Technology
AI/ML 시스템 구축부터 데이터 파이프라인까지의 실무 기록
크립토 거래소 API로 시장 데이터 파이프라인 구축하기
Binance, Bybit API에서 OHLCV, 펀딩레이트, 오더북 데이터를 수집하고 자동화하는 파이프라인을 만드는 방법입니다. 퀀트 리서치의 첫 단계는 데이터입니다.
퀀트 개발 환경 완전 가이드: RTX 4090부터 DGX Spark까지
로컬 LLM, 백테스트, 데이터 파이프라인을 돌리는 환경을 예산별로 정리합니다. GPU 카드, Mac, AI 슈퍼컴, 클라우드까지 실제 사용 기준으로 비교합니다.
Beehiiv로 퀀트 뉴스레터 시작하기: 블로그 독자를 구독자로 바꾸는 법
블로그 방문자를 뉴스레터 구독자로 전환하는 구조를 Beehiiv로 만드는 방법입니다. 세팅부터 웰컴 시퀀스, 유료 전환 전략까지 정리합니다.
RunPod vs Vast.ai: 로컬 LLM·백테스트 GPU 임대 실전 비교
로컬 LLM 개발과 백테스트 인프라에 GPU 클라우드를 쓸 때 RunPod와 Vast.ai 중 어느 쪽이 맞는지 실제 사용 경험으로 비교합니다.
Claude API로 퀀트 리서치 자동화하기: GPT-4와 실전 비교
퀀트 리서치 워크플로에 LLM을 붙일 때 Claude API와 GPT-4 중 어느 쪽이 더 맞는지, 실제 사용 사례와 비용 계산으로 비교합니다.
Railway로 RAG API 서버 배포하기: Docker 없이 5분 만에
퀀트 리서치용 RAG 시스템을 Railway에 배포하는 방법입니다. GitHub 연동으로 push하면 자동 배포되고, 비용도 Heroku보다 훨씬 저렴합니다.
RAG 시스템 구현 A to Z: 임베딩부터 리트리버까지의 실무 가이드
RAG를 처음 만들 때 막히는 지점들을 중심으로 정리했습니다. 임베딩 모델 선택부터 청크 전략, 하이브리드 검색, 재랭킹까지 실제로 부딪혀본 문제들 위주로 씁니다.
로컬 LLM과 클라우드 모델, 퀀트 리서치 환경에서는 무엇이 더 유리한가
보안, 비용, 추론 속도, 워크플로 자동화 관점에서 리서치·개발 환경에 맞는 모델 운용 방식을 비교합니다. 상황에 따라 답이 다릅니다.
파이썬 코인 자동매매 시작하기: 바이낸스 API 입문
파이썬과 바이낸스 API로 코인 자동매매 시스템을 만드는 첫걸음입니다. 계좌 연결부터 시세 조회, 첫 주문까지 단계별로 설명합니다.
파이썬 데이터 분석 기초: 판다스로 주가 데이터 다루기
파이썬 판다스(pandas)로 주가 데이터를 불러오고, 정리하고, 기본 분석하는 방법을 처음부터 정리합니다. 퀀트 분석의 출발점입니다.