학생 작품

1. 산출물 개요 본 산출물은 AI 기반 주식 투자 의사결정 지원 플랫폼으로, 사용자가 종목을 검색하면 주가 데이터, 뉴스, 투자자 커뮤니티 정보를 통합 분석하여 투자 판단에 필요한 정보를 제공하는 시스템이다. 시스템은 실시간 분석을 수행하는 FastAPI 백엔드, 사용자 인터페이스를 제공하는 Streamlit 프론트엔드, 머신러닝 예측 모듈, LLM 기반 뉴스·커뮤니티 분석 모듈, 그리고 MLOps 기반 데이터 수집 및 모델 관리 파이프라인으로 구성된다. 2. 시스템 구성 시스템은 다음과 같은 구성요소로 이루어진다. Frontend (Streamlit) 종목 검색 주가 차트 시각화 변곡점 표시 AI 분석 결과 출력 Backend (FastAPI) 주가 데이터 조회 기술적 지표 생성 변곡점 탐지 뉴스 및 커뮤니티 데이터 수집 머신러닝 예측 수행 AI 종합 분석 결과 생성 AI 분석 모듈 Ollama 기반 LLM을 이용한 뉴스 요약 커뮤니티 투자심리 분석 뉴스 영향도 분석 AI 투자 의견 생성 Machine Learning 모듈 RandomForest 기반 주가 방향 및 가격 예측 기술적 지표 및 감성 데이터를 활용한 학습 예측 신뢰도(R² 및 Tree Consensus) 계산 MLOps 파이프라인 Airflow 기반 데이터 수집 자동화 Spark 기반 데이터 전처리 MLflow 기반 모델 버전 관리 MinIO 기반 학습 결과 저장 3. 실행 방법 Docker Compose를 이용하여 시스템을 실행한다. Streamlit 웹 화면에 접속한다. 사용자가 분석할 종목을 검색한다. 시스템은 주가 데이터를 조회하고 기술적 지표를 생성한다. 변곡점을 자동 탐지한 후 관련 뉴스와 커뮤니티 데이터를 수집한다. LLM이 뉴스 및 커뮤니티 내용을 요약하고 투자심리를 분석한다. 머신러닝 모델이 향후 주가 방향과 예측값을 계산한다. AI는 뉴스, 커뮤니티, 기술적 지표 및 예측 결과를 종합하여 투자 의견을 생성한다. 사용자는 Historical Replay 기능을 통해 과거 특정 시점의 예측 결과와 실제 주가 변화를 비교하여 예측 성능을 확인할 수 있다. 4. 주요 산출 결과 본 시스템은 사용자에게 다음과 같은 결과를 제공한다. 종목별 주가 및 거래량 차트 기술적 변곡점 자동 탐지 결과 뉴스 핵심 요약 및 영향도 분석 투자자 커뮤니티 심리 분석 결과 머신러닝 기반 미래 주가 예측 예측 신뢰도 및 모델 설명 Historical Replay 기반 예측 검증 결과 AI 종합 투자 의견(매수·관망·매도) 5. 기대 효과 본 산출물은 정량 데이터(주가, 거래량, 기술적 지표)와 정성 데이터(뉴스, 투자자 의견)를 통합 분석하여 기존의 단순 차트 중심 분석보다 종합적인 투자 의사결정을 지원한다. 또한 생성형 AI와 머신러닝을 결합한 분석 결과를 제공함으로써 투자 정보의 이해도를 높이고, Historical Replay 기능을 통해 예측 결과를 검증할 수 있어 사용자 신뢰성을 향상시킬 수 있다.