프로젝트 배경
프로젝트 배경 (율몽 릴리즈: AI 금융 비서 + VECM·EGARCH 시뮬레이션) 해결하려는 문제 - 지표/자산 조합이 많아도 “데이터 품질 100점”만으로는 전략 우열을 판단하기 어려움 - 단순 상관·정태 분석에 의존할 경우 공적분 관계나 변동성 구조가 반영되지 않아 실제 운용 성과와乖離 - 분석 실행 환경(패키지·버전·스크립트)이 표준화되지 않아 재현성과 보고 효율이 낮음 달성하고자 한
프로젝트 성과
데이터/품질 안정화
- 멀티티커 전처리(‘Close’ 단일화/주기 정렬/결측 보간)로 분석 가능 구간 100% 확보
- 실행 환경 표준화(venv+배치)로 재현 실패 0건
- 실행 환경 표준화(venv+배치)로 재현 실패 0건
성능/의사결정 지원
- “실제 성과 지표(총수익·연수익·샤프·MDD·초과수익)” 기반 최적 조합 자동 선발
- 상관구조 분석(강/중/약·양/음) 포함 종합 점수(0~100) 계산로 설명 가능성 제고
- 상관구조 분석(강/중/약·양/음) 포함 종합 점수(0~100) 계산로 설명 가능성 제고
모델링/시뮬레이션
- 변동성 신호 결합 기반 포지션 의사결정 로직으로 단순 상관·이동평균 대비 설명력 향상
- 10년 구간(TQQQ 기준) 시뮬레이션 완료, 지표/로그 자동 저장
- 10년 구간(TQQQ 기준) 시뮬레이션 완료, 지표/로그 자동 저장
운영/자동화
- 단계별 결과 표/로그 자동 생성으로 보고 자료 제작 시간 70% 단축
- 경고 억제/예외 처리(타깃 누락·NaN 과다·빈시계열)로 중단 없는 실행률 100% 확보
- 경고 억제/예외 처리(타깃 누락·NaN 과다·빈시계열)로 중단 없는 실행률 100% 확보
핵심 기능
진행 단계
기획
2024.08.
- 문제 정의(심볼/결측/평가 지표 한계), 성공 지표 설정(실제 성과 중심)
- 서비스 로드맵 수립: 데이터 파이프라인 → 모델링 → 자동화 → 리포팅
- 서비스 로드맵 수립: 데이터 파이프라인 → 모델링 → 자동화 → 리포팅
프로젝트 상세
프로젝트 개요 - 목적: 투자 의사결정을 지원하는 AI 어시스턴트와 공적분 기반 멀티자산 시뮬레이터를 하나의 실행 파이프라인으로 통합 - 역할: 단독 설계·구현·성능 튜닝·운영 자동화 - 범위: 데이터 파이프라인, 시계열 모델링(VECM·EGARCH), 변수 조합 최적화, 결과 리포팅(권장 조합 도출), 배치 실행 아키텍처 - Data Layer: yfinance 멀티티커 수집 → 멀티레벨 컬럼






