부 증식 파이프라인 로드맵 PRD

배경 (Background)

주식 애플리케이션의 본질적 목적은 이 시스템을 통해 자산을 늘리는 것이다. 현재 ml/ 서비스는 “ML 서비스”라는 이름과 달리 무거운 ML 스택(numpy·pandas·scikit-learn·torch)을 전혀 쓰지 않고, 표준 라이브러리(statistics·math)로 지표를 산술하고 claude -p CLI로 감성·채팅을 처리하는 수준이다.

부를 늘린다는 목적에 비춰 진단하면, 지금 부족한 것은 “더 좋은 예측 모델”이 아니라 그 앞단의 데이터·검증·리스크·실행이다. 코드가 이를 명확히 드러낸다.

항목현재 구현부 증식 관점 한계
가격 데이터토스 일봉 20~40개 즉석 fetch (toss_client.py#get_closes)최근 ~2개월. 학습·검증 불가능한 표본
예측5일 기울기 직선 외삽 + 변동성 밴드 (prediction.py#build_prediction)진짜 모델 아님. 추세 연장 수준
4팩터 점수고정 가중치 가중평균 (signal.py:31)데이터로 학습된 적 없는 직관 상수
백테스트40개 캔들 워크포워드 (backtest.py#run_backtest)표본 40개 = 통계적 무의미. 거래비용·슬리피지 미반영
실행없음신호→주문→체결 경로 부재 (토스 read-only)
리스크·포지션없음손절·사이징·분산·최대낙폭 관리 전무

목표

부 증식은 단일 기능이 아니라 데이터 → 검증 → 리스크 → 실행 → 모델로 이어지는 파이프라인이다. 우선순위(P) 순으로 정의한다.

ID요구사항우선순위페이즈
R-01수년치 일봉(+거래량·수급·재무)을 자체 DB에 시계열로 적재한다높음P1 데이터 자산화
R-02거래비용·슬리피지·세금을 반영한 정직한 백테스트 엔진을 구축한다높음P2 엣지 검증
R-03현재 4팩터 신호가 시장 대비 초과수익(edge)을 내는지 통계적으로 판정한다높음P2 엣지 검증
R-04손절·포지션 사이징·분산·최대낙폭 한도 리스크 레이어를 도입한다높음P3 리스크 관리
R-05기존 토스 주문 경로를 재사용해 신호→제안→수동 승인→집행 경로를 만든다중간P4 실행 자동화
R-06검증된 엣지 위에서 ML 모델(피처 엔지니어링·시계열 모델)로 신호를 고도화한다낮음P5 모델 고도화

요구사항

사용자 문제와 해결 방안

사용자 문제해결 방안
데이터가 40캔들뿐이라 무엇도 학습·검증할 수 없다수년치 OHLCV·수급·재무를 DB에 적재하는 파이프라인 신설
현재 신호가 정말 돈을 버는지 알 수 없다거래비용 반영 백테스트로 엣지 존재 여부를 수치로 판정
신호가 맞아도 한 번 크게 잃으면 복리가 깨진다손절·사이징·분산·낙폭 한도 리스크 레이어
신호가 나와도 주문 집행이 수동 재입력이다기존 토스 주문 경로에 제안→승인 게이트를 붙여 집행
모델이 그럴듯하지만 과적합인지 알 수 없다엣지 검증 이후에만 모델 고도화 진입 (순서 강제)

기대 효과

  • “신호에 엣지가 있는가?”라는 가장 본질적 질문에 수치로 답할 수 있다.
  • 한 번의 큰 손실로 복리가 깨지는 것을 리스크 레이어로 방지한다.
  • 검증된 엣지 위에서만 자동매매·모델 투자를 집행해 과적합 장난감에 자원을 낭비하지 않는다.

비기능 요구사항

항목기준
데이터 정합성적재 시 룩어헤드 금지 — 시점 t 데이터는 t 이후 정보를 포함하지 않는다
백테스트 정직성거래비용(수수료+세금)·슬리피지·체결 지연을 반드시 반영
검증 표본최소 3년·다종목으로 통계적 유의성 확보 (40캔들 금지)
실행 안전자동 주문은 일일 손실 한도·최대 포지션 한도 게이트를 통과해야만 집행
운영적재·백테스트 결과는 관측 가능(지표·로그)해야 한다

제약·결정 사항

항목결정근거
주문 실행 경로 (R-05)토스 Open API 확정 — 기존 order 도메인 재사용 (신규 증권사 없음)토스 주문 API가 이미 BE에 연동됨 (ADR-003)
자동매매 범위신호 + 수동 승인 (완전 자동 미채택)신호·리스크 오류의 즉시 실손실 방지 (ADR-005)
데이터 저장소기존 MySQL(3308) 재사용컨벤션 일치, 현 규모에 충분 (ADR-001)

추가 결정 사항

항목결정근거
페이퍼트레이딩 선행확정 — 실주문 전 모의 집행(paper 모드)으로 라이브 신호를 검증실손실 없이 제안→승인→집행 흐름·신호를 실시간 검증 (ADR-006)
실집행 자본 규모검증 후 결정 — 페이퍼+엣지 통과 시점에 사용자가 금액 확정본인 자본 상황 의존. 소액(전체의 5~10%) 시작 후 확대 권고

실집행 자본 규모 = 모의 검증 후 실제 돈으로 굴릴 계좌 자본. P4의 live 모드 전환 게이트에서 사용자가 직접 정한다. 그 전(P1~P4 paper)까지는 돈이 나가지 않는다.

성공 기준 (검증 가능)

  1. P1 완료 — 3년 이상 일봉·거래량·수급·재무가 DB에 적재되고, 임의 종목/날짜로 룩어헤드 없이 조회된다.
  2. P2 완료 — 4팩터 신호의 거래비용 반영 백테스트가 다종목·3년 표본으로 돌고, 엣지(시장 대비 초과수익)가 통계적으로 유의한지/아닌지 리포트로 판정된다.
  3. P3 완료 — 백테스트에 손절·사이징·낙폭 한도가 적용되고, 최대낙폭(MDD)이 한도 내로 통제된다.
  4. P4 완료 — 페이퍼트레이딩으로 신호→주문→체결이 자동 집행되고 체결 결과가 DB에 동기화된다.
  5. P5 진입 조건 — P2에서 엣지가 확인된 경우에만 ML 모델 고도화에 착수한다.

페이즈 의존 관계

P1 데이터 자산화 ──> P2 엣지 검증 ──> P3 리스크 관리 ──> P4 실행 자동화
                          │
                          └──(엣지 확인 시에만)──> P5 모델 고도화

P2가 게이트다. 엣지가 없으면 P5(모델)는 의미 없으므로 착수하지 않는다.

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날짜변경 내용작성자
2026-06-27최초 작성 — 부 증식 5페이즈 로드맵 정의biuea