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Insights
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ZennAI 번역헤드라인
AI를 활용한 동일 트레이딩 전략의 Alpaca 및 QuantConnect 코드 변환 비교
동일한 트레이딩 전략(EMA, RSI, ATR)을 Alpaca와 QuantConnect 두 플랫폼에 구현하는 과정을 비교합니다. 단순 구문 변환만으로는 부족하며, 주문 처리나 포트폴리오 관리 등 각 플랫폼의 환경적 차이로 인해 AI가 전략의 본질적인 의미를 유지할 수 있는지 검증하는 것이 핵심입니다.
4일 전0
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자연어에서 TradingView Pine Script 생성해 보기
본 글은 자연어 설명을 활용하여 TradingView의 Pine Script 코드를 AI로 초안 생성하는 방법을 다룹니다. 이 과정은 복잡한 트레이딩 전략 구현 시간을 단축시켜주는 효과가 있습니다. 다만, 생성된 코드는 repainting, 진입/청산 로직 등 금융 특성을 반드시 검증해야 합니다.
4일 전0
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금융 캔들 전용 기반 모델 Kronos로 BTC/USDT 가격 변동 예측하기
AAAI 2026에 채택된 금융 전용 기반 모델 'Kronos'를 활용하여 BTC/USDT 가격 변동을 예측하는 실험 결과를 분석했습니다. Kronos는 OHLCV 데이터를 계층적 이산 토큰으로 변환하고 자기회귀 트랜스포머로 학습합니다. CPU 환경에서도 실용적인 속도로 작동하며, GPU 대비 약 7배의 시간 차이가 관찰되었습니다.
10월 21일0
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Anthropic, 자사 주식의 5%를 공익 기금으로 출연 발표 및 AI 에이전트 관련 대형 사이트들의 대응 변화
Anthropic이 자사 주식의 5%를 공익 기금에 출연한다고 발표하며, AI 기업의 사회적 책임(CSR) 강화 추세를 보여주었습니다. 또한, 대형 온라인 플랫폼들이 AI 에이전트가 예약이나 쇼핑을 대신하는 것을 막기 시작하면서 시장 대응 변화도 감지되었습니다.
10월 19일0
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기업 재무 데이터는 로컬 LLM을 사용하고 싶다. 로컬 LLM에게 재무 분석 문제를 풀어보게 했다.
본 기사는 재무 분석 문제를 풀기 위해 로컬 LLM을 활용한 실험 결과를 다룹니다. 자기자본비율, ROE 등 실제 재무 지표 계산 및 자금 흐름 예측 문제 100개를 AI 모델에 제시하고 성능을 검증했습니다. Gemini 3.8 Flash와 Qwen3.8 27B 같은 상위 모델이 높은 정답률(95%)을 보였으나, 모델별 편차가 크다는 점을 확인했습니다.
10월 18일2
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LLM으로 가상의 기업 94개사, 분개장 70만 행의 월별 재무 데이터셋을 구축해봤습니다
가상의 94개 기업에 대해 1년 치 월별 재무 데이터셋을 구축하여 공개했습니다. 이 데이터는 총 70만 행의 분개장과 월별 재무제표를 포함하며, 기존에는 파악하기 어려웠던 '월별 변화'와 '분개장 수준의 상세 내역'을 제공합니다. 이 데이터셋은 인간 학습용으로 재무지표 연결 고리를 이해하는 데 사용되며, LLM의 재무 분석 및 집계 능력을 검증하는 AI 테스트베드 역할을 합니다.
10월 16일1
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LangGraph와 Qlib Alpha158, Google TimesFM을 활용한 '자율형 AI 헤지펀드'를 OSS 공개하게 된 이야기
본 글은 LLM의 추론 능력과 결정론적 퀀트 계산 능력을 분리하여 결합한 자율형 AI 헤지펀드 엔진 'Lumina Capital (v6.0)'을 소개합니다. 이 시스템은 LangGraph를 활용해 편향 없는 멀티 에이전트 합의 구조를 구축하고, Qlib Alpha158과 Google TimesFM 같은 전문 퀀트 모델을 통합하여 실전적인 투자 결정을 내립니다.
10월 14일1
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오늘의 시장 브리핑
외부 금융 API(yfinance 등)는 비공식 엔드포인트에 의존하여 사양 변경이나 제한으로 인해 예고 없이 데이터 획득이 중단될 위험이 높습니다. 따라서 시스템은 단일 장애점(SPOF)을 피하기 위해 멀티 소스 구성과 폴백 처리를 설계해야 합니다. 또한, 데이터가 누락되었을 때 추정치로 보정하는 대신 엄격한 유효성 검사 및 에러 핸들링이 필수적입니다.
10월 13일1
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코드를 작성하지 않고 Claude Code로 일본 주식 투자 도구 2가지 만들기 전체 과정
본 글은 코드를 직접 작성하지 않고 Claude Code에게 PM 역할을 맡겨 일본 주식 투자 도구 2가지(투자 가능 여부 체커, 급등주 체커)를 개발한 과정을 소개합니다. 이 도구들은 재무 지표 계산과 테마별 움직임 감지 등 정해진 규칙에 따라 후보와 근거만 제시하며, 최종 판단은 사용자가 직접 내립니다. 개발 과정에서는 AI의 판단을 맹신하지 않고, 모든 수치와 조건, 이유를 기록하여 검증 가능성을 확보하는 설계 원칙을 강조합니다.
