/공시 데이터 실시간 수집 및 AI 센티먼트 분석
- ▪ 알고리즘 설계: 커스텀 퀀트 매매 로직 작성 및 백테스팅 검증
자동화 및 모니터링 대시보드 (Web)
- ▪ 무인 자동화 완성: 로직 일치 시 100% 무인 자동 매수/매도 구현
- ▪ 시각화 대시보드: 매매 기록, 수익률, 서버 리소스 모니터링 웹 개발
"가장 훌륭한 투자는 나 자신만의 시스템을 구축하는 것이다."
이 시스템을 만들어가는 과정에서 수많은 에러 로그와 마주하겠지만, 그 '삽질의 과정'조차 여과 없이 기록하여 살아있는 기술 블로그로 만들겠습니다. 제로 베이스에서 시작해 완벽한 AI 퀀트 시스템으로 진화하는 그날까지 함께 지켜봐 주시기 바랍니다. 감사합니다.
