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AI Trading Analyst
AI는 차트를 읽기만 하고, 숫자는 전부 실데이터에서
차트 이미지를 올리면 AI가 종목·시간봉만 읽고, 실제 캔들은 거래소 API로 직접 받아 서버에서 지표를 계산한 뒤 그 수치를 근거로 판정을 스트리밍한다.
차트 이미지 → 실데이터 검증 → 판정
- 역할
- 기획 · 아키텍처 · 백엔드 · 프론트엔드
- 분류
- AI, 트레이딩, 데이터
- 등급
- 주요 작업 — 구조와 판단이 남아 있는 것
화면 캡처가 아직 없어, 아래에 구조와 판단으로 적었습니다.
무슨 문제였나
AI에게 차트 이미지를 주고 분석시키면 숫자를 지어낸다. 눈으로 읽은 값은 정확하지 않다.
어떻게 풀었나
AI의 역할을 '이미지에서 무엇인지 식별'로 좁히고, 숫자는 전부 실데이터에서 계산해 근거로 넣었다.
구조
- 01차트 이미지 업로드
- 02AI Vision — 종목 · 시간봉 인식
- 03거래소 공개 API — 캔들 400봉 수집
- 04서버 지표 계산 (EMA · RSI · MACD · ATR · 스윙 · 지지저항)
- 05AI 종합 판정 (스트리밍)
어려웠던 것
- AI에게 숫자를 추측시키지 않는 역할 분리
무엇을 만들었나
- 이미지에서 종목·시간봉 자동 인식
- 실시간 캔들 직접 수집 (API 키 불필요)
- 순수 계산 지표 모듈
- 판정 + 점수 + 손익비 + 무효 조건 출력
- 결과 스트리밍 전달
- 인식 실패 시 이미지만으로 분석하는 폴백
쓴 기술
ExpressVite + ReactVision APIBybit API
무엇이 남았나
- 이미지 → 실데이터 → 판정 파이프라인 완성
알게 된 것
LLM은 '무엇인지 알아내는 일'에 쓰고, '얼마인지 계산하는 일'은 코드에 맡겨야 한다.
