AI 에이전트 시리즈4 - Model-Based Reflex Agent란? 그리고 금융 서비스에서의 활용법

AI Agent 시리즈4 - Model-Based Reflex Agent란? 그리고 금융 서비스에서의 활용법

 

AI Agent는 🤖 주변 환경을 인식하고, 상황에 맞는 행동을 취하는 지능형 시스템입니다. 그 중에서도 오늘 소개할 유형은 바로 Model-Based Reflex Agent입니다. 이 에이전트는 단순히 현재의 입력(Percept)에 반응하는 것에서 그치지 않고, 내부 상태(모델)를 유지하면서 과거의 정보를 기억하고 활용합니다. 🧠

🔍 Model-Based Reflex Agent란?

Model-Based Reflex Agent는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

• 🧩 부분 관측 환경에서도 잘 작동합니다.
• 🗃️ 환경의 내부 모델을 유지하여 더 똑똑한 의사결정을 내립니다.
• 🔄 현재 상태 + 내부 상태 모델을 조합하여 행동을 결정합니다.

출처: https://www.geeksforgeeks.org/model-based-reflex-agents-in-ai/

🧠 작동 방식 요약

1. 감지(Sense): 현재 상태를 센서로 인식
2. 모델 갱신(Update): 내부 모델에 현재 상태 반영
3. 판단(Reason): 내부 모델을 기반으로 행동 결정
4. 행동(Act): 적절한 액션 수행

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💰 금융 서비스/알고리즘 트레이딩에서 어떻게 쓸 수 있을까?

이 모델 기반 에이전트는 알고리즘 트레이딩에 딱 맞는 구조를 가지고 있어요. 📈 예를 들어, 다음과 같은 구조로 활용할 수 있죠:

• 📊 내부 상태 = 주가, 거래량, 이동평균 등 기술적 지표 상태
• 🔄 상태 갱신 = 실시간 시장 데이터를 수신하고 모델 업데이트
• ✅ 행동 결정 = 조건 만족 시 매수/매도

이러한 구조는 특히 부분적으로 관측 가능한 시장, 즉 뉴스나 매크로 변수 같은 외부 요인을 완전히 알 수 없을 때 매우 유용합니다.

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🧪 간단한 파이썬 예제 💻

class TradingAgent:
    def __init__(self):
        self.model = {
            "price": None,
            "moving_avg": [],
            "position": "NONE"  # NONE, LONG, SHORT
        }

    def update_model(self, price):
        self.model["price"] = price
        self.model["moving_avg"].append(price)
        if len(self.model["moving_avg"]) > 5:
            self.model["moving_avg"].pop(0)

    def decide_action(self):
        if len(self.model["moving_avg"]) < 5:
            return "WAIT"

        current_price = self.model["price"]
        avg_price = sum(self.model["moving_avg"]) / len(self.model["moving_avg"])

        if current_price > avg_price * 1.02 and self.model["position"] != "LONG":
            self.model["position"] = "LONG"
            return "BUY 📈"
        elif current_price < avg_price * 0.98 and self.model["position"] == "LONG":
            self.model["position"] = "NONE"
            return "SELL 📉"
        else:
            return "HOLD 🤔"

# 시뮬레이션
agent = TradingAgent()
prices = [100, 102, 105, 107, 110, 112, 111, 108, 104]

for price in prices:
    agent.update_model(price)
    action = agent.decide_action()
    print(f"Price: {price}, Action: {action}")

 

결과 예시

Price: 100, Action: WAIT
Price: 102, Action: WAIT
Price: 105, Action: WAIT
Price: 107, Action: WAIT
Price: 110, Action: WAIT
Price: 112, Action: BUY 📈
Price: 111, Action: HOLD 🤔
Price: 108, Action: SELL 📉
Price: 104, Action: HOLD 🤔

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💡 왜 Model-Based Agent가 금융에 적합할까?

• 과거 데이터 고려: 단순히 가격이 오르면 매수하는 것이 아니라, 평균과의 관계를 고려
• 리스크 관리 가능: 내부 상태(포지션, 평균 등)를 통해 추세 반전 포착
• 부분 관측 대응: 완전한 정보가 없더라도 모델 기반으로 유추 가능

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🏁 마무리 ✨

Model-Based Reflex Agent는 단순한 반응에서 벗어나 스마트한 트레이딩 로직을 구현할 수 있는 기반을 제공합니다. 🤖💹

앞으로는 이 에이전트를 학습 기반 에이전트나 목표 기반 에이전트와 조합하면, 더 강력한 알고리즘 트레이딩 시스템을 만들 수 있을 거예요! 💥