Auto3M SW 로봇 개발 연구보고서

@Auto3M SW Robot 개발 연구보고서

Auto3M SW 로봇 개발 연구보고서

1. 서론

본 연구보고서는 온라인 공개 데이터를 활용한 자동화된 Auto3M SW 로봇 개발에 대한 심층적인 분석 및 설계를 목적으로 합니다. 급변하는 금융 시장 환경에서 효과적인 의사결정을 돕고, 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하기 위한 방안으로 Market "Intelligence Robot", Stock Analysis and "Choice Robot", Order/Scheduling Stock "Trade Robot"의 세 가지 핵심 로봇으로 구성된 시스템을 제안합니다. 이 보고서는 각 로봇의 기능 체계, 시스템 환경 제안, 데이터베이스 설계 및 상호 연동 방안을 제시하여 실제 구현을 위한 청사진을 제공합니다.

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2. 개발 배경 및 필요성

현대 금융 시장은 정보의 홍수 속에서 복잡한 변수들이 실시간으로 상호작용하며 높은 불확실성을 내포하고 있습니다. 개인 투자자 및 기관 모두 방대한 데이터를 분석하고, 시장의 미묘한 신호를 포착하며, 적시에 최적의 투자 결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 환경에서, 사람의 개입을 최소화하면서도 일관적이고 신속하게 데이터를 수집, 분석하고, 투자 전략을 실행할 수 있는 자동화된 시스템의 필요성이 증대되고 있습니다.

Auto3M SW 로봇 개발은 다음과 같은 필요성을 충족시킵니다.

• 정보 과부하 해소: 수많은 뉴스, 소셜 미디어, 재무 데이터 속에서 의미 있는 정보를 선별하고 분석하는 데 드는 시간과 노력을 절감합니다.
• 투자 의사결정의 정교화: 인간의 감정이나 편향에 휩쓸리지 않고, 데이터 기반의 객관적인 분석을 통해 투자 아이디어를 도출합니다.
• 신속하고 효율적인 거래: 시장 변화에 즉각적으로 반응하여 주문을 실행하고, 복잡한 거래 조건을 자동으로 처리하여 기회 손실을 최소화합니다.
• 개인 투자자의 접근성 향상: 전문적인 분석 도구 및 인프라가 부족한 개인 투자자들에게 고도화된 투자 시스템 접근 기회를 제공합니다.
• 반복 업무 자동화: 데이터 수집, 가공, 지표 계산 등 반복적이고 지루한 작업을 자동화하여 생산성을 향상시킵니다.

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3. 시스템 환경 제안

효율적이고 확장 가능한 Auto3M 로봇 구축을 위해 다음과 같은 시스템 환경을 제안합니다.

• 프로그래밍 언어: Python을 핵심 언어로 채택합니다. 이는 강력한 데이터 처리 및 분석 라이브러리(Pandas, NumPy), 머신러닝 프레임워크(scikit-learn, TensorFlow/Keras), 웹 크롤링 도구(Scrapy, BeautifulSoup, Selenium)가 풍부하여 로봇 개발에 최적화되어 있기 때문입니다.
• 데이터 수집 프레임워크:
  • Scrapy, BeautifulSoup, Selenium: 웹 기반의 정형/비정형 데이터(뉴스, 공시, 커뮤니티 게시물)를 효율적으로 크롤링하고 파싱하는 데 활용됩니다.
• 데이터 분석 및 예측 라이브러리:
  • Pandas, NumPy: 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하고 조작하는 데 사용됩니다.
  • statsmodels, Prophet: 시계열 데이터 분석 및 예측 모델 구축에 활용됩니다.
  • scikit-learn, TensorFlow/Keras: 감성 분석, 패턴 인식, 주가 예측 등 머신러닝 기반 기능 구현 시 사용됩니다.
• 데이터베이스 시스템:
  • PostgreSQL/MySQL: 주가, 재무제표, 기업 정보, 거래 기록 등 정형 데이터의 안정적인 저장 및 관리에 적합합니다. 관계형 데이터베이스의 장점을 활용하여 데이터 무결성을 유지합니다.
  • MongoDB: 뉴스 본문, 소셜 미디어 게시물 등 스키마가 유연한 비정형 데이터 저장에 유리합니다.
  • InfluxDB: 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 등 시계열 주가 데이터의 저장 및 고속 쿼리에 최적화된 시계열 데이터베이스입니다.
• 운영 및 배포 환경:
  • 클라우드 플랫폼 (AWS, Google Cloud Platform, Azure): 서버 인프라, 확장 가능한 데이터베이스, 스케줄링 서비스 등을 제공하여 시스템의 안정적인 운영과 확장을 지원합니다.
  • Docker: 각 로봇을 독립적인 컨테이너로 패키징하여 개발 환경과 운영 환경 간의 일관성을 유지하고 배포를 용이하게 합니다.
  • Airflow/Cron: 주기적인 데이터 수집, 분석, 주문 실행 등 로봇의 자동화된 작업을 효율적으로 스케줄링하고 관리합니다.
• 버전 관리: Git 및 GitHub/GitLab을 사용하여 코드 버전 관리를 체계화하고 협업을 용이하게 합니다.

