요약

이 글은 금융 시장에서 안정적인 수익을 추구하는 양적 투자(Quantitative Investment)의 핵심 과제인 '비정상성' 극복에 초점을 맞추고 있습니다. 기존의 개별 모델들을 통합하여, 데이터 수집부터 특징량 생성, 예측 모델링, 그리고 최종 주문 실행 및 자체 진화(재학습)까지 전 과정을 포괄하는 AI 트레이딩 시스템의 전체 아키텍처를 설계하고 설명합니다.

핵심 포인트

• AI 트레이딩 시스템은 단일 알고리즘이 아닌, 여러 구성 요소가 통합된 유기적인 생태계로 접근해야 한다.
• 시스템 아키텍처는 데이터 수집(Data Acquisition)부터 특징량 생성(Feature Engineering), 예측 모델링(Prediction Model), 주문 실행(Order Execution)까지 전 과정을 포함한다.
• 성공적인 트레이딩 시스템은 시장 변화에 대응하기 위해 모델의 자체 진화 및 재학습 메커니즘을 갖추어야 한다.