Fintech

AI 에이전트가 주도하는 시대에는 단순 기능 제공만으로는 가치가 떨어집니다. 사용자의 의사결정 데이터와 결제 흐름을 확보하는 회사가 시장을 주도합니다.

글로벌 빅테크가 공개한 시계열 파운데이션 모델 TimesFM과 LLM 멀티 에이전트를 활용하여 거대 자본 없이도 고도화된 퀀트 트레이딩 인프라를 구축하는 방법을 다룹니다.

개인의 AI 실험을 전사 자산으로 연결해 일하는 문화를 바꾸는 결제 핀테크 기업의 AI Native 조직 구축 전략.

핀테크 증권사 Open API와 LLM을 결합하여 감정을 배제하고 기계적으로 매수·매도 시그널을 보내는 AMQS 모멘텀 퀀트 트레이딩 봇 개발기.

수년간 활용한 AI 기반 퀀트 트레이딩 전략과 반도체 제조사 주식 매수/매도 시그널봇 소스 코드를 공개합니다. 지난 3년간 백테스트를 거쳐 안정화한 전략으로 AI가 퀀트 영역을 변화시키는 과정을 담았습니다.

금융 AI 오픈소스 프로젝트 비교 금융 AI 오픈소스에서 최근 가장 눈에 띄는 프로젝트 중 하나는 TauricResearch/TradingAgents 입니다. GitHub star는 약 79.8K에 이르며 프로젝트 설명도 명확합니다. LLM 기반 에이전트들이 실제 트레이딩 조직처럼 역할을 나눠 시장을 분석하고 토론하고 투자 판단을 만듭니다. 단순한 주가 예측 모델이라기보다, 헤지펀드의 의사결정 구조를 소프트웨어 아키텍처로 옮긴 프로젝트에 가깝습니다. TradingAgents의 구조는 직관적입니다. 기본적 분석가, 감성 분석가, 뉴스 분석가, 기술적 분석가가 각자 시장을 읽고 Bull/Bear 연구자가 서로 다른 관점에서 논쟁합니다. 이후 Trader Agent와 Risk Management, Portfolio Manager가 의사결정 흐름을 이어받습니다. 이 구조가 흥미로운 이유는 “AI가 매매합니다”보다 “금융 조직의 판단 과정을 에이전트 그래프로 재구성합니다”는 점에 있습니다. ...

토스증권이 국내외 주식 매매를 자동화하는 오픈 API 서비스를 출시하며, 웹 표준 기술과 LLM 연동으로 개인 투자자 대상 시스템 트레이딩 시장에 도전합니다.

글로벌 금융 테크 기업이 인력을 40% 감축하며 보고 계층을 축소하고, 사내 데이터를 AI로 모델화하여 지능형 조직으로 전환하는 실험적 시도.

LLM 에이전트와 파이썬 환경에 최적화된 증권사 API 공식 샘플 코드의 구조를 분석합니다.