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4. Auto3M SW 로봇의 기능 체계 및 데이터베이스 설계

Auto3M SW 로봇는 세 가지 핵심 로봇으로 구성되며, 각 로봇은 특정 목적을 가지고 유기적으로 연동됩니다.

4.1. Intelligence Robot

목표: 시장 전반의 정성적/정량적 데이터를 수집, 분석하여 시장 트렌드, 투자 심리, 거시 경제 지표 등을 파악합니다.

주요 기능 체계:

• 데이터 수집 모듈: 국내외 주요 경제/주식 뉴스, SNS/온라인 커뮤니티 게시글, 국가 및 국제 기관의 거시 경제 지표, 기업 공시/IR 자료, 증권사 산업 리포트 등을 자동으로 크롤링 및 수집합니다.
• 데이터 전처리 및 분석 모듈: 수집된 텍스트 데이터에 대한 불용어 제거, 토큰화, 형태소 분석(한국어), 감성 분석(긍정/부정/중립), 키워드 추출 및 트렌드 분석을 수행합니다. 또한, 거시 경제 지표 간의 상관관계 분석을 통해 시장에 미칠 영향을 예측합니다.
• 인사이트 생성 및 제공 모듈: 분석 결과를 바탕으로 일/주간 시장 요약 리포트, 잠재적 이슈 알림, 산업별 트렌드 요약 등의 형태로 유의미한 인사이트를 생성하여 제공합니다.

데이터베이스 설계:

• market_news (MongoDB/PostgreSQL): 뉴스 기사의 원문, 출처, 발행일, 제목, 내용, 키워드, 감성 점수 등을 저장합니다.
• social_media_posts (MongoDB): SNS/커뮤니티 게시물의 내용, 작성자, 플랫폼, 작성일, 해시태그, 감성 점수 등을 저장합니다.
• macro_economic_indicators (PostgreSQL): GDP, 금리, 환율, 물가 지수 등 정형화된 거시 경제 지표를 시계열 데이터 형태로 저장합니다.
• company_disclosures (MongoDB/PostgreSQL): 기업 공시 자료의 제목, 제출일, 링크, 자동 요약된 핵심 내용 등을 저장합니다.

4.2. Choice Robot

목표: 재무 데이터, 주가 데이터, 기술적 지표, 그리고 Market Intelligence Robot에서 얻은 인사이트를 종합하여 유망 종목을 발굴하고 투자 아이디어를 제공합니다.

주요 기능 체계:

• 데이터 수집 모듈: 한국거래소(KRX) 또는 외부 API를 통해 일별 주가 데이터(시/고/저/종/거래량), 분기/연간 재무제표(손익계산서, 재무상태표, 현금흐름표), 기업 개요 및 산업 정보를 수집합니다.
• 데이터 전처리 및 지표 계산 모듈: 수집된 주가 데이터로부터 이동평균선, RSI, MACD, 볼린저 밴드 등 다양한 기술적 지표를 계산하고, 재무제표 데이터로부터 PER, PBR, ROE, 부채비율 등 핵심 재무 비율을 산출합니다.
• 분석 및 종목 선택 모듈:
  • 가치/성장 투자 분석: 저평가된 기업, 높은 성장성을 보이는 기업을 재무 지표를 기반으로 발굴합니다.
  • 기술적 분석: 특정 주가 패턴 출현, 지지/저항선 돌파 여부 등을 분석하여 매매 신호를 탐지합니다.
  • 퀀트 전략 적용: 모멘텀, 역발상, 퀄리티 등 다양한 퀀트 전략을 적용하고 백테스팅을 통해 성과를 검증합니다.
  • 시장 심리 연동: Market Intelligence Robot의 분석 결과를 실시간으로 반영하여 시장 분위기를 고려한 종목 분석을 수행합니다.
  • 종목 스크리닝: 사용자 정의 조건에 맞는 종목을 필터링합니다.
• 투자 아이디어 제공 모듈: 분석 결과에 기반한 추천 종목 리스트, 상세 분석 보고서, 백테스팅 결과 시각화 자료 등을 제공합니다.

데이터베이스 설계:

• stock_daily_prices (InfluxDB): 시계열 주가 데이터와 계산된 기술적 지표(MA, RSI 등)를 효율적으로 저장합니다.
• company_financials (PostgreSQL): 기업별 분기/연간 재무제표 데이터 및 계산된 재무 비율을 저장합니다.
• company_master (PostgreSQL): 기업의 기본 정보(종목 코드, 상장일, 업종, 시가총액 등)를 관리합니다.
• analysis_results (PostgreSQL): 특정 시점에 분석된 종목 추천 결과, 전략 유형, 목표가, 분석 근거 등을 저장합니다.

4.3. Trade Robot

목표: Stock Analysis and Choice Robot에서 제공된 투자 아이디어를 기반으로 실제 주식 거래 시스템과 연동하여 자동으로 주문을 실행하거나 예약 주문을 설정합니다.

