FinAI (13) 썸네일형 리스트형 핀테크 시스템을 설계할 때 반드시 지켜야 할 기본 원칙 정리 이 글은 핀테크 시스템에서 ‘돈’을 어떻게 다뤄야 하는지에 대한 핵심 원칙과 실무적인 설계 기준을 정리한 글입니다.일반적인 CRUD 중심의 시스템과 달리, 돈을 다루는 소프트웨어는 정확성, 불변성, 추적 가능성, 검증 가능성이 무엇보다 중요합니다.핀테크에 처음 합류한 개발자, 이미 금융 시스템을 만들고 있지만 왜 이렇게 복잡한 설계가 필요한지 다시 정리하고 싶은 분, 혹은 일반 시스템과 돈 시스템의 차이를 이해하고 싶은 분을 위해, 돈 중심 시스템의 설계 철학과 주요 기술 개념을 체계적으로 풀어봅니다.핀테크 시스템의 세 가지 핵심 원칙돈을 핵심 상태로 다루는 모든 시스템은 아래 세 가지 원칙 위에서 설계되어야 합니다.1. No Invented Data돈은 없던 곳에서 새로 생길 수 없습니다.중복 처리, .. Iris 7 거버넌스 기반 의사결정 아키텍처 정리 이 글은 금융범죄 대응 환경에서 Iris 7이 어떻게 의사결정을 구조화하고, 거버넌스를 의사결정 과정 자체에 내재화하며, 기존 시스템을 대체하지 않고 확장 가능한 결정 역량을 제공하는지를 정리한 글입니다. Iris 7의 의사결정 구조, 거버넌스 적용 방식, 운영 아키텍처, 기존 금융범죄 시스템과의 차이점을 중심으로 기술적 특징과 솔루션의 강점을 이해하기 쉽게 설명합니다.Iris 7의 의사결정 구조 개요Iris 7은 단순한 분석 도구가 아니라, 정책에 기반한 금융범죄 의사결정을 대규모로 수행하도록 설계된 플랫폼입니다. 구조화된 추론, 동적 컨텍스트 구성, 그리고 의사결정 단계에 직접 포함된 거버넌스 제어를 결합해 일관되고 검증 가능한 결정을 생성합니다.핵심은 “의사결정 이후에 통제하는 구조”가 아니라, 의.. 정형화되지 않은 금융 지식을 실행 가능한 인텔리전스로 바꾸는 QuantMind 프레임워크 정리 이 글은 정형화되지 않은 방대한 금융 리서치 자료를 구조화된 지식으로 변환하고, 이를 AI 기반으로 빠르게 탐색·활용할 수 있게 해주는 QuantMind 프레임워크를 정리한 글입니다. QuantMind가 왜 등장했는지, 어떤 구조와 특징을 가지고 있는지, 실제로 어떻게 사용할 수 있는지까지 핵심만 정리해 금융·퀀트 리서치 환경에서 어떤 가치를 제공하는지 살펴봅니다.QuantMind란 무엇인가QuantMind는 정량 금융(Quantitative Finance)을 위한 지능형 지식 추출 및 검색 프레임워크입니다. 논문, 뉴스, 블로그, 리포트, SEC 공시 등 정형·비정형 금융 콘텐츠를 수집해 의미 기반의 지식 그래프로 구조화하고, 자연어 질의를 통해 필요한 인사이트를 빠르게 찾아낼 수 있도록 설계되었습니다.. 오픈소스로 구현한 주식 시장 플랫폼 OpenStock 기술 구조와 특징 정리 이 글은 오픈소스 주식 시장 플랫폼 OpenStock를 중심으로, 어떤 배경에서 만들어졌고 어떤 기술 스택과 기능을 통해 동작하는지 정리한 기술 블로그입니다. 상용 시장 데이터 플랫폼의 대안으로 제시되는 OpenStock의 철학, 시스템 구성, 핵심 기능, 그리고 실제 실행 방법까지 한 번에 이해할 수 있도록 정리했습니다. 오픈소스 기반 금융 서비스 아키텍처에 관심 있는 개발자라면 전체 구조를 파악하는 데 도움이 될 것입니다.OpenStock 프로젝트 개요**OpenStock**는 유료 시장 플랫폼의 대안으로 만들어진 오픈소스 주식 시장 애플리케이션입니다. 실시간에 가까운 주가 정보 조회, 개인화된 관심 종목 관리, 기업 정보 분석 기능을 제공하며 누구나 자유롭게 사용하고 수정할 수 있도록 공개되어 있습.. 