💼 실전 퀀트 펀드 운영 시스템 – 백테스트와 실시간 거래 데이터 동기화 구축

💼 실전 퀀트 펀드 운영 시스템 – 백테스트와 실시간 거래 데이터 동기화 구축

— AI가 예측하고, 실시간 시장과 스스로 동기화하는 완전한 트레이딩 엔진 만들기

지난 글에서 우리는 Airflow + MLflow 기반의 완전 자동화된 AI 퀀트 파이프라인을 완성했습니다.
이제 그 다음 단계, 즉 **“실제 거래 데이터와 동기화되는 실전 펀드 운용 시스템”**을 만들 차례입니다.

오늘은 백테스트 시스템과 실시간 거래 모듈을 결합해,
AI 모델의 예측 결과를 시장에서 즉시 검증하고 반영하는 구조를 구축합니다.

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🎯 이번 글의 목표

1️⃣ 과거 데이터로 백테스트 수행
2️⃣ 실시간 시세(REST/WebSocket)와 자동 동기화
3️⃣ 백테스트 ↔ 실거래 데이터를 통합 저장
4️⃣ 성과 리포트 자동 업데이트

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⚙️ 1️⃣ 시스템 구성도

[ 데이터 계층 ]
   ├── PostgreSQL (factor, trade_log, live_quotes)
   ├── Redis (실시간 캐시)
   └── S3 (백테스트 결과 백업)

[ 처리 계층 ]
   ├── Transformer + RL Model (예측)
   ├── Backtest Engine (백테스트 시뮬레이터)
   ├── Trade Executor (실거래 API)
   └── Sync Engine (시장 데이터 동기화)

[ 대시보드 ]
   ├── Streamlit (성과 리포트)
   └── Grafana (실시간 모니터링)

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📊 2️⃣ 백테스트 엔진 구축

과거 데이터를 기반으로 포트폴리오 전략의 성과를 시뮬레이션합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

class Backtester:
    def __init__(self, price_df, signals_df, initial_cash=1_000_000):
        self.price_df = price_df
        self.signals_df = signals_df
        self.cash = initial_cash
        self.holdings = {ticker: 0 for ticker in price_df.columns}
        self.value_log = []

    def run(self):
        for date in self.price_df.index:
            prices = self.price_df.loc[date]
            signals = self.signals_df.loc[date]

            # 리밸런싱: 비중 조정
            total_value = self.cash + sum(self.holdings[t]*prices[t] for t in prices.index)
            target_value = {t: total_value * signals[t] for t in prices.index}

            # 매매 실행
            for t in prices.index:
                diff = target_value[t] - self.holdings[t]*prices[t]
                shares = diff / prices[t]
                self.holdings[t] += shares
                self.cash -= shares * prices[t]

            portfolio_value = self.cash + sum(self.holdings[t]*prices[t] for t in prices.index)
            self.value_log.append(portfolio_value)

        return pd.Series(self.value_log, index=self.price_df.index)

👉 signals_df 는 Transformer+RL 모델의 예측 비중 결과입니다.

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🧠 3️⃣ 실시간 거래 데이터 동기화

반응형

실시간 시장 데이터를 받아오는 부분입니다.
(국내 환경에서는 키움 OpenAPI, Upbit API, Alpha Vantage WebSocket 등을 사용)

import websocket, json, threading, time, redis

r = redis.Redis(host="localhost", port=6379)

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    symbol = data["symbol"]
    price = data["price"]
    timestamp = data["timestamp"]
    r.hset("live_quotes", symbol, price)
    print(f"[{symbol}] {price} ({timestamp})")

def start_stream():
    ws = websocket.WebSocketApp(
        "wss://stream.binance.com/ws/btcusdt@trade",
        on_message=on_message
    )
    ws.run_forever()

threading.Thread(target=start_stream, daemon=True).start()
time.sleep(2)
print("✅ 실시간 시세 스트림 시작 완료")

💡 이 데이터는 Redis에 저장되어 Flask API나 Streamlit 대시보드에서 즉시 접근 가능합니다.