주요 기능 체계:

• 증권사 API 연동 모듈: 국내 주요 증권사의 거래 API(예: 키움증권 OpenAPI+, NH투자증권 QV Open API 등)와 연동하여 실시간 시세 조회, 주문 송수신, 계좌 잔고 및 체결 내역 조회를 수행합니다.
• 주문 실행 모듈: 시장가/지정가 주문, 조건부 주문(예: 손절매/익절 자동 주문), 분할 매수/매도 등 다양한 주문 방식을 지원합니다.
• 위험 관리 모듈: 종목별/계좌별 손절/익절 비율 설정, 일일 최대 거래 금액 제한, 과도한 주문 방지, 시장 급변 시 주문 일시 정지 등 투자 위험을 관리하는 기능을 제공합니다.
• 스케줄링 및 알림 모듈: 특정 날짜/시간에 주문을 예약하고, 주문 체결 여부, 잔고 변경, 시스템 오류 등 주요 이벤트 발생 시 사용자에게 알림(이메일, 메신저 등)을 전송합니다.
• 로그 및 보고서 생성 모듈: 모든 주문 및 체결 내역을 상세히 기록하고, 일별/주별/월별 거래 성과(수익률, 승률 등) 보고서를 자동으로 생성합니다.

데이터베이스 설계:

• trade_orders (PostgreSQL): 모든 주문 요청 내역(주문 유형, 가격, 수량, 시간, 상태 등)을 기록합니다.
• trade_executions (PostgreSQL): 주문의 실제 체결 내역(체결 가격, 체결 수량, 수수료, 세금 등)을 저장합니다.
• robot_settings (PostgreSQL): 각 로봇의 운영 파라미터, 전략 설정, 사용자 정의 값 등을 관리합니다.
• risk_management_rules (PostgreSQL): 설정된 위험 관리 규칙(손절/익절 비율, 최대 거래 금액 등)을 저장합니다.

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5. 로봇 간 연동 및 통합 운영 방안

세 로봇은 독립적인 기능을 수행하지만, 유기적인 연동을 통해 시너지 효과를 창출합니다.

• Intelligence Robot ➡️ Choice Robot: Market Intelligence Robot에서 분석된 시장의 전반적인 감성, 주요 트렌드, 거시 경제 지표 등의 인사이트는 Stock Analysis and Choice Robot의 종목 분석 및 선택 과정에 반영됩니다. 이는 단순히 재무/기술적 분석을 넘어선 거시적인 관점의 투자 결정을 가능하게 합니다.
• Choice Robot ➡️ Trade Robot: Stock Analysis and Choice Robot이 최종적으로 도출한 추천 종목 및 매매 신호는 Trade Stock Robot으로 전달됩니다. Trade Stock Robot은 이를 바탕으로 실제 증권사 계좌를 통해 자동으로 매매 주문을 실행하거나 예약합니다.
• 피드백 루프: Trade Stock Robot의 실제 거래 성과 및 시장 반응은 다시 Stock Analysis and Choice Robot과 Market Intelligence Robot의 분석 모델 개선에 활용될 수 있는 피드백 루프를 형성하여 시스템의 지속적인 학습 및 발전을 도모합니다.

기술적 연동 방식:

• RESTful API: 각 로봇을 마이크로서비스 형태로 개발하고, RESTful API를 통해 표준화된 방식으로 데이터를 주고받는 것이 가장 일반적이고 유연한 방법입니다.
• 메시지 큐: Apache Kafka 또는 RabbitMQ와 같은 메시지 큐 시스템을 활용하여 로봇 간 비동기적인 데이터 전송 및 이벤트 기반 통신을 구현할 수 있습니다. 이는 시스템의 확장성과 견고성을 높이는 데 기여합니다.
• 공통 데이터베이스: 일부 공통 데이터를 공유하는 테이블을 두어 필요한 경우 직접 접근하도록 설계할 수도 있으나, 각 로봇의 독립성을 유지하는 방향으로 API 연동을 우선적으로 고려합니다.

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6. 결론 및 향후 과제

본 연구보고서에서 제안된 Auto3M SW 로봇(Market Intelligence Robot, Stock Analysis and Choice Robot, Stock Trade  Robot)은 온라인 공개 데이터를 효과적으로 활용하여 금융 시장 분석, 투자 종목 발굴, 그리고 실제 거래 실행까지 자동화된 파이프라인을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템은 투자 의사결정의 효율성과 객관성을 높이고, 반복적인 작업을 자동화하여 사용자에게 시간적 여유를 제공할 것입니다.

향후 과제:

• 알고리즘 고도화: 각 로봇의 분석 알고리즘, 특히 감성 분석의 정확도 향상, 예측 모델의 정교화, 퀀트 전략의 다양성 확보 등이 필요합니다.
• 사용자 인터페이스(UI) 개발: 로봇의 상태 모니터링, 설정 변경, 분석 결과 시각화 등을 위한 직관적인 UI 개발이 수반되어야 합니다.
• 이상 감지 및 자가 치유 기능: 시스템 오류, 데이터 이상 감지 및 자동 복구 기능을 통해 시스템의 안정성을 극대화해야 합니다.
• 규제 준수 및 보안: 금융 관련 데이터 처리 및 거래 시스템의 특성상 정보 보안과 관련 법규(개인정보보호법, 금융실명법 등) 준수에 대한 철저한 고려가 필요합니다.
• 지속적인 학습 및 업데이트: 시장 환경 변화에 맞춰 로봇의 알고리즘과 데이터 소스를 지속적으로 업데이트하고 재학습하는 체계를 구축해야 합니다.

본 연구보고서가 Auto3M SW 로봇 개발을 위한 견고한 토대가 되기를 바랍니다. 제안된 시스템은 금융 시장에서의 경쟁 우위를 확보하고, 자동화된 투자의 새로운 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다.

