프로젝트 배경

기존 알고리즘 트레이딩 시스템의 주요 문제점들을 해결하고자 시작했습니다.

첫째, 백테스팅 과정에서 미래 정보를 사용하는 정보 누수 문제가 있어 실제 성과와 큰 차이를 보였습니다. 이를 해결하기 위해 워킹 포워드 검증 방식을 구현하여 실제와 괴리를 대폭 축소했습니다.

둘째, 대부분의 트레이딩 시스템이 이론적 수준에 머물러 실제 프로덕션 환경에서의 검증이 부족했습니다. 본 프로젝트는 실제 자금으로 운영되며 모든 거래 기록을 투명하게 공개하여 실전 검증된 시스템임을 입증합니다.

셋째, 금융 시계열 분석과 알고리즘 트레이딩을 학습하려는 개발자들을 위한 완전한 교육 자료가 부족했습니다. 이론부터 실전까지의 전체 과정을 포함한 오픈소스 프로젝트로 제공하여 학습자들이 실제 운영되는 시스템의 코드를 직접 확인하고 학습할 수 있도록 했습니다.

최종 목표는 정보 누수 없는 올바른 백테스팅 방법론을 제시하고, 실제 자금으로 검증된 프로덕션 수준의 트레이딩 시스템을 구축하며, 이를 통해 양적 금융 분야의 교육 자료로 활용할 수 있는 완전한 오픈소스 프로젝트를 만드는 것입니다.

1) 포트폴리오 소개

금융 시계열 분석 및 알고리즘 트레이딩 시스템 개발 프로젝트입니다.
양적 금융 분석가, 데이터 사이언티스트, 알고리즘 트레이더를 대상으로 하는
종합적인 금융 데이터 분석 및 자동매매 시스템을 구축했습니다.

VECM-EGARCH 하이브리드 모델을 활용한 프로덕션 수준의 트레이딩 시스템으로,
실제 자금으로 운영 중이며 모든 거래 기록을 투명하게 공개하고 있습니다.

2) 작업 범위

- 전체 시스템 아키텍처 설계 및 개발
- 시계열 분석 모델 구현 (ARIMA, GARCH, VAR, VECM)
- 하이브리드 예측 모델 개발 (VECM-EGARCH 결합)
- 백테스팅 프레임워크 구축
- 실시간 API 연동 (증권사 API, Binance API)
- 자동매매 시스템 개발
- 성과 지표 계산 및 모니터링 시스템
- 웹 대시보드 연동
- 문서화 및 교육 자료 작성 (한국어, 영어)

개발 환경:
- Python 3.8+
- Git/GitHub 버전 관리
- 모듈화된 코드 구조
- 테스트 프레임워크 (pytest)

3) 주요 업무

시계열 분석 모듈:
- 정상성 검정 및 데이터 변환
- ARIMA, GARCH 계열 모델 구현
- 다변량 시계열 분석 (VAR, VECM)
- 공적분 분석 및 오차수정모델

트레이딩 전략 개발:
- VECM-EGARCH 하이브리드 예측 모델
- 동적 재최적화 시스템 (ECT alpha 기반)
- 신뢰도 기반 포지션 크기 조절 (0.2~0.8 비율)
- 매수/매도 별도 예측 기간 설정 (4일/7일)

백테스팅 시스템:
- 워킹 포워드 검증 구현
- 정보 누수 방지 메커니즘
- 성과 지표 계산 (샤프 비율, 최대 낙폭, 승률 등)
- 바이앤홀드 대비 분석

프로덕션 시스템:
- 실시간 증권사 API 연동
- 자동 주문 실행 시스템
- 일일 거래 기록 자동 업로드
- 실시간 성과 모니터링

4) 주안점

정보 누수 방지:
- 백테스팅 시 미래 데이터 사용을 완전히 차단
- 워킹 포워드 검증을 통한 올바른 백테스팅 구현
- 각 시점에서 과거 데이터만 사용하여 모델 재훈련

동적 모델 적응:
- 시장 조건 변화 감지 및 자동 재최적화
- ECT alpha 값 모니터링을 통한 공적분 관계 건강도 추적
- 변동성 기반 모델 조정

리스크 관리:
- 모델 신뢰도에 따른 동적 포지션 크기 조절
- 롤링 윈도우를 활용한 적응형 임계값 계산
- 최대 낙폭 및 샤프 비율 기반 성과 평가

프로덕션 안정성:
- 실제 자금으로 운영되는 시스템의 안정성 확보
- 에러 핸들링 및 예외 처리
- 거래 기록 투명성 (모든 거래 공개)
- 모듈화된 코드 구조로 유지보수성 향상

교육적 가치:
- 수학적 공식과 상세한 주석 포함
- 단계별 학습 자료 제공
- 한국어 및 영어 문서화
- Udemy 강의와 연계된 실전 예제