고객이 얻는 것
데이터·AI 아이디어를 빠르게 검증합니다
감으로 운영하다 손실을 보기 전에, 전략을 숫자로 먼저 확인할 수 있어야 합니다.
데모로 증명 — 확신도 임계값·포지션 비중을 슬라이더로 바꾸고 규칙·ML·AI 레이어를 켜고 끄면, 통과 시그널·평균 확신도·예상 승률·기대수익이 즉시 다시 계산됩니다. 후보 시그널을 채택하면 가상 포트폴리오에 바로 반영됩니다.
백테스트로 전략을 출시 전에 검증합니다
실거래에 올리기 전 승률·MDD·샤프로 리스크를 미리 가늠해 비싼 실수를 줄입니다.
데모로 증명 — 기간·파라미터로 실행하면 에쿼티 커브·성과지표가 산출되고, AI가 개선 파라미터를 데이터 근거·위험·신뢰도와 함께 제안합니다. 적용 시 DB→엔진→거래 증명 3단계로 반영을 검증하고, Optimizer·Self-Learning 변경 이력이 남습니다.
거짓 신호를 거르는 3중 필터 — 한 단계라도 미달이면 진입하지 않습니다
지표 하나로 사고파는 봇은 노이즈를 그대로 체결합니다. 진짜 신호만 남기려면 여러 관문이 필요합니다.
데모로 증명 — 매수 후보가 검사 대상→위험 체크→매수 조건→AI 필터→AI 확인→최종 매수 6단계 게이트를 통과하는 과정을 퍼널로 보여주고, 막히면 어느 단계에서 차단됐는지(예: L3 컨빅션)까지 표시합니다. 레짐 엔진·L1 규칙·L2 ML·L3 AI·Veto(5규칙)·리스크·Kelly 사이징·상관관계 8개 모듈 상태를 한 화면에서 봅니다.
벌 때보다 멈출 때가 중요합니다 — AI 안전장치가 먼저 작동합니다
자동매매의 진짜 위험은 손실이 날 때 멈추지 못하는 것입니다. 안전장치는 사후가 아니라 사전에 있어야 합니다.
데모로 증명 — 일일 손실 한도·연속 손실·쿨다운에 걸리면 서킷 브레이커가 신규 매수를 차단하거나 포지션을 줄이고, 조건이 풀리면 자동 재개합니다. 상태는 ‘엔진이 매매 중입니다 / 기회 탐색 중 / 잠시 쉬고 있습니다’처럼 평이한 언어로 표시돼 비전문가도 지금 무슨 일이 일어나는지 압니다. 평가손실·노출 비중 임계값을 넘으면 자동 알림이 발화됩니다.
운영 중인 전략을 건드리지 않고, 더 나은 설정을 먼저 시험합니다
라이브 전략을 바로 바꾸면 위험합니다. 새 설정이 정말 나은지 실거래 없이 비교할 방법이 필요합니다.
데모로 증명 — 현재 운영 세트(Set A)와 섀도우 세트(Set B)를 나란히 돌려 PnL·승률을 비교합니다(실거래 영향 없음). 누적 PnL 곡선으로 우열을 보고, Walk-Forward 과최적화 점수·OOS 샤프로 ‘운 좋게 맞은 값’인지까지 가려냅니다.
핵심 장점 — 무엇이 다른가
트레이딩 자동화 도구는 많습니다. 이 플랫폼이 다른 건 3가지입니다 — 검증, 신호 품질, 그리고 멈출 줄 아는 운영.
감이 아니라, 출시 전에 숫자로 검증합니다
전략을 실거래에 올리기 전에 백테스트·A/B·과최적화 점수로 미리 증명합니다.
지표 하나로 사고파는 봇은 과거 검증 없이 실전에 투입돼, 손실이 나야 잘못을 압니다. 이 플랫폼은 에쿼티 커브·승률·MDD·샤프로 백테스트하고, 섀도우 세트와 A/B로 비교한 뒤, Walk-Forward 과최적화 점수로 ‘운 좋게 맞은 값’까지 걸러냅니다.
