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GENESIS SPECTRUM
쏟아지는 시장 데이터를 판단할 수 있는 화면으로
거래소 실시간 데이터를 수집·가공·분석해 판단 화면으로 만드는 시스템. 상시 가동 서버와 외부 터널 노출까지 운영 환경을 갖췄다.
실시간 마켓 데이터 · 트레이딩 인텔리전스
- 역할
- 기획 · 아키텍처 · 백엔드 · 프론트엔드 · 인프라 · 운영
- 분류
- 트레이딩, 데이터, 소프트웨어, AI
- 등급
- 주요 작업 — 구조와 판단이 남아 있는 것
화면 캡처가 아직 없어, 아래에 구조와 판단으로 적었습니다.
무슨 문제였나
시장 데이터는 실시간으로 쏟아지지만, 판단에 필요한 형태로 정리되어 있지 않다. 지표를 매번 손으로 계산하면 그 사이에 상황이 바뀐다.
어떻게 풀었나
수집 → 처리 → 지표 계산 → 저장 → 시각화를 하나의 파이프라인으로 만들고, 백테스트로 기준을 세대별로 개선했다.
구조
- 01시장 데이터
- 02Bybit WebSocket / REST · 한국투자증권 OpenAPI · DART
- 03FastAPI
- 04데이터 처리
- 05지표 연산 · 분석
- 06SQLite
- 07Next.js
- 08트레이딩 대시보드
어려웠던 것
- 실시간 스트림의 유실·중복 처리
- 백테스트 파라미터 공간 탐색
무엇을 만들었나
- 실시간 수집 (WebSocket) + REST 시드 웜업
- 지표 — EMA · RSI · MACD · CVD · Divergence · VWAP
- 백테스트 세대별 개선 및 파라미터 탐색
- 시장 · 이벤트 · 메모리 모듈 분리
- 상시 가동 서버 · 외부 터널 노출 · 트레이 실행기
쓴 기술
PythonFastAPINext.jsWebSocketSQLiteCloudflare Tunnel
무엇이 남았나
- 상시 가동 운영
- 백테스트 기반 기준 개선
알게 된 것
실시간 시스템은 기능보다 운영이 어렵다. 죽었을 때 어떻게 다시 살아나는지를 먼저 설계해야 했다.
