用Tushare数据搭建AI量化分析系统，已开源至GitHub

Context

방대한 A주 시장의 데이터 수집 및 분석 과정에서 발생하는 수동 작업의 한계. 개별 종목의 기본적 분석과 기술적 분석을 병행하는 데 소요되는 과도한 시간과 리소스 문제.

Technical Solution

• DataFetcherManager 추상화 계층을 통한 Tushare, Akshare, Eastmoney, Sina 등 다중 데이터 소스의 유연한 전환 구조
• 특정 데이터 소스 장애 시 즉시 다음 우선순위 소스로 교체하는 Failover 메커니즘 적용
• 실시간 시세, K-Line 패턴, 섹터 정보를 LLM에 전달하여 정량적 수치와 정성적 분석을 결합한 종합 판단 로직
• 분석 결과인 감성 점수(0-100)와 매매 전략(매수/보유/관망/매도)을 정형화하여 출력하는 프롬프트 설계
• 대량의 분석 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 SQLite 기반 로컬 스토리지 아키텍처
• 분석 보고서 자동 전송을 위한 Feishu 로봇 기반의 정기 푸시 알림 시스템

Impact

• A주 약 4,000개 종목에 대한 배치 분석 수행 완료

Key Takeaway

데이터 소스의 가용성을 확보하는 추상화 계층과 LLM의 추론 능력을 결합하여 비정형 시장 데이터를 정형화된 투자 전략으로 변환하는 파이프라인 설계 방식.