기술 아카이브
AI/ML 시스템 구축부터 데이터 파이프라인까지의 실무 기록
AI가 바꾸는 미래: 머신러닝의 혁신적인 활용 사례 완벽 가이드
인공지능과 머신러닝이 다양한 산업 분야에서 어떻게 혁신을 이끌고 있는지 구체적인 사례를 통해 살펴봅니다. 초보자도 이해할 수 있는 쉬운 설명으로 AI의 현재와 미래를 탐구합니다.
비트코인 뉴스 감성 분석: 시장 심리 읽는 기술과 투자 활용법
비트코인의 높은 변동성 속에서 뉴스 감성 분석은 시장 심리를 예측하는 핵심 도구입니다. 이 글에서는 감성 분석의 기본 원리, 최신 연구 사례, 그리고 이를 개인 투자 판단에 어떻게 참고할 수 있는지에 대한 실용적인 가이드를 제공합니다.
LLM 에이전트란? 개념부터 퀀트 투자 활용 사례까지 쉽게 이해하기
LLM 에이전트의 기본 개념과 작동 원리를 초보자 눈높이에서 설명하고, 정보 검색, 판단, 결정 실행 등 핵심 능력과 금융/퀀트 분야에서의 실제 활용 가능성과 한계점을 체계적으로 분석합니다.
RunPod vs Vast.ai: 로컬 LLM·백테스트 GPU 임대 실전 비교
로컬 LLM 개발과 백테스트 인프라에 GPU 클라우드를 쓸 때 RunPod와 Vast.ai 중 어느 쪽이 맞는지 실제 사용 경험으로 비교합니다.
Claude API로 퀀트 리서치 자동화하기: GPT-4와 실전 비교
퀀트 리서치 워크플로에 LLM을 붙일 때 Claude API와 GPT-4 중 어느 쪽이 더 맞는지, 실제 사용 사례와 비용 계산으로 비교합니다.
퀀트 개발 환경 완전 가이드: RTX 4090부터 DGX Spark까지
로컬 LLM, 백테스트, 데이터 파이프라인을 돌리는 환경을 예산별로 정리합니다. GPU 카드, Mac, AI 슈퍼컴, 클라우드까지 실제 사용 기준으로 비교합니다.
Railway로 RAG API 서버 배포하기: Docker 없이 5분 만에
퀀트 리서치용 RAG 시스템을 Railway에 배포하는 방법입니다. GitHub 연동으로 push하면 자동 배포되고, 비용도 Heroku보다 훨씬 저렴합니다.
Beehiiv로 퀀트 뉴스레터 시작하기: 블로그 독자를 구독자로 바꾸는 법
블로그 방문자를 뉴스레터 구독자로 전환하는 구조를 Beehiiv로 만드는 방법입니다. 세팅부터 웰컴 시퀀스, 유료 전환 전략까지 정리합니다.
크립토 거래소 API로 시장 데이터 파이프라인 구축하기
Binance, Bybit API에서 OHLCV, 펀딩레이트, 오더북 데이터를 수집하고 자동화하는 파이프라인을 만드는 방법입니다. 퀀트 리서치의 첫 단계는 데이터입니다.
RAG 시스템 구현 A to Z: 임베딩부터 리트리버까지의 실무 가이드
RAG를 처음 만들 때 막히는 지점들을 중심으로 정리했습니다. 임베딩 모델 선택부터 청크 전략, 하이브리드 검색, 재랭킹까지 실제로 부딪혀본 문제들 위주로 씁니다.
로컬 LLM과 클라우드 모델, 퀀트 리서치 환경에서는 무엇이 더 유리한가
보안, 비용, 추론 속도, 워크플로 자동화 관점에서 리서치·개발 환경에 맞는 모델 운용 방식을 비교합니다. 상황에 따라 답이 다릅니다.
파이썬 코인 자동매매 시작하기: 바이낸스 API 입문
파이썬과 바이낸스 API로 코인 자동매매 시스템을 만드는 첫걸음입니다. 계좌 연결부터 시세 조회, 첫 주문까지 단계별로 설명합니다.
파이썬 데이터 분석 기초: 판다스로 주가 데이터 다루기
파이썬 판다스(pandas)로 주가 데이터를 불러오고, 정리하고, 기본 분석하는 방법을 처음부터 정리합니다. 퀀트 분석의 출발점입니다.