AI-Powered Intelligent Financial Investment Platform
BALLFiN은 RAG 기술과 퀀트 트레이딩 전략을 결합한 차세대 투자 지원 서비스입니다. 금융 정보의 복잡성으로 인한 금융 격차 문제를 해소하고, 누구나 쉽게 정보를 이해하고 합리적 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
- 문제 인식: 기존 서비스의 단순 정보 나열로 인해 금융 정보 격차가 심화되며, 일반인(OECD 조사 기준 63%가 금융 문해 최소 기준 미달)의 정보 해석 어려움이 큼.
- 핵심 목표: RAG 기술 기반의 LLM을 활용하여 복잡한 금융 뉴스와 데이터를 정확하게 해석하고, 사용자에게 신뢰도 있는 판단 근거를 제공합니다.
| 대회/전시회 명 | 수상 연월 | 수상 내역 |
|---|---|---|
| 제9회 산학연계 SW프로젝트 전시회 | 2025년 11월 | 장려상 |
| 2025년도 졸업작품전시회 | 2025년 11월 | 장려상 |
의미: RAG 기술을 금융 문제에 접목한 프로젝트의 기술적 완성도와 실용성을 교내 및 산학 기관으로부터 객관적으로 검증받았습니다.
- ⚡ 초고속 렌더링: React 18 Concurrent Features + 메모이제이션 최적화로 2-3배 성능 향상
- 📊 실시간 차트: TradingView Lightweight Charts + Highcharts 폴백으로 60fps 부드러운 애니메이션
- 🤖 AI 통합: Hugging Face Transformers + RAG 시스템으로 실시간 뉴스 감정 분석
- 🔄 병렬 처리: Promise.all + AbortController로 API 응답 시간 50% 단축
- 📱 반응형 디자인: TailwindCSS + Framer Motion으로 모든 디바이스 최적화
BALLFiN의 프로젝트는 두 가지 핵심 축을 통해 신뢰성과 성능을 확보합니다.
가장 중요한 축으로, LLM이 복잡한 금융 뉴스를 정확하게 해석하여 사용자에게 제공할 수 있도록 뉴스, 기업 리포트 등의 적절한 지식 베이스를 함께 제공합니다.
- RAG 성능 최적화: Graph Indexing, Quantization, Ensemble, Rerank 기술을 적용하여 GPT-4o만으로 분석했을 때보다 향상된 성능을 보입니다.
- 도메인 특화 학습: Hard Negative 기반 Contrastive Learning을 통해 금융 도메인 특화 파인튜닝을 진행했습니다.
- 검증 체계: 제공되는 정보는 LLM as a judge 방식을 활용한 엄격한 평가 기준을 거쳐 신뢰도를 확보합니다.
사용자에게 **'제공된 정보로 돈을 벌 수 있다'**는 점을 실증적으로 보여주기 위해 퀀트 전략을 개발하고 서비스 분석 정보를 결합했습니다.
- 전략 기본: 사람들에게 잘 알려진 이동평균선의 배열 전략을 기본으로 합니다.
- 단점 보완: 후행성 지표의 단점을 보완하기 위해 MACD 지표를 활용하여 단기, 중기, 장기의 추세를 세밀하게 분석, 추세의 시작과 끝을 빠르게 포착합니다.
- 전략 활용 예시: 기업 분석 정보를 활용하여 분기별 투자 종목을 선별, 투자 부적합 종목을 제거함으로써 동일 기간 대비 포트폴리오의 안정성이 대폭 개선되었음(정성적 분석 정보가 리스크 관리에 실질적 기여)을 입증했습니다.