자연어로 만드는 퀀트 전략 자동화 플랫폼, Vibe-Trading 기술 정리 이 글은 자연어 입력만으로 트레이딩 전략을 생성하고, 백테스트와 분석까지 자동으로 수행하는 AI 기반 퀀트 플랫폼 Vibe-Trading에 대해 정리한 기술 블로그입니다.복잡한 전략 코드 작성 없이도 아이디어를 빠르게 검증하고, 멀티 에이전트 기반 분석과 다양한 백테스트 엔진을 활용해 전략의 신뢰도를 높이고자 하는 독자에게 적합한 내용을 다룹니다.Vibe-Trading 개요Vibe-Trading은 자연어로 입력한 전략 아이디어를 기반으로 전략 코드 생성 → 데이터 수집 → 백테스트 → 분석 → 내보내기까지 하나의 흐름으로 처리하는 AI 기반 멀티 에이전트 트레이딩 도구입니다.이 도구는 연구와 시뮬레이션, 백테스트 전용으로 설계되었으며 실거래 기능은 포함하지 않습니다. Python 기반 오픈소스 프로젝트로.. Fincept Terminal v4: 오픈소스로 구현한 차세대 금융 인텔리전스 데스크톱 플랫폼 이 글은 Fincept Terminal v4가 어떤 금융 분석 플랫폼인지, 어떤 기술적 배경과 특징을 가지고 있는지, 그리고 기존 금융 터미널과 무엇이 다른지를 정리한 글입니다.멀티 자산 분석, AI 에이전트, 대규모 데이터 커넥터, 네이티브 C++ 성능을 기반으로 한 Fincept Terminal의 구조와 강점을 중심으로, 실제 설치 및 사용 방식까지 함께 살펴봅니다.Fincept Terminal이란 무엇인가Fincept Terminal은 기관급 금융 분석을 개인과 개발자에게 개방하는 오픈소스 금융 인텔리전스 플랫폼입니다.“Your Thinking is the Only Limit. The Data Isn't.”라는 문구처럼, 데이터 접근성과 분석 깊이에 제한을 두지 않는 것을 핵심 철학으로 합니다.v4.. 멀티 에이전트 기반 투자 분석 플랫폼: Agentic AI Investment Analysis Sample 구조와 활용 방법 이 글은 Agentic AI Investment Analysis Sample 프로젝트를 기반으로, 멀티 에이전트 아키텍처를 활용한 투자 분석 플랫폼이 어떻게 구성돼 있고 어떤 문제를 해결하는지 정리한 기술 블로그입니다.Microsoft Agent Framework와 Azure 서비스를 중심으로, 문서 분석부터 투자 시나리오 분석까지 자동화하는 구조와 주요 기능, 그리고 실제 사용 흐름을 단계별로 설명합니다. 멀티 에이전트 AI 시스템을 설계하거나 Azure 기반 AI 아키텍처를 이해하고 싶은 독자에게 실질적인 참고 자료가 되는 것을 목표로 합니다.Agentic AI Investment Analysis Sample 개요Agentic AI Investment Analysis Sample은 투자 기회를 다각도.. 실시간 금융 시장에서 LLM 에이전트는 제대로 판단할 수 있을까 - 완전 자동화 금융 의사결정 벤치마크 AI-Trader 심층 분석 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년간 비약적인 발전을 이루며, 단순한 질의응답 도구를 넘어 자율적으로 사고하고 행동하는 에이전트(Autonomous Agent) 로 확장되고 있습니다. 특히 추론 능력과 도구 활용 능력이 결합되면서, LLM이 실제 의사결정 영역까지 대체할 수 있을 것이라는 기대도 커지고 있습니다.하지만 금융 시장은 정적인 문제 풀이 환경과는 전혀 다릅니다. 실시간으로 변하는 가격, 불완전한 정보, 예측 불가능한 외부 변수, 그리고 무엇보다 실제 손익과 리스크가 수반되는 의사결정이 요구됩니다. 이러한 환경에서 LLM 에이전트는 과연 인간 수준의 판단을 내릴 수 있을까요?이번 글에서는 이러한 질문에 체계적으로 답하기 위해 제안된 연구,**LLM 에이전트의 금융 시장 의사결정 능력을 평가.. 이전 1 2 다음
