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Context-Aware Real-time Sentiment based AI Agent for Stock Trading
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박지원
동국대학교
컴퓨터AI학과
오영민
인하대학교
통계학과 oymin2001.github.io
김강민
세종대학교
인공지능학과
정한결
국민대학교
소프트웨어학과
https://www.linkedin.com/in/hkjung1123/
본 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 활용하여 실제 금융 전문가처럼 사고하고 투자 결정을 내리는 AI 주식 트레이딩 에이전트 개발을 목표로 합니다. 기존의 감성 분석 기반 모델(FinMem)에서 개선점을 도입하여 다각적인 분석, 자기반성 학습, 그리고 법률적 검토까지 수행하는 새로운 차원의 의사결정 시스템을 구현했습니다.
1️⃣ 멀티-페르소나 투자 위원회 (Multi-Persona Investment Committee) :
가치 투자자, 성장 투자자, 기술적 분석가 등 각기 다른 투자 철학을 가진 AI 페르소나들이 독립적으로 시장을 분석합니다. 이후 최고 투자 책임자(CIO) 페르소나가 이들의 상충되는 의견을 종합하여 최종 투자 전략을 수립함으로써, 단일 관점의 한계를 극복하고 합리적인 결정을 내립니다.
2️⃣ 자기반성 학습 루프 (Self-Correction Loop) :
에이전트는 과거의 실패한 투자를 '오답 노트'에 기록하고 학습합니다. 이 실패 기록과 현재 시장 상황(상승장/하락장)을 바탕으로 자신의 기본 성격(System Prompt)을 동적으로 변경하여, 동일한 실수를 반복하지 않고 변화하는 시장에 능동적으로 적응합니다.
3️⃣RAG 기반 법률 자문 시스템 (RAG-based Legal Advisory) :
'금융소비자 보호에 관한 법률' 등 실제 법률 데이터를 기반으로 구축된 벡터 DB를 활용합니다. 투자 결정 전, 관련 법규를 조회하고 검토하여 LLM의 환각(Hallucination) 가능성을 최소화하고 법적 리스크를 관리하는 현실적이고 안전한 투자 결정을 내립니다.