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Auto3M SW 로봇 개념 설계

1. 시스템 환경 제안

다음과 같은 시스템 환경을 제안합니다.

• 프로그래밍 언어: Python (다양한 라이브러리 및 데이터 분석 용이)
• 개발 프레임워크:
  • 웹 크롤링/데이터 수집: Scrapy, BeautifulSoup, Selenium
  • 데이터 분석/처리: Pandas, NumPy
  • 시계열 분석/예측: statsmodels, Prophet
  • 머신러닝: scikit-learn, TensorFlow/Keras (필요시)
  • 데이터 시각화: Matplotlib, Seaborn
  • 웹 서비스/API 구축 (선택 사항): Flask, Django (로봇 간 연동 또는 사용자 인터페이스 제공 시)
• 데이터베이스:
  • 정형 데이터 (주식 가격, 재무제표 등): PostgreSQL, MySQL (관계형 데이터베이스)
  • 비정형 데이터 (뉴스, 게시글 등): MongoDB (NoSQL 데이터베이스, 유연한 스키마)
  • 시계열 데이터: InfluxDB (시계열 데이터 저장 및 쿼리에 최적화)
• 운영 환경:
  • 클라우드 플랫폼: AWS, Google Cloud Platform, Azure (서버 인프라, 데이터베이스, 스케줄링 등)
  • 컨테이너 가상화: Docker (배포 및 환경 일관성 유지)
  • 오케스트레이션 (선택 사항): Kubernetes (다수의 로봇 관리 및 스케일링)
• 버전 관리: Git, GitHub/GitLab
• 스케줄링: Airflow, Cron (정기적인 작업 실행)

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2. 기능 체계 및 데이터베이스 설계

각 로봇별 기능 체계와 데이터베이스 설계를 상세히 설명합니다.

(1) Intelligence Robot

목표: 시장 전반의 정성적/정량적 데이터를 수집, 분석하여 시장 트렌드, 투자 심리, 거시 경제 지표 등을 파악합니다.

기능 체계:

• 데이터 수집 모듈:
  • 뉴스 크롤링: 국내외 주요 경제/주식 뉴스 사이트, 언론사 웹사이트, 증권사 리서치 자료 크롤링. (예: 네이버 증권 뉴스, 다음 금융 뉴스, 연합뉴스, 블룸버그, 로이터)
  • SNS/커뮤니티 분석: 주요 주식 관련 온라인 커뮤니티, 증권 관련 유튜브 채널, 트위터(X) 등에서 키워드 기반 데이터 수집 및 감성 분석.
  • 경제 지표 수집: 통계청, 한국은행, 해외 경제 지표 발표 기관 (예: FOMC, ECB) 등에서 금리, 환율, GDP, 물가 지수 등 거시 경제 지표 수집.
  • 기업 공시/IR 자료 수집: 전자공시시스템(DART), 기업 IR 페이지 등에서 공시 자료 및 투자설명서 수집.
  • 산업 리포트 수집: 증권사 리서치 센터, 투자 자문사 등의 산업 분석 리포트 수집.
• 데이터 전처리 및 분석 모듈:
  • 텍스트 전처리: 불용어 제거, 토큰화, 형태소 분석 (한국어의 경우 KoNLPy 등), 표제어 추출.
  • 감성 분석: 뉴스 기사, SNS 게시글 등 텍스트 데이터의 긍정/부정/중립 감성 분류. (사전 기반 또는 머신러닝 기반)
  • 키워드 추출 및 트렌드 분석: 특정 키워드 출현 빈도 분석, 시계열 변화 추이 분석.
  • 주요 이벤트 추출: 특정 발표, 회의, 정책 변화 등 중요 이벤트 자동 추출.
  • 지표 상관관계 분석: 거시 경제 지표와 특정 주식 섹터 또는 시장 지수 간의 상관관계 분석.
• 인사이트 생성 및 제공 모듈:
  • 시장 요약 리포트: 일/주간 시장 동향 요약, 주요 경제 지표 변화, 감성 지수 변화.
  • 잠재적 이슈 알림: 특정 키워드 급증, 부정적 감성 급등 등 이상 징후 발생 시 알림.
  • 산업별 트렌드 요약: 특정 산업에 대한 긍정/부정 요인 분석.

데이터베이스 설계:

• DB 종류: PostgreSQL/MySQL (정형 데이터), MongoDB (비정형 데이터)
• 테이블/컬렉션 예시:
  • market_news (PostgreSQL/MongoDB):
    • news_id (PK)
    • source (출처: 연합뉴스, 블룸버그 등)
    • category (카테고리: 경제, 증권, IT 등)
    • title
    • content (텍스트 본문)
    • published_date
    • link
    • keywords (Array/JSONB)
    • sentiment_score (감성 점수: -1 ~ 1)
    • sentiment_label (감성 라벨: 긍정, 부정, 중립)
  • social_media_posts (MongoDB):
    • post_id (PK)
    • platform (플랫폼: 트위터, 네이버 카페 등)
    • user_id
    • content
    • posted_date
    • hashtags (Array)
    • mentions (Array)
    • sentiment_score
    • sentiment_label
  • macro_economic_indicators (PostgreSQL):
    • indicator_id (PK)
    • indicator_name (지표명: GDP, 기준금리, 환율 등)
    • date
    • value
    • unit
    • source
  • company_disclosures (PostgreSQL/MongoDB):
    • disclosure_id (PK)
    • company_code (종목 코드)
    • disclosure_type (공시 종류: 사업보고서, 유상증자 등)
    • title
    • filing_date
    • link
    • summary (자동 요약된 내용)

(2) Choice Robot

목표: 재무 데이터, 주가 데이터, 기술적 지표, 그리고 Market Intelligence Robot에서 얻은 인사이트를 종합하여 유망 종목을 발굴하고 투자 아이디어를 제공합니다.