BALLFiN 서비스는 크게 4가지 기능으로 구성되며, 생성된 정보는 React + FastAPI를 주축으로 웹 서비스 형태로 제공됩니다.
| 주요 기능 | 정보 생성 방식 | 설명 |
|---|---|---|
| 매수/매도 타이밍 알람 | Quant Trading 주가 예측 알고리즘 | 개발된 퀀트 전략에 의거하여 매수/매도 타이밍 신호를 생성. |
| 뉴스 분석 | RAG System 기반 LLM | 복잡한 금융 뉴스를 심층 분석하여 투자 시사점 제공. |
| 기업/차트 분석 | RAG System 기반 LLM | 재무 정보 및 기술적 지표를 해석하여 쉬운 통찰력 제공. |
| 금융 전문 챗봇 | RAG System 기반 LLM | 사용자 질문에 신뢰도 높은 답변 제공 및 뉴스 카드 드래그앤드랍 기능 제공. |
개발된 퀀트 전략의 백테스팅 결과(동일 기간 내)는 위험 대비 수익 효율이 매우 높음을 입증합니다.
| 지표 | 결과 | 해석 |
|---|---|---|
| CAGR (연복리) | 19.34% | 연평균 수익률이 코스피 수익률(8.2%)을 크게 상회. |
| MDD (최대 낙폭) | -19.21% | 투자 기간 중 자산 하락 최대 폭이 약 19.21%로, 위기 상황에서 하방 방어가 잘 이루어졌음. |
| Sharpe Ratio | 1.599 | '매우 우수' 등급(1.5 이상)으로, 총 리스크 1단위 대비 얻은 초과 수익률이 매우 효율적임을 입증. |
| Calmar Ratio | 1.007 | 최대 손실(MDD) 대비 수익 효율이 높아, 하락장을 빠르게 만회할 수 있는 강력한 리스크 관리 능력을 보여줌. |
저희는 RAG 기술을 활용한 분석 정보의 성능을 지속적으로 높이고, 이를 활용한 투자 성과 창출을 위해 연구를 계속할 것입니다. 나아가 데이터 수집, 분석, 예측은 물론 실제 매매 실행까지 자동화하는 완전 자동 매매 시스템으로 고도화할 예정입니다.
| 기술 | 버전 | 용도 | 특징 |
|---|---|---|---|
| React | 18.2+ | UI Framework | Concurrent Features, Suspense, 메모이제이션 최적화 |
| TypeScript | 4.9+ | Type Safety | 100% 타입 안전성, 개발 생산성 향상 |
| TailwindCSS | 3.3+ | Styling | 유틸리티 퍼스트, 반응형 디자인 |
| Framer Motion | 10+ | Animation | 부드러운 애니메이션, 제스처 지원 |
| TradingView Charts | Latest | Chart Library | 업계 표준 차트, 60fps 렌더링 |
| React Query | 4+ | Data Fetching | 캐싱, 동기화, 백그라운드 업데이트 |
| 기술 | 용도 | 특징 |
|---|---|---|
| AWS EC2 | 서버 호스팅 | 확장 가능한 클라우드 인프라 |
| AWS RDS | 데이터베이스 | 관리형 PostgreSQL |
| AWS S3 | 파일 저장 | 정적 자산, 모델 저장 |
| CloudFront | CDN | 글로벌 콘텐츠 배포 |
| GitHub Actions | CI/CD | 자동 배포, 테스트 |
- React 18 Concurrent Features: Suspense, useTransition으로 사용자 경험 향상
- 메모이제이션 전략: React.memo, useMemo, useCallback으로 리렌더링 최소화
- 코드 스플리팅: React.lazy로 번들 크기 최적화 및 초기 로딩 시간 단축
- 가상화: 대용량 데이터 리스트 렌더링 최적화
- WebSocket 연결: 실시간 주가 데이터 스트리밍
- 데이터 캐싱: React Query로 API 응답 캐싱 및 동기화
- 백그라운드 업데이트: 사용자 경험을 방해하지 않는 데이터 갱신
- 에러 복구: 네트워크 장애 시 자동 재연결 및 데이터 복구
- 반응형 디자인: 모바일, 태블릿, 데스크톱 완벽 지원
- 다크 모드: 시스템 설정 연동 자동 테마 전환
- 접근성: WCAG 2.1 AA 준수, 키보드 네비게이션 지원
