AI 학습 데이터 시스템: 모든 거래 신호를 자동 수집하는 구조
2025년 12월
학습 데이터 시스템의 목적
NoahAI Labs의 금융 AI 시스템은 "고정된 자동화"가 아닌 "경험을 축적하는 판단 구조"를 지향합니다. 이를 위해 모든 거래 신호를 자동으로 수집하고 분석하는 학습 데이터 시스템을 구축했습니다.
이 시스템의 목적은:
- 지속적 학습: 실제 거래 경험을 바탕으로 지속적 학습
- 패턴 인식: 시장 패턴을 자동으로 인식하고 학습
- 동적 최적화: 시장 변화에 따라 동적으로 최적화
- 거래소별 특성 반영: 각 거래소의 특성을 독립적으로 학습
데이터 수집 구조
1. 자동 신호 수집
모든 거래소에서 1분 간격으로 자동 신호 수집합니다.
- APISignalManager: 거래소별 API 신호 교환 및 학습 데이터 생성
- 자동 실행: 백그라운드에서 자동으로 실행
- 표준화: 거래소별 데이터를 표준화된 형식으로 변환
- 저장: 학습 데이터베이스에 자동 저장
2. 수집 데이터 유형
- 시장 데이터: 가격, 거래량, 변동성 등
- 기술적 지표: RSI, MACD, 볼린저 밴드 등
- 시장 심리: 공포/탐욕 지수, 펀딩비 등
- 거래 신호: 매수/매도 신호 및 결과
데이터 구조 설계
1. Signal History
모든 거래 신호의 이력을 기록합니다.
- 신호 발생 시간
- 신호 유형 (매수/매도)
- 시장 상황 (상승장/하락장/횡보장)
- 거래 결과 (수익/손실)
2. Pattern Analysis
수집된 데이터를 분석하여 패턴을 추출합니다.
- 성공적인 거래 패턴
- 실패한 거래 패턴
- 시장 상황별 패턴
- 거래소별 패턴
3. Dynamic Thresholds
시장 변화에 따라 동적으로 임계값을 조정합니다.
- 시장 상황별 임계값
- 거래소별 임계값
- 시간대별 임계값
- 자동 조정 메커니즘
4. Exchange Specific
각 거래소의 특성을 독립적으로 학습합니다.
- 거래소별 패턴
- 거래소별 최적화 전략
- 거래소별 리스크 특성
학습 루프 구조
1. Record (기록)
모든 거래 신호와 결과를 표준화된 형식으로 기록합니다.
2. Normalize (정규화)
거래소별 데이터를 표준화된 형식으로 변환합니다.
3. Insight (인사이트)
기록된 데이터를 분석하여 패턴과 인사이트를 추출합니다.
4. Policy (정책)
추출된 인사이트를 바탕으로 거래 정책을 업데이트합니다.
5. Risk (리스크)
업데이트된 정책을 리스크 관점에서 검증합니다.
6. Feedback (피드백)
실제 거래 결과를 다음 학습에 반영합니다.
주요 특징
1. 자동화
모든 과정이 자동으로 실행되어 수동 개입이 필요 없습니다.
2. 지속성
시스템이 실행되는 동안 지속적으로 학습합니다.
3. 독립성
거래소별로 독립적으로 학습하여 각 거래소의 특성을 반영합니다.
4. 검증 가능성
모든 학습 데이터는 표준화된 형식으로 저장되어 검증 가능합니다.
정부 R&D 및 투자자 관점
기술적 혁신성
AI 학습 데이터 시스템은 지속적 학습과 자동 최적화를 가능하게 합니다.
- 자동 학습: 수동 개입 없이 자동으로 학습
- 패턴 인식: 시장 패턴을 자동으로 인식
- 동적 최적화: 시장 변화에 따라 동적으로 최적화
확장 가능성
학습 데이터 시스템은 새로운 거래소나 자산 유형 추가 시에도 작동합니다.
- 새 거래소 추가 시 자동으로 학습 시작
- 새 자산 유형 추가 시 독립적으로 학습
- 기존 학습 데이터에 영향 없음
결론
AI 학습 데이터 시스템은 "고정된 자동화"가 아닌 "경험을 축적하는 판단 구조"를 실현하는 핵심 시스템입니다.
모든 거래 신호를 자동으로 수집하고 분석하여 지속적으로 학습하고 최적화하는 구조는기술적 혁신성과 확장 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다.