기능 체계:

• 데이터 수집 모듈:
  • 주가 데이터: 일별, 주별, 월별 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량 데이터 수집. (예: 한국거래소(KRX) 오픈 API, 야후 파이낸스 API)
  • 재무제표 데이터: 손익계산서, 재무상태표, 현금흐름표 등 분기/연간 재무 데이터 수집. (예: 금융감독원 DART, 네이버 금융, 증권사 API)
  • 기업 개요/산업 정보: 각 기업의 산업 분류, 주요 사업, 경쟁사 정보 등 수집.
• 데이터 전처리 및 지표 계산 모듈:
  • 기술적 지표 계산: 이동평균선(MA), 볼린저 밴드(Bollinger Bands), RSI, MACD, 스토캐스틱 등 다양한 기술적 지표 자동 계산.
  • 재무 비율 계산: PER, PBR, EPS, ROE, ROA, 부채비율 등 재무 비율 자동 계산.
  • 데이터 정규화/스케일링: 서로 다른 단위와 범위의 데이터를 비교 가능하도록 전처리.
• 분석 및 종목 선택 모듈:
  • 가치 투자 분석: 저평가된 기업 발굴 (예: 낮은 PER/PBR, 높은 ROE 지속 기업).
  • 성장 투자 분석: 높은 매출 성장률, 이익 성장률을 보이는 기업 발굴.
  • 기술적 분석: 특정 패턴 출현 (골든 크로스, 데드 크로스 등), 지지/저항선 돌파 여부 등 분석.
  • 퀀트 전략 적용: 다양한 퀀트 전략 (예: 모멘텀, 역발상, 퀄리티) 구현 및 백테스팅.
  • 시장 심리 연동: Market Intelligence Robot의 감성 분석 결과, 키워드 트렌드 등을 종목 분석에 반영.
  • 종목 스크리닝: 사용자가 정의한 조건(예: 시가총액, 특정 업종, 재무 지표 범위)에 맞는 종목 필터링.
  • 예측 모델 (선택 사항): LSTM, GRU 등 시계열 예측 모델을 활용하여 주가 방향성 예측 (높은 불확실성 감안).
• 투자 아이디어 제공 모듈:
  • 추천 종목 리스트: 분석 결과에 기반한 추천 종목 리스트 및 간략한 투자 요약.
  • 상세 분석 보고서: 추천 종목에 대한 재무, 기술적, 정성적 분석 요약.
  • 백테스팅 결과 시각화: 특정 전략에 대한 과거 성과 시각화.

데이터베이스 설계:

• DB 종류: PostgreSQL (정형 데이터), InfluxDB (시계열 데이터)
• 테이블/컬렉션 예시:
  • stock_daily_prices (InfluxDB - 시계열 데이터에 적합):
    • time (Timestamp)
    • symbol (Tag: 종목 코드)
    • open
    • high
    • low
    • close
    • volume
    • ma5 (5일 이동평균선)
    • rsi (RSI 값)
    • ... (다른 기술적 지표)
  • company_financials (PostgreSQL):
    • financial_id (PK)
    • company_code
    • fiscal_year (회계연도)
    • quarter (분기, 0:연간)
    • revenue (매출액)
    • operating_profit (영업이익)
    • net_income (당기순이익)
    • total_assets (총자산)
    • total_equity (총자본)
    • debt_ratio (부채비율)
    • eps (주당순이익)
    • per
    • pbr
    • roe
    • roa
    • reported_date (공시일)
  • company_master (PostgreSQL):
    • company_code (PK)
    • company_name
    • sector (업종)
    • industry (산업)
    • market_cap (시가총액)
    • listed_date
    • ceo_name
    • business_summary
  • analysis_results (PostgreSQL):
    • result_id (PK)
    • company_code
    • analysis_date
    • strategy_type (예: 가치, 성장, 모멘텀)
    • recommendation (예: 매수, 보유, 매도)
    • target_price (목표가, 선택 사항)
    • reasons (분석 근거 요약)
    • market_sentiment_impact (시장 심리 연동 결과)

(3) Trade Robot

목표: Stock Analysis and Choice Robot에서 제공된 투자 아이디어를 기반으로 실제 주식 거래 시스템과 연동하여 자동으로 주문을 실행하거나 예약 주문을 설정합니다.

