# NoahAI 공식 기술백서 (Technical Whitepaper) 버전: v2.0 (웹 소스, PDF v1.9 스냅샷 별도) 개정일: 2026-07-28 문서 성격: 대외 공개용 기술 기준 문서 ## 0. Executive Summary NoahAI는 단순 자동매매 프로그램이 아니라, 금융 의사결정 과정을 구조화하는 AI 의사결정 인프라다. 핵심은 수익률 과장이 아니라 다음 네 가지 운영 원칙이다. - 판단이 설명 가능해야 한다. - 실행 책임 경계가 분리되어야 한다. - 모든 판단/실행/결과가 기록되고 재현 가능해야 한다. - 리스크 통제가 기술 구조의 기본값이어야 한다. NoahAI는 판단 보조 인프라를 제공하며, 주문/체결/자금 이동은 사용자 계정과 외부 거래소·증권사 API에서 수행된다. ## 1. 이 문서의 목적과 범위 본 문서는 NoahAI의 기술 정체성과 운영 구조를 공개 기준으로 설명하기 위한 기준 문서다. 포함 범위: - 시스템 아키텍처 - 판단/실행 분리 원칙 - 로그/검증/XAI 체계 - 보안/책임 경계 - 운영 KPI 구조 - 최근 운영 변경사항 비포함 범위: - 투자 수익 약속 - 자산 운용 성과 광고 - 내부 운영비밀(보안 키, 내부 경보 규칙 상세값) ## 2. 문제 정의와 접근 방식 ### 2.1 금융 의사결정의 구조적 문제 실제 금융 환경은 다음 문제가 반복된다. - 정보 비대칭으로 인한 판단 격차 - 24시간 모니터링 부담 - 감정 개입으로 인한 비합리적 의사결정 - 판단 근거 미기록으로 인한 사후 검증 불가 ### 2.2 NoahAI의 접근 NoahAI는 "정답 추천"보다 "판단 가능한 환경"을 우선한다. - 데이터 수집: 시장/계정 상태를 통합 관측 - 판단 생성: 후보 시나리오와 근거 생성 - 리스크 통제: 가드레일과 차단 규칙 적용 - 실행 분리: 사용자 정책 및 외부 API 조건 하에 실행 - 기록/복기: 전 과정 로그화 및 재현 가능 구조 ## 3. 정체성 및 책임 경계 ### 3.1 NoahAI가 하는 일 - 시장/계정 데이터 기반 판단 보조 - 위험 경보 및 실행 전 가드레일 적용 - 판단 근거 설명(XAI) - 운영 로그/리포트 생성 - 정책 개선을 위한 피드백 루프 운영 ### 3.2 NoahAI가 하지 않는 일 - 사용자 자산의 직접 보관/수탁 - 일임 운용/투자자문 제공 - 손익 보장 또는 확정 수익 제시 ### 3.3 실행 책임 경계 - 판단 인프라 책임: NoahAI - 실제 주문 실행 주체: 사용자 + 외부 API - 법적/계약 책임: 사용자 계약 관계 및 관련 법령 기준 ## 4. 시스템 아키텍처 NoahAI는 계층형 구조를 통해 결합도를 낮추고 책임 범위를 분리한다. ### 4.1 7-Layer 모델 1. Market Data Layer 2. Account State Layer 3. Decision Layer 4. Risk & Guardrails Layer 5. Execution Bridge Layer 6. Logging & Report Layer 7. Feedback Loop Layer ### 4.2 레이어별 설명 #### (1) Market Data Layer - 시세, 거래량, 변동성, 기술지표 수집 - 거래소별 데이터 형식 차이를 표준 스키마로 정규화 - 실시간/주기성 데이터 수집 경로 분리 #### (2) Account State Layer - 포지션, 잔고, 미체결 주문 상태 동기화 - 