10월 11일3
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【MCP 직접 제작】 일상에서 쓰는 AI를 전담 트레이더로! 일본 주식 및 가상화폐 시뮬레이션 거래 환경 'Trading Dojo' 설계와 구현
본 기사는 Model Context Protocol (MCP)을 활용하여, AI 에이전트와 함께 주식 및 가상화폐 시뮬레이션 거래를 할 수 있는 'Trading Dojo' 시스템을 설계하고 구현한 과정을 다룹니다. 사용자가 자신의 AI에게 직접 거래 툴 권한을 부여함으로써, 전담 PB처럼 시장 분석과 매매 시뮬레이션을 진행할 수 있습니다.
10월 10일0
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AI 사용 횟수당 전기 요금은 얼마일까? (전 세계 규모까지 계산)
AI 사용 횟수당 전기 요금을 계산하여 개인적 비용은 미미하지만, 전 세계적으로는 연간 약 170억 엔에 달할 것으로 추정했습니다. 데이터센터의 전력 수요 증가가 예상되며, 향후 AI 성장의 주요 병목 현상은 전력이 아닌 다른 곳에 있을 것이라고 분석합니다.
10월 9일0
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AI FX 전략을 미래 기간(Forward)에도 적용하기 위한 검증 방법
AI를 활용한 FX 전략 백테스트에서 과적합(overfitting) 문제를 해결하기 위해, 과거 최고 수익률에만 의존하는 대신 연도별/조건별로 엄격하게 검증하는 방법을 제시합니다. 그 결과, 포워드 기간에서도 적자 전환은 피했지만 높은 수익을 기대하기는 어려웠습니다. 핵심은 가장 많은 수익을 낸 설정이 아니라, 조건 변화에도 무너지지 않는 안정적인 설정을 찾는 것입니다.
10월 9일0
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미국 주가 상승과 국내 하이테크 저조의 괴리 분석: 미국 금리 4.97% 환경에서의 시장 데이터 (2026년 9월 11일)
미국 주식 시장은 금리 상승에도 불구하고 리스크 온 기세가 강해지며 지수가 상승했습니다. 반면, 일본 증시에서는 전통 제조업주는 강세를 보였으나, 하이테크 및 그로스주에서 자금 이탈 현상이 뚜렷하게 나타났습니다. 이는 높은 장기 금리가 미래 가치를 할인하며 기술주의 부담을 키우고 있음을 시사합니다.
10월 7일0
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Snowflake per-user quotas를 활용한 AI 사용 비용 개인별 상한 및 증액 신청 운영
Snowflake의 per-user quotas 기능을 활용하여 AI 사용 비용을 개인별로 상한 설정 및 증액 신청 운영 방안을 제시합니다. 이 설계는 모든 사용자에게 기본 쿼터를 적용하고, 필요 시 태그를 통해 높은 범위의 쿼터로 전환하는 방식입니다. 이를 통해 기존 웨어하우스나 CoCo 제한으로는 관리하기 어려웠던 AI 기능 사용 비용까지 개인 단위에서 효과적으로 통제할 수 있습니다.
10월 7일0
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주목받는 판단 특화 AI 'Jev'에 미국 주식 매매를 시켰지만, 어떤 방법으로도 이길 수 없었다는 이야기
판단 특화 AI 모델 'Jev'를 활용하여 가상 자금으로 미국 주식 자동 매매를 시도했으나, 2일간의 테스트 결과 -0.63%의 손실을 기록했습니다. 이 글은 Jev의 작동 방식과 다양한 매매 전략(5분봉 지표, 패턴 등)을 적용한 과정을 상세히 설명하며, AI가 시장에서 우위를 점하기 어려움을 입증합니다.
10월 6일1
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닛케이 평균 +2.12% 상승 이면에 숨겨진 왜곡: 2026년 9월 8일 시장 데이터로 읽는 리스크 지표
본 기사는 닛케이 평균 지수가 급등했음에도 불구하고, 주요 개별주들이 하락하는 일본 시장의 양극화 현상을 분석합니다. 특정 대형주의 움직임이 전체 지수를 왜곡할 수 있음을 경고하며, 미국 국채 금리 및 VIX 상승 등 글로벌 리스크 요인도 함께 고려해야 함을 시사합니다.
10월 3일1
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「비용은 1/10이 되지만 매출은 10배가 되지 않는다」— 월 2만 엔의 AI와 월 매출 200만 엔 사이의 실측 검증
AI 에이전트를 활용해 운영 비용을 극단적으로 낮춘 1인 기업의 실측 데이터를 공개하며, 비용 절감이 반드시 매출 증대로 이어지지는 않는다는 경영적 교훈을 전달합니다.
8월 8일1
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AI 시대의 경쟁 우위는 어디에 있는가: PL 사고에서 BS 사고의 투자로 ②
AI 투자를 단기적 수익(PL) 관점이 아닌 중장기적 자산(BS) 관점에서 접근해야 함을 강조합니다. 데이터 플라이휠과 하네스(Harness) 구축을 통해 조직의 AI 역량을 자산화하는 메커니즘을 제안합니다.
8월 7일0
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Anthropic은 '안전성'을 기업 도입의 차별화 요소로 바꿀 수 있었는가
Anthropic이 '안전성 및 거버넌스'를 핵심 전략으로 내세워 기업 시장 점유율을 확대하고 있는지 분석합니다. 펜타곤과의 계약 조건 변경 거부 사건과 최근 기업 도입 점유율 데이터가 공개되면서, 안전성이 실제 수익화와 차별화 요소로 작용하는지에 대한 논의가 심화되고 있습니다.
8월 5일2
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백테스트가 거짓말을 한 4가지 경로. 전부 숫자를 의심한 곳에서 찾아냈다
AI가 작성한 주식 자동 매매 봇의 백테스트 결과가 실제와 달랐던 4가지 오류 경로를 분석합니다. 데이터 지연, 종가 누락, 데이터 중복 등 수치적 오류가 어떻게 수익률을 왜곡하는지 다룹니다.
8월 4일2