1) 문제점

시장 변화에 대한 대응 한계: 기존의 고정 알고리즘 기반 트레이딩 봇은 급변하는 가상자산 시장의 패턴 변화에 유연하게 대응하지 못해 수익률 변동성이 큼.

데이터 분석의 복잡성: 수많은 종목(ADA, DOGE, MATIC 등)에서 발생하는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 유의미한 매매 신호를 포착하는 데 기술적 한계가 존재함.

운영 안정성 부족: 24시간 중단 없이 작동해야 하는 트레이딩 시스템 특성상, 서버 안정성과 데이터 무결성을 보장하는 견고한 백엔드 아키텍처가 필수적임.

2) 프로젝트 목표

자기 진화형 시스템 구현: 시장 데이터를 실시간으로 학습하여 스스로 매매 패턴을 도출하고 진화하는 'Self-Evolving System' 구축.

수익률 최적화 및 리스크 관리: 59가지 이상의 학습된 패턴을 바탕으로 승률이 높은 시점에 자동 매매를 실행하여 안정적인 수익 지표 확보.

실시간 시각화 대시보드 제공: 복잡한 거래 현황과 패턴 분석 결과를 직관적으로 파악할 수 있는 고성능 대시보드 개발.

3) 주안점

10년 차 숙련도의 기술 집약: Python/Django를 활용하여 초단위 시세 변동에도 지연 없는 실시간 데이터 처리 파이프라인과 API 서버 구축.

알고리즘의 정교함: 단순히 고정된 수치를 따르는 것이 아니라, Strategy Score(0.860)와 같은 지표를 통해 모델의 신뢰도를 스스로 검증하는 고도화된 로직 적용.

상용 수준의 인프라 설계: 7건의 상용 앱 런칭 경험을 바탕으로, AWS 환경에서 무중단 운영이 가능한 안정적인 시스템 인프라 배포.

1) 프로젝트 개요

서비스 소개: 59가지 이상의 시장 패턴을 스스로 학습하고 진화하는 '자가 학습형(Self-Evolving) 가상자산 트레이딩 시스템' 개발

메인 타깃: 고도화된 데이터 분석 기반의 자동 매매 솔루션을 필요로 하는 개인 투자자 및 자산 관리 서비스 운영사

2) 작업 범위

참여 범위: 1인 개발 (기획, 데이터 파이프라인 설계, AI 모델링, 백엔드 API, 대시보드 UI 개발 및 AWS 인프라 구축 전 과정 수행)

지원 환경: Web (Responsive Dashboard), Linux Server (Ubuntu), Docker 컨테이너 기반 운영 환경

3) 주요 업무

자가 학습 엔진 구축: 실시간 시세를 분석하여 현재까지 59개의 유효 패턴을 도출하고, 시장 상황에 따라 모델을 스스로 갱신하는 로직 구현

실시간 대시보드 구현: Python/Django를 활용하여 실시간 자산 현황, 최근 포착 패턴(GUNUSDT +35.8% 등), 수익률 지표를 시각화하는 고성능 대시보드 개발

멀티 체인 패턴 분석: ADA, DOGE, MATIC 등 다양한 가상자산의 데이터를 통합 분석하여 최적의 진입 시점을 도출하는 분산 처리 시스템 구축

자동 매매 실행 모듈: API 연동을 통한 실시간 매수/매도 실행 및 거래 안정성 확보를 위한 예외 처리 로직 적용

4) 주안점

데이터 무결성 및 실시간성: 10년 이상의 숙련도를 바탕으로 초단위 시세 변동에도 지연 없는 데이터 처리가 가능하도록 백엔드 아키텍처를 최적화했습니다.

시스템 안정성: 트레이딩 시스템 특유의 무중단 운영을 위해 AWS 기반의 자동 복구 시스템 및 모니터링 환경을 직접 구축했습니다.

사용자 친화적 UI/UX: 복잡한 기술 지표(Strategy Score 0.860 등)를 사용자가 직관적으로 파악할 수 있도록 다크 모드 기반의 세련된 대시보드 UI를 설계했습니다.