베트남 주식시장을 타겟으로 한 퀀트 전략 기반 종목 추천 시스템을 개발했습니다. 소매 투자자와 금융 전문가를 위해 설계된 이 시스템은 외부 제공 백테스트 데이터를 활용해 모멘텀, 가치 투자 등 다양한 전략에 따라 실시간 종목 추천을 제공합니다. Python Pandas로 데이터를 전처리하고 AWS RDS(MySQL)에 저장, Spring Boot API로 추천 기능을 구현했습니다. Docker와 AWS EKS를 활용한 클라우드 네이티브 환경에서 운영되며, Terraform으로 인프라를 코드화하고 GitHub Actions으로 CI/CD를 자동화해 안정성과 확장성을 확보했습니다.
베트남 주식시장 퀀트 전략 기반 종목 추천 시스템
데이터 수집, 전처리, API 개발, 클라우드 배포를 아우르는 투자자 맞춤형 자동화 추천 시스템
프로젝트 개요
주요 기능
전략 기반 종목 추천 엔진
모멘텀, 가치 투자, 변동성 기반 등 다양한 퀀트 전략을 지원하며, 사용자가 선택한 필터(예: PER, ROE 범위)에 따라 실시간으로 최적의 종목을 추천합니다.
복합 조건 대응 API
Spring Data JPA와 QueryDSL을 활용해 AND/OR 조합, 수치 범위, 날짜 필터 등 복잡한 조건을 동적으로 처리하며, 높은 쿼리 성능을 유지합니다.
Pandas 기반 데이터 정제 파이프라인
비정형 CSV 데이터를 Pandas로 파싱, 정제, 타입 변환 후 AWS RDS(MySQL)에 구조화하여 저장하는 자동화 파이프라인을 구축했습니다. 일 50개 이상의 파일 처리 가능.
클라우드 네이티브 배포
Docker 컨테이너화, AWS ECR 업로드, EKS 클러스터 배포를 통해 확장 가능한 서비스 운영 환경을 구축하고, GitHub Actions으로 CI/CD를 완전 자동화했습니다.
모니터링 및 확장성
Prometheus와 Grafana를 활용한 실시간 모니터링 시스템을 도입하고, EKS의 오토스케일링 설정으로 트래픽 증가에 대응했습니다.
기술 스택
백엔드: Java, Spring Boot, Spring Data JPA, QueryDSL 데이터 처리: Python, Pandas 데이터베이스: AWS RDS (MySQL) 인프라: Docker, AWS ECR, AWS EKS, Terraform, GitHub Actions 모니터링: Prometheus, Grafana
담당 역할/기여 사항
데이터 파이프라인 설계 및 구현
Allatte의 백테스트 CSV 데이터를 수집하고, Pandas로 정제 및 타입 변환 후 AWS RDS에 적재하는 자동화 파이프라인을 구축. 일 50개 이상의 파일을 안정적으로 처리.
전략별 추천 API 개발
QueryDSL과 네이티브 SQL을 조합해 복합 필터 조건을 처리하는 REST API를 설계. 쿼리 실행 계획 분석 및 인덱스 최적화로 응답 시간을 1.2초에서 200ms로 단축.
클라우드 인프라 및 CI/CD 구축
Docker로 애플리케이션 컨테이너화, AWS ECR/EKS로 배포 자동화. Terraform으로 인프라를 코드화하고, Prometheus/Grafana로 모니터링 체계 구축.
협업 및 테스트 자동화
데이터 제공자와 협업해 데이터 스펙 정의. JUnit, MockMvc, Postman으로 API 유닛/시나리오 테스트 구현해 코드 품질과 안정성 확보.