혼돈에서 코드로: ALPHALABS

발행: 2시간 전 (2025년 12월 6일 오전 06:49 GMT+9)

8 min read

Source: Dev.to

밤을 설친 문제

누구나 AI 트레이딩 에이전트를 만들고, 전략을 백테스트하며, 성과를 입증할 수 있는 플랫폼을 만들고 싶었습니다. AI 모델, 실시간 시장 데이터, WebSocket 스트림, 그리고 금융 계산을 조율하는 것이 큰 도전이었습니다.

Kiro의 specs 기능을 발견하면서 모든 것이 바뀌었습니다.

영감: nof1.ai와 알고리즘 트레이딩의 만남

전통적인 알고리즘 트레이딩은 단일 거래 포인트에 묶인 경직된 규칙에 의존합니다.

AI 트레이딩은 다릅니다. 미리 정의된 조건 대신 AI는 다음을 할 수 있습니다:

여러 지표 분석
보다 넓은 시장 상황 고려
들어오는 데이터에 적응
이진 체크를 넘어선 미묘한 의사결정

AlphaLabs는 사용자가 티커, 지표, 컨텍스트를 제공하면 AI가 단일 조건 논리가 아닌 전체적인 추론을 수행합니다.

Kiro가 내 비밀 무기였던 이유

Specs: 나를 구한 설계도

.kiro/specs 디렉터리는 프로젝트의 백본이 되었습니다.

Specs에 포함된 내용

백엔드 아키텍처
트레이딩 엔진
FastAPI 마이그레이션
코드 품질 개선
커스텀 지표 엔진

각 spec에는 다음이 포함되었습니다:

요구사항
설계
구현 작업

이를 통해 구조화된 개발, 진행 상황 추적, 일관된 아키텍처를 구현할 수 있었습니다.

프랑켄슈타인 아키텍처

AlphaLabs는 한 시스템에 거의 공존하지 않는 여러 구성 요소를 결합합니다.

AI + 트레이딩 로직

여러 AI 모델과의 OpenRouter 통합
JSON 트레이딩 결정 (LONG, SHORT, HOLD, CLOSE)
컨텍스트 기반 의사결정
재시도 로직, 타임아웃, 서킷 브레이커
HOLD 로의 폴백

실시간 WebSockets

실시간 캔들 스트리밍
AI 의사결정 로그
다중 동시 세션
하트비트 및 재연결 처리

지표 엔진

pandas‑ta 로 구현된 22개 이상의 지표
두 가지 모드: Monk (RSI + MACD)와 Omni (전체 지표)
JSON 기반 커스텀 지표 공식

포지션 관리 & 리스크 제어

실시간 PnL
자동 손절 및 이익 실현
–2 % 청산 보호가 포함된 안전 모드
레버리지 지원

인증서 생성

PDF 인증서
공유 가능한 PNG
검증 코드

AI vs 전통 알고리즘

전통 알고리즘

정적 규칙
단일 거래 포인트에 집중
경직된 실행

AlphaLabs의 AI

컨텍스트 기반 추론
다중 신호 분석
적응형, 유연한 로직

AI는 제공된 티커와 지표를 사용해 추론하며, 고정된 규칙에 얽매이지 않습니다.

Council Mode: 4–5개의 LLM이 함께 의사결정할 때

작동 방식

4–5개의 LLM에 질의 (Claude, GPT‑4, Gemini, DeepSeek 등).
각 모델이 동일한 입력 데이터를 분석.
각 모델이 결정과 근거를 반환.
투표 또는 합의를 통해 결정 집계.

시스템은 협의된 최종 결정을 실행합니다.

왜 중요한가

사고의 다양성
편향 감소
결정에 대한 높은 신뢰도

현황

백테스팅: 완전 구현
포워드 테스트: 곧 출시

Council Mode는 동일한 데이터 조건에서 모델들의 추론과 결과를 비교할 수 있게 합니다.

기술 하이라이트

백엔드

async/await를 활용한 FastAPI
PostgreSQL (Supabase)
WebSockets
OpenRouter
pandas‑ta 지표

프론트엔드

Next.js 16
React 19
TypeScript
Tailwind CSS + shadcn/ui
TradingView Lightweight Charts
Clerk 인증

기능

백테스트
포워드 테스트
실시간 스트림
22개 이상의 지표
커스텀 공식
리스크 제어
인증서 생성
분석
Council Mode

Kiro의 장점

Kiro의 specs가 제공한 것:

구조화
일관성
명확한 요구사항
추적 가능한 진행 상황
살아있는 문서화

이 덕분에 프로젝트가 혼란에 빠지는 것을 방지할 수 있었습니다.

극복한 도전 과제

AI 응답 일관성

엄격한 JSON 검증, 재시도, 폴백 로직.

실시간 동기화

타임스탬프가 포함된 WebSocket 이벤트와 세션 ID.

성능

캐싱을 통한 사전 계산 지표로 O(1) 접근 보장.

리스크 관리

안전 모드, 레버리지 제한, 자동 손절.

Council 조정

병렬 모델 요청 및 합의 알고리즘.

이 프로젝트의 특별함

완전한 백테스트와 포워드 테스트 구현
프로덕션 수준 백엔드 아키텍처
실시간 UI
22개 이상의 기술 지표
Kiro 기반 개발 워크플로우
AI 컨텍스트 트레이딩
다중 모델 인텔리전스를 위한 Council Mode

숫자로 보는 현황

20개 이상의 백엔드 서비스
22개 이상의 지표
100개 이상의 엔드포인트
실시간 WebSockets
다중 AI 모델 (4–5 모델 협의)
포괄적인 테스트 커버리지

교훈

Specs는 복잡성을 관리 가능하게 만든다
Async 작업은 필수
오류 처리는 초기에 계획해야 함
실시간 시스템은 신중한 설계가 필요
AI 시스템은 엄격한 스키마가 필요
AI는 정적 규칙보다 우수
협의는 단일 모델보다 뛰어남

앞으로의 계획

라이브 포워드 테스트를 위한 Council Mode
멀티‑에이전트 아레나 배틀
소셜 공유 및 리더보드
고급 분석 (Sharpe ratio, drawdown)
페이퍼 트레이딩
모바일 모니터링 앱

마무리 생각

Kiro의 specs는 복잡한 아이디어를 구조화되고 추적 가능한 개발 프로세스로 바꾸어 주었습니다. AlphaLabs는 전통적인 트레이딩 로직보다 컨텍스트 기반 AI 추론의 힘을 보여줍니다. Council Mode는 여러 모델을 결합해 더 강력한 결정을 가능하게 합니다.

Kiroween Hackathon 2025를 위해 제작