금융 ML을 위한 로우코드 플랫폼을 3개월 만에 구축했습니다. 스택을 공개합니다.

핵심 요약

퀀트 금융의 ML 파이프라인 구축 시간을 획기적으로 단축하는 로우코드 플랫폼 개발기.

기술 스택 — Rust와 Python을 결합해 데이터 수집 및 처리 지연 시간을 최소화함.

개발 목표 — 1~3년 걸리던 ML 파이프라인 구축 과정을 1~2주로 단축함.

핵심 기능 — 복잡한 데이터 파싱 로직을 시각적/터미널 기반 워크플로우로 추상화함.

성능 최적화 — 실시간 시장 데이터 처리를 위해 계산 경로의 밀리초 단위까지 최적화함.

프로젝트

저는 퀀트 금융 분야의 주요 병목 현상인 신뢰할 수 있는 ML 파이프라인 구축에 보통 1~3년이 걸린다는 점을 해결하고 싶었습니다. 제 솔루션은 데이터 수집부터 모델 배포까지 모든 것을 처리하는 로우코드/노코드 인터페이스로, 이 기간을 약 1~2주로 단축합니다.

구축 과정 (워크플로우)

저는 지난 3개월 동안 기술 습득 단계에서 프로덕션 수준의 스택을 구축하는 단계로 넘어갔습니다. 기술적인 분석은 다음과 같습니다:

고속 데이터 수집: 저는 금융 상품 API와 연동하기 위해 커스텀 Rust+Python 클라이언트를 구축했습니다. Rust+Python은 바이너리 메시지 파싱과 엔디안 감지를 거의 제로 지연 시간으로 처리하기 위해 타협할 수 없는 선택이었습니다.

스토리지 아키텍처: 전통적인 SQL 데이터베이스 대신 압축 방식을 사용합니다. 이를 통해 대규모 배치 처리와 고속 분석 쿼리가 가능하며, 이는 틱 단위 데이터로 ML 모델을 학습시키는 데 필수적입니다.

백엔드: 저는 관측 가능성과 규정 준수에 집중했습니다. 파이프라인의 모든 단계가 기록되고 측정되므로, 단순히 'AI 예측'을 얻는 것이 아니라 성능이 검증된 투자 전략을 얻게 됩니다.

최적화: 저는 계산 경로의 모든 밀리초를 최적화하고 복잡한 백엔드 로직을 사용자를 위한 깔끔한 터미널 기반 인터페이스로 변환하는 데 상당한 시간을 할애했습니다.

구축 인사이트

'로우코드' 로직: 핵심 혁신은 데이터 파싱(LTP, Quote, Full 모드)의 복잡성을 시각적 또는 터미널 기반 워크플로우로 추상화한 것입니다.

지연 시간의 중요성: 무거운 계산을 초기부터 저지연 코드로 전환한 덕분에 실제 시장 데이터를 다루기 시작할 때 전체 아키텍처를 다시 작성해야 하는 상황을 피할 수 있었습니다.

목표

이 도구를 사용하면 직관이 아닌 실제 ML 성능 지표를 기반으로 단기, 중기 또는 장기 투자를 위한 모델을 구축할 수 있습니다.

사용 도구: Rust + Python + Javascript와 같은 프로그래밍 언어

핵심 요약

퀀트 금융의 ML 파이프라인 구축 시간을 획기적으로 단축하는 로우코드 플랫폼 개발기.

기술 스택 — Rust와 Python을 결합해 데이터 수집 및 처리 지연 시간을 최소화함.

개발 목표 — 1~3년 걸리던 ML 파이프라인 구축 과정을 1~2주로 단축함.

핵심 기능 — 복잡한 데이터 파싱 로직을 시각적/터미널 기반 워크플로우로 추상화함.

성능 최적화 — 실시간 시장 데이터 처리를 위해 계산 경로의 밀리초 단위까지 최적화함.

프로젝트

구축 과정 (워크플로우)

저는 지난 3개월 동안 기술 습득 단계에서 프로덕션 수준의 스택을 구축하는 단계로 넘어갔습니다. 기술적인 분석은 다음과 같습니다:

구축 인사이트

'로우코드' 로직: 핵심 혁신은 데이터 파싱(LTP, Quote, Full 모드)의 복잡성을 시각적 또는 터미널 기반 워크플로우로 추상화한 것입니다.

목표

이 도구를 사용하면 직관이 아닌 실제 ML 성능 지표를 기반으로 단기, 중기 또는 장기 투자를 위한 모델을 구축할 수 있습니다.

사용 도구: Rust + Python + Javascript와 같은 프로그래밍 언어

핵심 요약