오픈소스 양적 분석 소프트웨어 기능 소개

출처: Dev.to

📈 다인자 종목선정 시스템 — 프로젝트 기능 소개

시청 주소: https://youtu.be/SpHsZdlyii8
A주 시장을 대상으로 하는 전 과정 양적 분석 플랫폼 — 인자 계산 · 머신러닝 · 포트폴리오 최적화 · 백테스트 검증 · 실시간 시세

다인자 종목선정 시스템은 양적 연구 전 과정을 포괄하는 분석 플랫폼으로, 데이터 관리부터 전략 백테스트까지 원스톱으로 수행합니다. 시스템은 Flask + SQLAlchemy + SocketIO 기술 스택을 사용하고, Parquet + SQLite 이중 저장 구조를 기반으로 하며, 외부 데이터베이스 의존성이 없고 클론만으로 실행할 수 있습니다.

• 실시간 시세 분석: 통다신(同达信) 분 데이터 연동, MACD, KDJ, RSI, 볼린저 밴드 등 기술 지표 실시간 계산
• 인자와 종목선정: 12개의 내장 인자 + 사용자 정의 인자 표현식 엔진, 화이트리스트 보안 검증 지원
• 머신러닝 모델링: XGBoost, LightGBM, RandomForest 세 가지 알고리즘의 완전한 모델 라이프사이클
• 포트폴리오 최적화: 등가 가중치, 평균‑분산, 위험 균형, 인자 중립 네 가지 고전적 최적화 방법
• 백테스트 검증: 단일 전략 및 다중 전략 백테스트, 풍부한 성과 지표(연환산 수익률, 샤프 비율, 최대 손실 등)
• 위험 관리: 포트폴리오 보유 관리, 실시간 가격 갱신, 위험 지표 모니터링, 경고 관리, 스트레스 테스트

HTTP / WebSocket → Blueprint (app/api/*.py) → Service (app/services/*.py) → ParquetDataReader (시세 데이터)
                                                                             ↕
                                                               SQLAlchemy Models (SQLite 애플리케이션 상태)

카테고리: 기술

API 블루프린트 접두사: /api/realtime-analysis/*

핵심 서비스

• RealtimeIndicatorEngine (services/realtime_indicator_engine.py): 실시간 기술 지표 계산
• RealtimeTradingSignalEngine (services/realtime_trading_signal_engine.py): 다중 전략 거래 신호 생성 및 융합

기능 특성

데이터 소스: 통다신 분 시세 데이터, data/stock_minute/에 Parquet 형식으로 저장.

API 블루프린트 접두사: /api/ml-factor/*, /api

핵심 서비스

• FactorEngine (services/factor_engine.py): 내장 인자 계산 및 사용자 정의 인자 관리
• FactorExpressionEngine (services/factor_expression_engine.py): 화이트리스트 검증 기반 사용자 정의 인자 공식 엔진
• StockScoringEngine (services/stock_scoring.py): 인자 점수와 ML 점수를 결합한 종목선정 엔진