플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 개인 트레이더의 반복 손실은 전략보다 매매 '행동'(손절 지연, 과매매, 뇌동매매)에서 발생 - 기존 매매일지는 수기 기록·자기보고 방식이라 객관성이 낮고 지속률이 떨어짐 - 투자 관련 서비스 특성상 자문업 규제에 저촉되지 않는 설계가 필수 2) 프로젝트 목표 - 매매 기록을 행동 지표로 자동 변환하는 분석 엔진 개발 - LLM 기반 AI 코칭을 규제 안전 범위(사후 분석·비추천
프로젝트 성과
단일 코드베이스로 3개 플랫폼 동시 출시
Flutter 하나의 코드베이스로 iOS·Android·웹을 동시 출시해, 플랫폼별 개별 개발 대비 개발·유지보수 리소스를 크게 절감했습니다.
6개국 규제 검토 반영 설계
미국·한국·홍콩·싱가포르·호주·캐나다의 자문업 규제를 검토하고, AI 출력 가드레일로 규제 리스크를 차단한 상태로 출시했습니다.
5,000 사용자 규모 인프라 설계
GCP Cloud Run 서버리스 기반으로 약 5,000 사용자 규모까지 대응 가능한 스펙을 산정해 초기 운영 비용을 최소화했습니다.
핵심 기능
매매 행동 자동 분석
매매 기록을 손절 지연·과매매 등 행동 지표로 자동 변환해, 감이 아닌 데이터로 자신의 매매 습관을 확인할 수 있습니다.
프로젝트 상세
[배경] 개인 트레이더의 반복 손실은 전략보다 매매 '행동'(손절 지연, 과매매, 뇌동매매 등)에서 비롯되는 경우가 많지만, 이를 객관적 데이터로 확인할 도구가 없었습니다. 미국 리테일 트레이더를 타겟으로, 매매 기록을 행동 지표로 자동 변환하고 AI가 코칭하는 서비스를 기획했습니다. [수행 범위] 기획, UI/UX, Flutter 앱 개발, Python·Supabase 백엔드, GCP Cloud R
