반응형 분류 전체보기309 📊 AI 트레이딩 시스템, 설계 노트 📊 AI 트레이딩 시스템, 이렇게 설계했습니다 – 협업하는 에이전트 구조의 힘요즘은 ‘AI가 주식 거래까지 한다’는 말이 더 이상 신기하지 않습니다. 하지만 진짜 흥미로운 질문은 이것입니다:하나의 AI가 모든 일을 처리하는 것보다, 역할을 나눈 여러 AI가 협업하는 것이 더 나은 걸까? 실제로 저는 다양한 역할을 수행하는 세 개의 AI 에이전트를 설계해 협업하는 트레이딩 시스템을 만들었습니다. 직접 시장을 분석하고, 리스크를 평가하고, 포트폴리오를 관리하는 에이전트 기반 구조 덕분에 훨씬 더 유연하고 확장성 있는 시스템을 만들 수 있었죠. 이 글에서는 그 과정을 공유합니다.🎯 1. 트레이딩 시스템은 ‘분업’으로 시작한다모든 기능을 하나의 AI에 넣으면 시스템이 무거워지고, 유지보수가 어려워집니다. 그.. 2025. 6. 30. ChatGPT 프롬프트 공식 - 금융 AI 개발자를 위한 실전 가이드 🧠 ChatGPT 프롬프트 공식 (금융 AI 개발자를 위한 실전 가이드)“LLM은 정확한 입력이 있을 때, 정확한 출력을 준다.”아무리 강력한 AI 모델이라도 프롬프트가 모호하거나 구조화되어 있지 않으면 결과는 기대 이하입니다.특히 금융 데이터 분석, 모델링 자동화, 보고서 생성 같은 정밀한 작업에서는, 프롬프트 설계 능력이 정확도와 효율성을 결정짓는 핵심입니다.✅ 금융 실무에 최적화된 5가지 프롬프트 구성요소목적 명시 – 무엇을 하라는 것인지 정확히 지시하기배경 정보 제공 – 데이터와 문맥을 명확히 전달하기출력 형식 정의 – 표, 코드, JSON 등으로 결과물 틀 잡기예시 제공 – 원하는 결과를 사전에 보여주기AI 역할 설정 – AI가 어떤 관점/전문가로 생각해야 하는지 지정하기1. 🎯 목적 명시:.. 2025. 6. 29. 🔄 데이터 흐름의 대전환: ETL 시대의 퇴장과 스트리밍의 부상 🔄 데이터 흐름의 대전환: ETL 시대의 퇴장과 스트리밍의 부상데이터는 더 이상 '저장 후 처리'되는 것이 아닙니다. 이제는 실시간으로 흘러가는(streaming) 것이 기본이 되었고, 이 흐름에 대응하지 못하는 시스템은 빠르게 도태되고 있습니다. ETL(Extract-Transform-Load)은 지난 수십 년간 데이터 엔지니어링의 정석이었지만, AI와 스트리밍 중심의 세상에서 점점 그 자리를 잃어가고 있습니다.🧠 AI가 요구하는 새로운 데이터 처리 방식AI는 데이터를 '가공 후' 받는 것이 아니라, 지속적으로 업데이트되는 흐름(stream) 속에서 훈련되고 동작합니다. 예를 들어:추천 시스템은 사용자 행동에 즉각 반응해야 하고,챗봇은 실시간 대화 로그를 받아야 하며,이미지/텍스트/음성/영상이 혼합.. 2025. 6. 22. 🚀 AI 제품 개발, 제대로 시작하는 10단계 기획 프로세스 AI 기반 제품을 개발할 때 많은 사람들이 바로 모델을 만들거나 코드를 작성하려고 합니다. 하지만 그런 접근은 대부분 비효율적인 반복 작업으로 이어지곤 합니다. 저 역시 같은 실수를 겪은 뒤로, 어떤 프로젝트든 반드시 이 10단계 기획 프로세스를 거쳐 시작합니다. 이 글에서는 아이디어 단계부터 실제 실행 로드맵까지 도출하는 실질적인 기획 방법을 소개합니다. 기획이 잘 된 프로젝트는 코딩보다 빠르게 완성됩니다. 그 시작을 함께 해보세요.🎯 1단계: 목적 정의 – Why, Who, What첫 번째 단계는 명확한 목적 설정입니다.다음 세 가지 질문에 스스로 답해보세요:왜(Why) 이 제품을 만드는가?누구(Who) 를 위한 제품인가?무엇(What) 이 사용자를 위한 가치인가?이 질문을 흐릿하게 넘기면 개발 도.. 2025. 6. 15. 이전 1 2 3 4 5 ··· 78 다음 반응형
