qusong0627/QuantMind

해결하는 문제

QuantMind는 전문적인 양적 연구의 진입 장벽을 낮추기 위해 설계된 AI 기반 양적 거래 플랫폼입니다. 개인 연구자가 직면하는 주요 장벽, 즉 고품질 금융 데이터 확보 및 정제의 어려움, 예측용 특징 구축의 복잡성, 시장 예측을 위한 머신러닝 모델의 학습 및 배포에 필요한 높은 기술적 수준을 해결합니다.

작동 방식

이 플랫폼은 데이터 수집에서 실시간 거래까지 완전한 연구 루프를 구축합니다. QuantDB와 통합되어 있으며, 사전 정제된 A주식 데이터와 315개 이상의 AI 팩터를 제공하는 전문 데이터 허브입니다. 사용자는 시각적 인터페이스를 통해 13개의 내장된 AI 모델(LightGBM과 같은 트리 기반 모델에서 Transformer 및 TCN과 같은 딥러닝 아키텍처까지) 중 하나를 학습할 수 있습니다. Optuna를 통한 자동 하이퍼파라미터 튜닝을 지원하며, 무거운 학습 작업을 원격 GPU 클러스터(AutoDL)로 오프로드할 수 있습니다. 학습이 완료되면 모델은 자동으로 등록되어 다중 시장 추론에 사용되어 거래 신호를 생성하며, Microsoft의 Qlib 프레임워크를 통해 백테스트하거나 TongDaXin과 같은 거래 소프트웨어로 직접 전송할 수 있습니다.

대상 사용자

개인 양적 연구자, 학술 팀, 전문 기관 등 AI 기반 양적 거래 분야에서 전략 프로토타입 검증 또는 2차 개발을 원하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 풍부한 모델 라이브러리: LightGBM, XGBoost, CatBoost, GRU, LSTM, Transformer, TabNet 등을 포함한 13개의 전문 ML/DL 모델.
• 전문 데이터 통합: QuantDB에 직접 접근 가능. 5000개 이상의 A주식, 20년 이상의 역사 데이터, 151개 이상의 차원 특징 공학.
• AI 기반 연구: 자동 팩터 마이닝을 위한 RD-Agent, 다중 에이전트 연구 보고서를 위한 TradingAgents, 자연어 상호작용을 위한 QuantBot 포함.
• 기관용 워크플로우: 워크포워드 분석(WFA), 스태킹 앙상블 방법, 실시간 Rank IC 백필링을 통한 생산 모니터링 기능.
• 원격 GPU 학습: AutoDL GPU 클러스터에 한 번의 클릭으로 학습 작업을 배포하여 딥러닝 모델의 수렴 속도를 가속화.