AI 요약관련 정보

• LG전자 송태영 책임은 개인 용도로 n8n과 MCP를 활용한 암호화폐 자동매매 시스템 구축 경험을 공유했습니다. 🧑‍💻
• 퀀트 트레이딩은 감이 아닌 데이터 기반의 정량적 판단으로 주식이나 암호화폐를 거래하는 방식입니다. 📊
• 퀀트 트레이딩의 4단계(전략, 백테스팅, 운영, 평가)를 파이썬으로만 구현했을 때 코드 복잡성과 디버깅의 어려움이 있었습니다. 🐍
• n8n과 MCP를 도입하여 전략은 프롬프트, 백테스팅/트레이딩은 MCP, 워크플로우 관리는 n8n으로 분리하여 직관적인 관리가 가능해졌습니다. ✨
• MCP는 LLM이 실행 가능한 함수(툴)를 제공하며, LLM이 사용자 쿼리에 맞춰 적절한 툴을 선택하고 호출하는 방식으로 작동합니다. 🛠️
• 데모에서는 도커 환경에서 n8n과 Upbit MCP 서버를 연동하여 비트코인 시세 조회, 차트 생성, 기술 분석을 시연했습니다. 🐳
• 자동매매 시스템은 뉴스 수집, 감정/기술 분석을 통한 종목 선정, 그리고 단순한 로직(둘 다 긍정적이면 매수, 부정적이면 매도) 기반의 거래로 구성됩니다. 📰
• 뉴스 수집은 RSS 피드를 활용하고 Redis로 중복을 제거하며, 선정된 종목의 분석 결과는 구글 시트에 저장됩니다. 📝
• n8n을 통한 운영은 문제 발생 시 직관적인 파악이 용이하다는 장점이 있었으나, 유닛 테스트의 번거로움과 LLM의 비일관성(특히 산술 연산 오류)으로 인한 디버깅의 어려움이 단점으로 지적되었습니다. 🐞
• 최근 모멘텀 전략 백테스팅 기능을 구현하여 과거 데이터 기반의 전략 검증이 가능해졌으며, 이를 통해 향후 로직 개선에 활용할 계획입니다. 📈
• MCP는 이미지 파일을 바이너리로 직접 전송하지 않아, 차트 이미지는 파일 서버에 업로드 후 링크를 통해 전달하는 방식으로 구현되었습니다. 🖼️
• 발표자는 자신의 "Quantents" 사이트에서 관련 워크플로우와 MCP 서버 정보를 공유하고, 오픈 채팅방을 통해 질문에 답변할 예정입니다. 💬
• 실제 투자에서는 하이프리퀀시 트레이딩이 아니므로 레이턴시는 크게 고려하지 않았으며, 코인 상장 폐지 위험을 고려한 안전 장치도 언급했습니다. 🛡️
• 50만원 투자로 수익을 보았다고 언급하며, 간단한 계좌 총액 합산 기능도 시연했습니다. 💰