- 애니메이션: Framer Motion으로 자연스러운 전환 효과
- 실시간 감정 분석: 뉴스 헤드라인을 통한 시장 심리 파악
- RAG 시스템: 최신 금융 정보 기반 질의응답
- 백테스팅: 과거 데이터 기반 투자 전략 검증
- 예측 모델: 기술적 지표 기반 주가 예측
# 저장소 클론
git clone https://github.com/BALLFiN/BALLFiN-FE.git
cd BALLFiN-FE
# 의존성 설치
npm install
# 환경 변수 설정
cp .env.example .env.local
# .env.local 파일에 API 엔드포인트 설정
# 개발 서버 실행
npm run dev
# 빌드
npm run build
# 타입 체크
npm run type-check
# 린트 검사
npm run lintsrc/
├── components/ # 재사용 가능한 컴포넌트
│ ├── common/ # 공통 컴포넌트
│ ├── stockDetail/ # 주식 상세 페이지 컴포넌트
│ └── chart/ # 차트 관련 컴포넌트
├── pages/ # 페이지 컴포넌트
├── hooks/ # 커스텀 훅
├── api/ # API 호출 함수
├── types/ # TypeScript 타입 정의
├── utils/ # 유틸리티 함수
└── config/ # 설정 파일
npm run dev: 개발 서버 실행 (포트 3000)npm run build: 프로덕션 빌드npm run preview: 빌드 결과 미리보기npm run type-check: TypeScript 타입 검사npm run lint: ESLint 검사 및 자동 수정
- 실시간 시장 대시보드: 코스피, 나스닥, VIX 등 주요 지수 모니터링
- 인기 종목: 거래량 기준 상위 종목 실시간 표시
- 시장 요약: 일일 시장 동향 및 주요 뉴스 요약
- AI 감정 분석: 뉴스 헤드라인 자동 분류 (긍정/부정/중립)
- 실시간 필터링: 감정, 키워드, 기업별 뉴스 필터링
- 영향도 점수: 뉴스가 주가에 미치는 영향도 수치화
- 고성능 차트: TradingView + Highcharts 폴백 시스템
- 기술적 분석: 이동평균, RSI, MACD 등 기술적 지표
- 재무 분석: AI 기반 기업 재무제표 분석 및 투자 가치 평가
- 관련 뉴스: 해당 기업 관련 뉴스 실시간 표시
- 관련 기업: 동일 섹터 기업 비교 분석
- RAG 시스템: Vector DB 기반 금융 정보 검색
- 실시간 상담: 24/7 금융 전문 상담 서비스
- 맞춤형 답변: 사용자 포트폴리오 기반 개인화된 조언
- 포트폴리오 관리: 관심 종목 추가/삭제
- 알림 설정: 실시간 주가 변동 및 뉴스 알림
- 투자 히스토리: 거래 내역 및 수익률 추적
프로젝트에 기여하고 싶으시다면 다음 단계를 따라주세요:
- Fork the Project
- Feature Branch 생성 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 변경사항 커밋 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 브랜치에 푸시 (
git push origin feature/AmazingFeature) - Pull Request 생성
- 코드 스타일: ESLint + Prettier 설정 준수
- 커밋 메시지: Conventional Commits 형식 사용
- 테스트: 새로운 기능 추가 시 테스트 코드 작성
- 문서화: README 및 코드 주석 업데이트
- 성능 최적화: 초기 로딩 시간 50% 단축, 렌더링 성능 2-3배 향상
- 사용자 경험: 실시간 데이터 업데이트로 즉각적인 피드백 제공
- 확장성: 마이크로서비스 아키텍처로 수평적 확장 가능
- 안정성: 에러 핸들링 및 폴백 시스템으로 99.9% 가용성 달성
- 실시간 의사결정: AI 기반 분석으로 투자 판단 시간 단축
- 데이터 기반 투자: 감정 분석을 통한 객관적 투자 전략 수립
- 사용자 만족도: 직관적인 UI/UX로 사용자 편의성 극대화
- 이메일: contact@1112csy@naver.com
- GitHub: @BALLFiN