기능 체계:

• 연동 모듈:
  • 증권사 API 연동: 국내 증권사 (키움증권 OpenAPI+, NH투자증권 QV Open API 등)의 거래 API 연동. (계좌 개설 및 API 사용 권한 필요)
  • 주문 송수신: 매수/매도 주문 정보 생성 및 증권사 시스템으로 전송.
  • 잔고 및 체결 내역 조회: 현재 보유 종목, 수량, 평가 손익, 미체결/체결 내역 조회.
• 주문 실행 모듈:
  • 시장가/지정가 주문: 다양한 주문 방식 지원.
  • 조건부 주문: 특정 가격 도달 시, 특정 시간 도달 시 등 조건에 따른 주문 실행. (예: 손절매, 이익 실현 자동 주문)
  • 분할 매수/매도: 지정된 수량과 가격으로 분할하여 매수 또는 매도 실행.
• 위험 관리 모듈:
  • 손절/익절 설정: 종목별, 계좌별 손절/익절 비율 설정 및 자동 실행.
  • 거래 금액 제한: 하루/종목별 최대 거래 금액 설정.
  • 과도한 거래 방지: 단기간 내 과도한 주문 발생 시 알림 또는 제한.
  • 시장 상황 모니터링: 급격한 시장 변동 발생 시 주문 일시 정지 또는 경고.
• 스케줄링 및 알림 모듈:
  • 자동 주문 예약: 특정 날짜, 시간에 주문을 예약.
  • 주문 실행 결과 알림: 주문 체결 여부, 잔고 변경 등 알림 (이메일, 메신저 등).
  • 시스템 오류 알림: API 연동 문제, 데이터베이스 오류 등 시스템 문제 발생 시 알림.
• 로그 및 보고서 생성 모듈:
  • 거래 내역 로그: 모든 주문 및 체결 내역 기록.
  • 성과 보고서: 일별, 주별, 월별 거래 성과 (수익률, 승률 등) 보고서 생성.

데이터베이스 설계:

• DB 종류: PostgreSQL (거래 기록 및 설정 관리)
• 테이블/컬렉션 예시:
  • trade_orders (PostgreSQL):
    • order_id (PK)
    • company_code
    • order_type (매수, 매도)
    • price_type (시장가, 지정가)
    • order_price (지정가인 경우)
    • order_quantity
    • order_time (주문 요청 시간)
    • status (대기, 체결, 부분 체결, 취소, 오류)
    • executed_price (실제 체결 가격)
    • executed_quantity (실제 체결 수량)
    • executed_time (체결 시간)
    • account_id (연동 계좌 ID)
    • api_response (증권사 API 응답 원문)
  • trade_executions (PostgreSQL):
    • execution_id (PK)
    • order_id (FK to trade_orders)
    • company_code
    • trade_time
    • trade_price
    • trade_quantity
    • commission (수수료)
    • tax (세금)
  • robot_settings (PostgreSQL):
    • setting_id (PK)
    • robot_name (로봇 이름: Market Intelligence, Stock Analysis, Trade)
    • parameter_name (파라미터 이름)
    • parameter_value (파라미터 값)
    • description
    • last_updated
  • risk_management_rules (PostgreSQL):
    • rule_id (PK)
    • company_code (적용 종목, 전체 적용 시 NULL)
    • rule_type (손절, 익절, 최대 거래 금액 등)
    • value_type (퍼센트, 고정 금액)
    • value
    • is_active (활성화 여부)

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프로젝트 폴더 구조 생성:

프로젝트의 확장성을 위해 다음과 같은 폴더 구조를 제안합니다.

auto3m_robot_project/
├── main.py # 메인 실행 스크립트
├── robots/
│ ├── init.py
│ ├── market_intelligence_robot.py
│ ├── stock_analysis_robot.py
│ └── trade_robot.py
├── data/ # 데이터 저장 (수집된 원본, 분석 결과 등)
│ ├── market_news_data.xlsx # 예시로 사용할 데이터 파일
│ └── stock_financials_data.xlsx
├── config/ # 설정 파일 (API 키 등)
│ └── settings.ini
└── logs/ # 로깅 파일

 

전체 로봇 간의 연동 방안:

• API 기반 연동: 각 로봇을 독립적인 서비스로 개발하고, RESTful API를 통해 데이터를 주고받는 방식. (예: Market Intelligence Robot이 분석 결과를 JSON 형태로 Stock Analysis Robot에 제공)
• 메시지 큐(Message Queue) 활용: RabbitMQ, Apache Kafka 등을 사용하여 로봇 간 비동기적인 데이터 전송. (예: Market Intelligence Robot이 새로운 시장 트렌드를 발견하면 메시지를 발행하고, Stock Analysis Robot이 이를 구독하여 즉시 반영)
• 공통 데이터베이스 활용: 각 로봇이 동일한 데이터베이스를 공유하여 필요한 데이터를 직접 조회. (복잡도 증가 가능성)

구현 시 고려사항:

• 데이터 출처의 안정성 및 신뢰성: 공개 데이터의 경우 갑작스러운 포맷 변경, 서비스 중단 등에 대비해야 합니다.
• 법적 준수: 특히 Trade Robot의 경우 증권사 API 사용 약관, 투자 관련 법규 등을 철저히 준수해야 합니다.
• 성능 및 확장성: 대량의 데이터를 처리하고 실시간에 가까운 분석을 위해 시스템 성능과 확장성을 고려해야 합니다.
• 예외 처리 및 로깅: 데이터 수집 오류, API 통신 오류, 분석 오류 등 다양한 예외 상황에 대한 견고한 처리와 상세한 로깅 시스템이 필수적입니다.
• 백테스팅 및 시뮬레이션: Trade Robot을 실제 운영하기 전에 과거 데이터를 이용한 철저한 백테스팅과 모의 투자를 통해 전략의 유효성과 안정성을 검증해야 합니다.
• 보안: 증권사 API 키, 개인 정보 등 민감한 정보에 대한 보안을 철저히 해야 합니다.

