Jajak AI Prop 1인 헤지펀드 연구소

📊 거래 로그 심층 분석 보고서 분석 기간: 2026-05-09(토) ~ 2026-05-10(일) 작성일: 2026-05-10 분석 대상: logs/20260509.json, logs/20260510.json ⚠️ 표본 한계 경고: 전체 거래 건수 9건(2일)은 통계적 결론을 내리기에 부족합니다. 아래 모든 권고사항은 1~2주 추가 데이터로 재검증 이 필수입니다. 1. 요약 지표 총 거래 건수 9 건 승률 (승/패) 44.4 % 4승 5패 총 수익금 (PnL) +784 원 대금 대비 수익률 0.42 % 총 대금: 185,333원 💡 핵심 문제: 업비트 수수료(왕복 약 85.5원)를 고려하면 실질 수익은 훨씬 얇아집니다. 거래 횟수 대비 순도 높은 타점이 필요합니다. 2. 전략별 성과 분해 🔵 2-1. MORNING_RACE (3건) 날짜 코인 수익률 PnL (KRW) 보유/종료사유 5/9 PROS +3.28% +615.02 2.6분 / TP 5/10 CPOOL -0.019% -3.54 0.9분 / TS 5/10 API3 +0.185% +63.23 21.8분 / TS PROS 쏠림...

AI 애널리스트가 지시하고, 인간 개발자가 AI Agent를 활용해 코딩합니다 [AI 전략기획] ► [지시서 발급] ► [휴먼 아키텍트 승인 및 코딩] AI 애널리스트가 지시하고, 인간 개발자가 AI Agent를 활용해 코딩합니다 현재 구축 중인 멀티 에이전트 기반의 '1인 AI 헤지펀드' 시스템은 날이 갈수록 유기적으로 진화하고 있습니다. 시장의 변동성을 감지하고, 데이터를 분석하여, 새로운 매매 로직을 기획하는 작업은 이제 'AI 애널리스트' 에이전트의 몫입니다. 자연스러운 다음 단계는 무엇일까요? 아마도 AI 애널리스트가 작성한 작업 지시서를 'AI 개발자' 에이전트에게 바로 던져주고, 스스로 코드를 수정하고 배포하는 '완전 자율 주행' 일 것입니다. 프롬프트 하나로 전략 기획부터 코드 반영까지 끝나는 매혹적인 그림이죠. 실제로 기술적으로는 충분히 구현 가능한 영역에 도달했습니다. 하지만, 저는 이 마지막 연결 고리만큼은 아직 자동화하지 않고 직접 눈으로 확인하면서 AI Agent를 활용해 시스템에 반영하고 있습니다. 내가 AI에게 코드 편집에 대한 전체 권한을 주지 않는 3가지 이유 시스템의 효율성을 추구하면서도, 이 지점에서만큼은 '인간의 개입(Human-in-the-loop)'을 고집하는 데에는 명확한 이유가 있습니다. 01. 금융 시장에서의 '정밀성'은 생존의 문제다 ...

Jajak 1인 AI 헤지펀드 아키텍처 각 에이전트(박스)를 클릭하여 상세 역할과 데이터 흐름을 확인해 보세요. 📈 Market Data KIS / Upbit API 🕵️‍♂️ Data Engineer AI DB 수집 & 팩트 정제 Gemini API 🧠 Quant Analyst AI 인사이트 및 리포트 작성 바이브코딩 👨‍💻 AI Developer 트레이딩 로직 코드 수정 🛡️ Risk Manager AI 실시간 MDD 감시 & 셧다운 👑 CEO (인간 개발자) 리포트 결재 & 배포 승인 📈 마켓 데이터 (Market Data) 한국투자증권(KIS)과 업비트(Upbit) API를 통해 들어오는 실시간 호가, 체결, 잔고 데이터입니다. 모든 분석의 원천이 됩니다. Output ➔ MariaDB (TB_TRADES) 단일 봇(Bot) 시대를 종료합니다. '1인 AI 헤지펀드' 의 서막 안녕하세요. 자작퀀트(Jajak Quant)...

PHASE 2. AI BRAIN INTEGRATION 퀀트 자동매매 시스템에 AI 두뇌 탑재하기 무중단 인프라 위에 생명을 불어넣을 차례입니다. 자율 행동 에이전트(OpenClaw)를 이식하고, 거대 언어 모델(Gemini, OpenAI)을 연결하여 스스로 시장을 분석하고 텔레그램으로 통제하는 지능형 관제소를 구축합니다. 지난 [Phase 1] 무중단 인프라 구축 포스팅에서는 시놀로지 NAS와 Docker를 활용해 절대 죽지 않는 강철 같은 서버 뼈대를 만들었습니다. 하지만 아무리 튼튼한 몸(서버)이라도 '뇌'가 없으면 단순 반복 작업밖에 하지 못합니다. 오늘 Phase 2에서는 우리 시스템에 강력한 AI 두뇌(LLM)와 자율 행동 신경망(OpenClaw) 을 이식하고, 언제 어디서든 스마트폰으로 통제할 수 있는 텔레그램(Telegram) 원격 제어소 를 구축해 보겠습니다. 자작투자 AI 시스템의 3대 핵심 코어 행동 코어 (Action) 🤖 OpenClaw 목적을 부여하면 스스로 코드를 수정하고 데이터를 수집하는 자율 에이전트. ➔ 지능 코어 (Intelligence) 🧠 Gemin...

PHASE 1 TroubleShooting NAS 인프라 구축 중 마주친 3가지 치명적 에러와 해결책 화려한 아키텍처 이면에는 언제나 뼈아픈 시행착오가 존재합니다. 시놀로지 NAS 기반 퀀트 시스템(Docker, 역방향 프록시, SSL, DB)을 세팅하며 겪은 삽질의 기록과 필수 생존 노하우를 공개합니다. 설계도(Architecture)를 그릴 때는 모든 데이터가 물 흐르듯 완벽하게 통신할 것 같지만, 막상 실서버에 인프라를 올리다 보면 예상치 못한 곳에서 에러 로그가 쏟아집니다. 앞선 포스팅에서 소개한 '나만의 AI 퀀트 인프라'를 시놀로지 DS224+에 세팅하면서 직접 몸으로 부딪히며 해결한 핵심 트러블슈팅(Troubleshooting) 사례 3가지 를 공유합니다. 시스템 트레이딩을 위해 개인 서버를 구축하려는 분들이라면 무조건 한 번쯤 마주치게 될 함정들이니, 이 글을 통해 삽질하는 시간을 며칠은 단축하시길 바랍니다. CRITICAL ISSUE #1 💣 소리 없는 암살자, 도커 로그(Docker Log) 데이터를 수집하는 파이썬(Python) 데몬이나 매매 신호를 쏘는 Java 서버를 Docker Container로 띄우고 "잘 돌아가네!" 하고 방치했다가 며칠 뒤 갑자기 생각이난 '도커 컨테이너 로그' 였습니다. 역시나 확인했을때 Log 설정을 하지않은걸 확인. Log가 끝도 없이 쌓일뻔한 아찔한 순간이었습니다. 초 단위, 분 단위로 시세를 가져오는 봇의 특성상 로그가 며칠 만에 수 기가바이트(GB)를 갉아먹으며 디스크 공간을 점령할뻔한 것입니다. SOLUTION (해...

PROLOGUE 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. 🗄️ Synology NAS (On-Premise Server) 외부 간섭 없이 24시간 완벽히 통제되는 메인 인프라 🐳 Docker Containers Data Collector ...