피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
RAG 및 TFLite 기반 실시간 인도 시장 AI 트레이딩 시스템 구축
I Built an AI-Powered Algo Trading App for the Indian Stock Market - Here's What I Learned
AI 요약
Context
인도 주식 시장의 제도권 플랫폼과 단순 앱 사이의 간극을 해소하기 위한 Paper Trading 플랫폼 설계 실시간 틱 데이터 처리의 불안정성과 서구권 데이터 중심 AI 모델의 낮은 도메인 적합성 해결 필요
Technical Solution
- Tick-by-tick 데이터의 실시간성 보장을 위한 REST API 대체 WebSockets 도입
- 실시간 데이터 스트림 처리 최적화를 위한 Kotlin Coroutines 기반 비동기 프론트엔드 설계
- 자연어 전략을 실행 가능한 로직으로 변환하는 LLM 파싱 및 Hallucination 방지용 Validation Layer 구축
- 인도 시장 특화 데이터 학습을 위한 Fine-tuning 및 SEBI 규정 기반 RAG 하이브리드 아키텍처 적용
- 지연 시간 최소화 및 데이터 보안 강화를 위한 TFLite 기반 On-device ML 추론 엔진 구현
- Lookahead Bias 제거를 통한 백테스팅 엔진의 데이터 파이프라인 전면 재설계
실천 포인트
1. 도메인 특화 AI 구축 시 일반 모델의 지식 편향을 확인하고 RAG와 Fine-tuning 전략을 구분하여 적용할 것
2. 금융 데이터 백테스팅 설계 시 미래 데이터 참조(Lookahead Bias) 방지를 위한 데이터 격리 검증 프로세스를 수립할 것
3. LLM의 비정형 출력을 시스템 로직에 연결할 때 반드시 정형 스키마 검증 단계(Validation Layer)를 포함할 것
4. 지연 시간에 민감한 엣지 기능은 Cloud API 대신 On-device ML 도입을 검토할 것