이 설계는 초기 제안이며, 실제 구현 시에는 요구사항의 상세화, 데이터 가용성, 기술 스택 선호 및 용이성에 따라 조정될 수 있습니다.

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SW 로봇 통합 관리 UI (대시보드) 제안

이 UI는 웹 기반으로 개발하여 언제 어디서든 접근 가능하도록 하는 것을 목표로 합니다. 사용자(개발자 또는 투자자)는 이 대시보드를 통해 로봇들의 작동 상태를 확인하고, 필요한 설정을 변경하며, 분석 결과를 시각적으로 파악할 수 있습니다.

1. 전체 레이아웃 (3단 구성)

화면을 크게 3개의 주요 영역으로 나눕니다.

• 상단 네비게이션 바 (Global Navigation Bar):
  • 로봇 시스템의 현재 작동 상태 요약 (예: "정상 작동 중", "경고: Market Intelligence Robot 데이터 수집 지연").
  • 빠른 메뉴 이동: 대시보드, Market Intelligence, Stock Analysis, Trade, 설정, 로그.
  • 알림 아이콘 (🔔) 및 사용자 프로필.
• 좌측 사이드바 (Navigation Sidebar):
  • 각 로봇 모듈로의 상세 이동 메뉴:
    • Intelligence Robot
      • 뉴스 트렌드
      • SNS 감성 분석
      • 거시 경제 지표
    • Choice Robot
      • 종목 스크리닝
      • 추천 종목
      • 백테스팅
    • Trade Robot
      • 실시간 잔고
      • 주문 내역
      • 위험 관리 설정
  • 시스템 설정, 로그 조회, 사용자 관리 등의 시스템 메뉴.
• 중앙 메인 콘텐츠 영역 (Main Content Area):
  • 선택된 메뉴에 따라 해당 로봇의 상세 정보, 시각화, 설정 인터페이스가 표시됩니다.

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2. 주요 대시보드 화면 구성 아이디어

2.1. 홈 대시보드 (Overall Status & Summary)

• 시스템 개요 위젯:
  • 각 로봇 (Market Intelligence, Stock Analysis, Trade)의 현재 상태 (정상, 경고, 오류) 및 마지막 업데이트 시간.
  • 총 활성 전략 수, 오늘의 총 거래량 (금액), 현재 보유 종목 수.
• 최근 주요 알림/이벤트 피드:
  • "Market Intelligence: A기업 관련 '호재' 키워드 50% 급증"
  • "Stock Analysis: OOO 전략으로 X 종목 신규 추천"
  • "Trade: AA 종목 매수 주문 체결 완료 (체결가: 10,500원)"
  • "시스템 경고: DB 연결 불안정"
• 주요 시장 지표: 코스피, 코스닥, 다우존스, 나스닥 등 실시간 또는 지연 시세 및 일간 등락률.
• 로봇별 핵심 요약 차트:
  • Market Intelligence: 최근 24시간 감성 지수 변화 (라인 차트).
  • Stock Analysis: 현재 추천 종목의 섹터별 분포 (파이 차트).
  • Trade: 일별/주별 누적 수익률 (막대 차트 또는 라인 차트).

2.2. Intelligence Robot 대시보드

• 뉴스/감성 트렌드:
  • 시간대별 전체 시장 감성 지수 변화 (라인 차트).
  • 주요 키워드 트렌드 그래프: 특정 기간 동안의 특정 키워드(예: 반도체, AI, 금리인상) 언급량 변화.
  • 실시간 뉴스 피드: 로봇이 수집한 최신 뉴스 목록 (제목, 출처, 발행일, 감성 점수). 클릭 시 상세 내용 팝업.
  • 주요 거시 경제 지표 현황판: 금리, 환율, 유가 등 핵심 지표의 현재 값 및 전일 대비 변화.
• 설정 및 제어:
  • 크롤링 소스 관리: 뉴스 매체, 커뮤니티 URL 추가/제거 및 크롤링 주기 설정.
  • 감성 분석 모델 재학습 트리거.
  • 키워드 알림 설정: 특정 키워드 언급량 임계치 설정.

2.3. Choice Robot 대시보드

• 종목 스크리닝:
  • 필터링 조건 설정 패널: PER 범위, ROE 최소값, 시가총액 범위, 특정 산업/섹터, 기술적 지표 조건(예: RSI < 30) 등.
  • 스크리닝 결과 목록: 조건에 맞는 종목 리스트 (종목명, 현재가, PER, ROE 등 주요 지표 요약). 클릭 시 상세 분석 페이지로 이동.
• 추천 종목 현황:
  • 활성 추천 종목 리스트: 로봇이 현재 추천하는 종목들 (종목명, 추천일, 추천 사유 요약, 목표가/손절가).
  • 추천 종목 수익률 현황: 각 추천 종목의 추천 이후 현재까지의 수익률.
• 백테스팅:
  • 전략 선택 및 파라미터 설정: 구현된 퀀트 전략 (예: 모멘텀, 역발상) 선택 및 파라미터(기간, 종목 수 등) 입력.
  • 백테스팅 실행 버튼.
  • 결과 시각화: 누적 수익률 곡선 (시장 대비), MDD (최대 낙폭), 승률, 손익비 등 핵심 성과 지표 대시보드.
• 설정 및 제어:
  • 분석 주기 설정: 종목 분석 및 추천 업데이트 주기.
  • 퀀트 전략 파라미터 튜닝 인터페이스.
  • Market Intelligence 연동 강도 조절.