3중 게이트로 거짓 신호를 거릅니다
규칙→ML→AI 세 관문을 모두 통과한 신호만 진입합니다. 한 단계라도 미달이면 멈춥니다.
단일 레이어 신호는 노이즈를 그대로 체결합니다. 이 플랫폼은 L1 품질(규칙)·L2 확률(ML)·L3 컨빅션(AI) 게이트에 Veto 5규칙·레짐 차단·상관관계까지 더해, 후보가 어느 단계에서 걸러지는지를 퍼널로 보여줍니다. 진입 빈도는 줄지만 신호 품질이 올라갑니다.
검증·운영·안전장치를 한 팀이 끝까지
복잡한 ML 파이프라인과 리스크 안전장치, 모니터링을 한 시스템·한 팀이 만들고 운영합니다.
데이터·모델·인프라를 따로 외주하면 책임이 흩어지고, 정작 중요한 안전장치는 뒷전이 됩니다. 이 플랫폼은 10개 운영 화면에 서킷 브레이커·일일 손실 한도·쿨다운을 기본 탑재하고, 상태를 ‘매매 중 / 기회 탐색 중 / 잠시 쉬는 중’처럼 평이한 언어로 보여줘 비전문가도 직접 운영합니다. 만든 팀이 그대로 운영·최적화까지 책임집니다.
| 핵심 장점 | 일반 대안 | AI 트레이딩 분석 플랫폼 |
|---|---|---|
| ① 검증 | 감 / 단일 지표 봇 — 과거 검증 없음 | 백테스트·A/B·과최적화 점수로 출시 전 검증 |
| ② 신호 품질 | 단일 레이어 — 노이즈 체결 | 3중 게이트(규칙→ML→AI) + Veto로 미달 차단 |
| ③ 운영·안전 | 분절 외주 — 안전장치 별도·책임 분산 | 한 팀이 검증·운영·리스크 관제까지 + 평이한 운영 |
아키텍처 & 기술 구성
기술 스택
데이터 · 처리 흐름
시장 데이터 수집
시세·지표 수집 및 정규화
리짐(국면) 분류
상승·횡보·하락 시장 상태 판별
3중 게이트 앙상블
규칙 → 머신러닝 → AI 순서로 단계 필터(미달 시 차단)
시그널 생성
확신도·포지션 비중 산출
리스크 관제
손실 한도·서킷 브레이커·쿨다운으로 진입/축소/차단
대시보드·모니터링
실시간 손익·리스크·건강도 추적
빌드업웍스와 함께라면
복잡한 데이터·ML 파이프라인을 한 팀이 구축·운영 — 빠르게 검증하고 안정적으로 키웁니다.
한 팀이 끝까지 책임
AWS 인프라·보안·개발을 따로 발주하지 않으셔도 한 팀이 맡습니다. 업체 사이를 조율하시는 부담과 책임 소재를 가리는 일이 없어집니다.
만든 팀이 운영까지
출시가 끝이 아닙니다. 만든 팀이 모니터링·비용 최적화·장애 대응(MSP)까지 맡아 서비스가 자라는 동안 함께합니다.
보안은 기본값
출시 후 덧붙이는 게 아니라 설계 단계부터 보안을 반영해, 사고·규제 리스크를 미리 줄입니다.
검증된 클라우드 파트너
AWS Select Partner · Cloudflare Partner. 안정성과 비용 효율을 함께 잡은 인프라를 설계·운영합니다.
이런 서비스가 필요하신가요?
개발 · 인프라(AWS · Cloudflare) · 보안을 한 팀에서. 상담은 무료입니다.
이 데모를 우리 회사에 맞게 적용하려면?
현재 업무 방식과 필요한 기능을 알려주시면, 비슷한 시스템을 어떤 범위·일정으로 만들 수 있는지 1차로 정리해 드립니다.