거래소/브로커별 상태 조회 실패 시 재시도 정책 적용 - 상태 스냅샷을 판단 시점과 함께 저장 #### (3) Decision Layer - 전략 후보 생성 및 우선순위 평가 - 신호 신뢰도 계산(정량 지표 + 정책 조건) - 단일 신호 의존 대신 복합 조건 평가 #### (4) Risk & Guardrails Layer - 손실 제한, 진입 차단, 반복 실패 보호 - 거래소/자산군별 예외 규칙 분리 - 위험 상태 시 실행보다 보호를 우선 #### (5) Execution Bridge Layer - 외부 API 주문 규격 변환 - 브로커/거래소 어댑터 기반 실행 - 실행 전후 검증과 예외 코드 분류 #### (6) Logging & Report Layer - 판단 근거, 실행 요청, 응답 결과, 오류 사유 기록 - 사용자 가시 리포트와 운영 진단 로그 분리 - 감사 가능하도록 타임스탬프/출처 포함 저장 #### (7) Feedback Loop Layer - 운영 데이터 기반 정책 보정 - 익명화 패턴 분석을 통한 위험 신호 개선 - 학습 적용 전 검증 게이트 운영 ## 5. 판단-실행 분리 원칙 NoahAI 구조의 핵심은 판단과 실행의 분리다. - 판단은 AI가 생성한다. - 실행은 사용자 정책과 외부 API 조건을 만족할 때만 발생한다. - 실행 실패/차단/지연 역시 동일하게 기록된다. 이 구조는 다음을 가능하게 한다. - 판단 과정 설명 가능성 - 사후 감사 및 책임 추적 가능성 - 동일 조건 재현 및 복기 가능성 ## 6. 데이터 구조와 기록 체계 NoahAI는 이벤트 중심 기록 모델을 사용한다. ### 6.1 핵심 이벤트 예시 - DecisionLog: 판단 후보, 점수, 선택 근거 - MarketSnapshot: 시장 상태 스냅샷 - RiskEvent: 경보/차단/가드레일 발동 기록 - ExecutionResult: 주문 성공/실패/거부 응답 - XAITrace: 사용자 설명 메시지와 근거 매핑 ### 6.2 기록 원칙 - 최소 필요 정보 우선 저장 - 개인정보와 운영 데이터의 목적 분리 - 보관 기간 정책 적용 후 파기/비식별 처리 - 리포트용 집계 데이터와 원천 로그 경로 분리 ## 7. XAI와 재현 가능성 설명 가능한 AI는 UI 문구 문제가 아니라 운영 책임 구조 문제다. NoahAI의 XAI는 다음을 목표로 한다. - 판단 이유를 사용자에게 이해 가능한 형태로 제공 - 사후에 "왜 이런 판단이 나왔는지" 역추적 가능 - 정책 변경 전후 영향 비교 가능 재현 가능성 확보 방식: - 판단 시점 입력 상태 고정 기록 - 정책/설정 버전 태깅 - 실행 결과와 연결된 로그 체인 유지 ## 8. 보안 및 컴플라이언스 ### 8.1 보안 원칙 - 사용자 자산과 API 키는 사용자 통제 범위 유지 - 서버 저장 데이터 최소화 - 접근 권한 분리 및 감사 로그 보존 - 민감 정보 노출 방지(마스킹/비식별) ### 8.2 규정 준수 관점 - 비일임/비수탁 원칙 고지 - 약관/개인정보/운영 정책의 동선 일치 - 익명 데이터 수집 동의 분리 및 증적 저장 ## 9. 운영 KPI 프레임 KPI는 마케팅 수치가 아니라 운영 건강도 지표다. ### 9.1 계층별 KPI - 인증 계층: 로그인 성공/실패, 세션 상태, 상태체크 이상 - 판단 계층: 추론 완료율, 판단 지연, 데이터 적재 품질 - 실행 계층: 주문 성공률, 실패 유형, 보유시간, 차단 이벤트 - 운영 계층: 배포 반영 시간, 장애 대응 시간, 재현 성공률 ### 9.2 운영 원칙 - 이벤트 수집만으로 KPI를 주장하지 않는다. - 서버 집계 로직과 화면 노출이 동기화되어야 한다. - KPI 변경 시 문서, 화면, 수집 스키마를 함께 갱신한다. ## 10. 