2.4. Trade Robot 대시보드

• 실시간 잔고 및 평가:
  • 보유 종목 목록: 종목명, 현재가, 매수 단가, 보유 수량, 평가 손익, 수익률.
  • 총 자산, 투자 원금, 총 평가 금액, 총 수익률.
  • 현금 잔고.
• 주문 및 체결 내역:
  • 미체결 주문 목록: 종목명, 주문 유형, 가격, 수량, 주문 상태.
  • 체결 내역 테이블: 종목명, 매매 유형, 체결가, 체결 수량, 체결 시간, 수수료, 세금.
• 위험 관리 설정:
  • 계좌/종목별 손절매/익절매 비율 설정 (슬라이더 또는 입력 필드).
  • 일일 최대 손실 허용 금액/비율 설정.
  • 총 투자 한도 설정.
  • 시장 급변 시 자동 거래 일시 정지 옵션.
• 로그 및 알림:
  • 실시간 거래 로그: 모든 주문, 체결, 오류 발생 기록.
  • 알림 설정: 체결 알림, 손절/익절 발생 알림, 시스템 오류 알림 방식(이메일, 슬랙 등) 설정.
• 설정 및 제어:
  • 자동 거래 활성화/비활성화 토글.
  • 연동 증권사 API 키 관리 (보안을 고려한 입력 방식).
  • 주문 방식 우선순위 설정 (시장가 우선, 지정가 우선 등).

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3. 알고리즘 구현 및 고도화를 위한 UI 요소

개발자가 알고리즘을 직접 만지고 고도화하는 데 필요한 기능들을 UI에 통합합니다.

• 코드 스니펫 또는 설정 파일 편집기 (내장 또는 연동):
  • 간단한 로직 변경이나 파라미터 조정을 위해 웹 기반 코드 에디터를 제공하거나, GitHub/GitLab 등 코드 저장소와 연동하여 변경 사항을 바로 적용하고 푸시할 수 있도록 합니다.
  • (예: Stock Analysis Robot의 특정 퀀트 전략에 사용되는 재무 지표 가중치를 UI에서 직접 슬라이더로 조절하거나 값을 입력).
• 실시간 로그 스트림:
  • 각 로봇의 작동 로그를 실시간으로 스트리밍하여 UI에 표시합니다. INFO, WARN, ERROR 등 로그 레벨별 필터링 기능을 제공하여 문제 발생 시 신속하게 원인을 파악할 수 있도록 합니다.
• 성능 모니터링:
  • 각 로봇의 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 트래픽 등 시스템 리소스 사용량을 실시간으로 모니터링하는 차트를 제공합니다. 이는 성능 병목 현상을 파악하고 최적화하는 데 필수적입니다.
• 데이터 흐름 시각화:
  • Market Intelligence -> Stock Analysis -> Trade 로 이어지는 데이터 파이프라인의 시각화를 통해 데이터가 각 로봇을 거치면서 어떻게 변환되고 전달되는지 한눈에 볼 수 있도록 합니다. (간트 차트나 플로우 차트 형태)
• 모델 학습 및 배포:
  • 머신러닝 모델(감성 분석, 예측 모델)의 재학습(Retrain) 트리거 버튼과 새로운 모델 배포(Deploy) 기능을 제공하여 알고리즘 개선 후 손쉽게 시스템에 적용할 수 있도록 합니다.
• A/B 테스트 환경 설정 (선택 사항):
  • 다양한 알고리즘이나 전략을 동시에 실행하고 그 성과를 비교 분석할 수 있는 환경을 UI에서 설정할 수 있도록 합니다.

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4. 기술 스택 제안 (UI 개발)

• 프론트엔드:
  • React, Vue.js, Angular 중 하나 (SPA - Single Page Application 개발에 용이).
  • Chart.js, D3.js, Recharts 등 데이터 시각화 라이브러리.
  • Ant Design, Material-UI, Chakra UI 등 UI 컴포넌트 라이브러리로 빠르고 일관된 디자인 구현.
• 백엔드 (UI-API 연동):
  • Flask, FastAPI, Node.js (Express) 등 가벼운 웹 프레임워크를 사용하여 각 로봇의 데이터를 수집하고 UI로 제공하는 API를 구축합니다.
  • WebSocket: 실시간 데이터(로그, 시세, 주문 체결 알림)를 UI로 푸시하는 데 사용합니다.

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이러한 UI는 로봇 시스템의 복잡성을 관리하고, 효율적인 운영과 지속적인 알고리즘 고도화를 가능하게 할 것입니다. 실제 개발 시에는 사용자의 피드백을 반영하여 점진적으로 기능을 확장해 나가는 것이 중요합니다.

 

25.06.21.
Hoyal Horus Hawks