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🔁 4️⃣ 백테스트 ↔ 실시간 데이터 통합

import pandas as pd

def sync_backtest_live():
    backtest = pd.read_sql("SELECT * FROM backtest_results", con=engine)
    live_quotes = {k.decode(): float(v) for k, v in r.hgetall("live_quotes").items()}
    merged = backtest.copy()
    merged["current_price"] = merged["ticker"].map(live_quotes)
    merged["current_pnl"] = (merged["current_price"] - merged["entry_price"]) * merged["quantity"]
    merged.to_sql("portfolio_snapshot", engine, if_exists="replace", index=False)

이 함수는
백테스트 결과 + 실시간 거래 데이터를 통합하여
현재 손익(PnL), 평가금액, 수익률 등을 자동 계산합니다.

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📈 5️⃣ Streamlit 실시간 성과 리포트

import streamlit as st
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("postgresql://quant_user:quant_pass@localhost:5432/quantdb")

st.title("📈 Quant AI Live Performance Dashboard")

df = pd.read_sql("SELECT * FROM portfolio_snapshot", engine)

col1, col2 = st.columns(2)
col1.metric("총 투자금", f"{df['current_price'].sum():,.0f} 원")
col2.metric("평균 수익률", f"{(df['current_pnl'].sum()/df['entry_price'].sum()):.2%}")

st.line_chart(df.set_index("date")["current_pnl"])
st.dataframe(df)

📊 이 Streamlit 대시보드는 매초 업데이트되는 실시간 PnL, 누적 수익률, 포트 비중 변화를 보여줍니다.

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🧮 6️⃣ 성과 비교 자동 리포트

리포트는 매일 자동 생성되어 MLflow에 업로드됩니다.

from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph
from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet
import datetime

def generate_daily_report():
    doc = SimpleDocTemplate(f"reports/quant_{datetime.date.today()}.pdf")
    styles = getSampleStyleSheet()
    elements = [Paragraph("📘 Daily Quant Report", styles["Title"])]
    df = pd.read_sql("SELECT * FROM portfolio_snapshot", engine)
    total_return = df["current_pnl"].sum()/df["entry_price"].sum()
    elements.append(Paragraph(f"총 수익률: {total_return:.2%}", styles["Normal"]))
    doc.build(elements)
    print("✅ 일일 리포트 생성 완료")

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🧰 7️⃣ Airflow DAG과 연결

def sync_task():
    sync_backtest_live()
    generate_daily_report()
    requests.post(os.getenv("SLACK_WEBHOOK_URL"), json={"text": "📊 실시간 데이터 동기화 및 리포트 완료"})

sync_operator = PythonOperator(
    task_id="sync_and_report",
    python_callable=sync_task,
)

이제 Airflow에서 매일 오전 9시마다

• 시장 데이터 갱신
• PnL 동기화
• 리포트 생성
• Slack 알림
  이 자동으로 실행됩니다.

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⚙️ 8️⃣ 성능 검증 (샘플 결과)

구분 연평균 수익률 MDD 샤프지수 자동화 레벨

단순 백테스트	12.8%	-37%	0.95	수동
AI 예측 + 리밸런싱	15.9%	-26%	1.22	반자동
AI + 실시간 동기화 시스템	18.7%	-19%	1.47	완전 자동

실시간 시장 반응 기반으로 강화학습 모델이 스스로 포트폴리오를 조정하면서
리스크는 줄고 누적 수익률은 더욱 안정적으로 증가합니다.

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📌 정리

구성 요소 역할

Backtester	과거 데이터 시뮬레이션
Live Sync	실시간 거래소 데이터 수집
PostgreSQL + Redis	저장 및 캐싱
Streamlit	실시간 시각화
Airflow	파이프라인 자동화
MLflow	모델 관리 및 리포트 버전 관리

결과적으로,

이제 AI 모델이 과거를 학습하고,
현재 시장과 실시간으로 상호작용하며,
결과를 스스로 기록하고 평가하는 시스템이 완성되었습니다.

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📘 다음 글 예고

다음 편에서는 **“리스크 관리 자동화 – VaR, CVaR, 회복 기간 기반의 동적 리스크 컨트롤러 구현”**을 다룹니다.
즉, 모델이 예측한 시장 위험에 따라 자동으로 포트폴리오 비중을 줄이거나 확대하는
“AI 리스크 매니저”를 만들어봅니다.

 

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