최근 업데이트 반영 사항 ### 10.1 2026-07 운영 기준 - v3.8.9.28 운영 기준 반영 - 회원가입 동의 항목 분리(약관 동의 + 익명 데이터 동의) - 동의 시각/IP 등 증적 저장 구조 반영 - 배포 자동화 점검(원클릭/수동 배포 표준화) ### 10.2 클라이언트 운영 안정화 - 자동업데이트 경로 정책 정합화 - 다운로드 진행률/완료 경로 가시성 강화 - 거래소 검증 실패 시 원인별 가이드 보강 - 시작/정지 응답성 개선 및 초기 부하 완화 ### 10.3 v3.9.0.3 AI 커스텀·멀티 AI 아키텍처 - AI 커스텀 고급모드에서 사용자 지표 기간, 시간봉, AND/OR와 요청값·계산값 비교 - 작업별 `{provider, model}`로 OpenAI·DeepSeek·Claude·Gemini 배치 - Kimi K3·K2.6은 실제 키 검증 전 어시스턴트 시험 연동 - 분석 Provider와 OpenAI 음성 전사 프로필 분리 - 모델 수명주기·capability·계정 모델 목록 검증 - 화면·학습 대상과 실제 주문 대상 분리, 빈 주문 대상은 신규 주문 차단 - AlphaArena 비교·리플레이와 Client 실거래 운영 계층 분리 - 전체 회귀 1,135 passed, 6 skipped, 0 failed 현재 Windows 사용자 배포본은 v3.9.0.2이며, v3.9.0.3은 서명 빌드와 실제 Provider 키·거래소·장시간 E2E 전까지 출시 후보로 표시한다. ## 11. 엔터프라이즈 도입 관점 기관/기업 도입 시 중요 평가 축은 아래와 같다. - 책임 경계 명확성 - 감사/재현 가능성 - 보안 통제 및 권한 분리 - 운영 표준화(배포/복구/검증 절차) - 설명 가능한 의사결정 기록 NoahAI는 이 다섯 축을 운영 기본값으로 유지하는 구조를 지향한다. ## 12. 한계와 향후 계획 ### 12.1 현재 한계 - 자산군/브로커별 API 정책 차이로 인한 예외 복잡성 - 운영 환경별 성능 편차 - 고급 학습 기능의 보수적 활성화 정책 - 전체 Pine/임의 사용자 코드 실행과 AlphaArena 멀티 엔진 실거래 연결은 후속 단계 ### 12.2 향후 계획 - 자산군별 어댑터 검증 자동화 확대 - KPI 공개/내부 지표 체계 정합 강화 - 정책 고지/동의/배포 로그의 전주기 추적성 강화 - 부분익절·추적손절·재진입, TradingView webhook, 사용자 지표 샌드박스 확장 ## 13. 결론 NoahAI의 경쟁력은 "정답률" 하나가 아니라, 고위험 금융 환경에서 AI 판단을 운영 가능한 구조로 만드는 능력에 있다. 핵심은 다음 네 가지다. - 안전하게 작동한다. - 설명 가능하다. - 기록되고 재현 가능하다. - 책임 경계가 명확하다. 이 문서는 위 네 가지 원칙을 유지하기 위한 공개 기준 문서이며, 릴리스와 함께 지속적으로 동기화된다. ## 14. 문서 관리 정책 - 대외 공개 문서에는 비공개 내부 경로를 직접 표기하지 않는다. - 공개 불가 세부 규칙(보안 상세값, 내부 운영 민감정보)은 별도 내부 문서로 분리한다. - 본 문서 개정 시 버전/개정일/핵심 변경점이 함께 업데이트되어야 한다.