AI 퀀트 트레이딩 입문 가이드: 첫 거래 시스템 구축
이 문서에서는 AI 퀀트 트레이딩의 5대 구축 과정을 상세히 설명합니다: 데이터 수집 및 정제, 전략 설계, 백테스팅 검증, 아웃오브샘플(OOS) 검증, 배포 및 모니터링. 또한 수동 트레이딩 대비 AI의 3가지 주요 우위와 백테스팅과 실거래 간의 괴리를 피하는 방법에 대해 설명합니다.
《The Playbook》의 트레이딩 철학을 AI 트레이딩 시스템에 녹여내다
Mike Bellafiore는 최고의 트레이더는 직관이 아닌 플레이북으로 거래한다고 말합니다. 책을 읽다가 문득 깨달았습니다. 우리 AI 시스템이 처음부터 그 일을 하고 있었다는 것을, 다만 노트가 아닌 코드로 써뒀을 뿐이라는 것을.
AI 트레이딩 봇 보안 가이드: 자동화 트레이딩 시스템 공격으로부터 보호하는 방법
AI 트레이딩 봇은 다섯 가지 주요 보안 위협에 직면해 있습니다: 사슬 공격, API 키 유출, 프롬프트 주입, 모델 독화, 거래소 API 취약점. 이 стать는 각 공격 벡터를 엔지니어링 관점에서 분석하고 개발자가 실제로 안전한 자동화 트레이딩 시스템을 구축할 수 있도록 실행 가능한 방어 전략과 보안 체크리스트를 제공합니다.
오픈소스 LLM 실전 배포기: AI 팀에 MiniMax M2.7을 선택한 이유
MiniMax M2.7을 멀티에이전트 AI 시스템에 실제 배포하면서 겪은 이야기 — GPT-4o에서 전환한 이유, 구독제와 토큰 과금의 비용 현실, 그리고 오픈소스 LLM을 에이전트 프로덕션 환경에서 운영할 때 마주치는 세 가지 함정.
아이디어에서 실전 운용까지: AI 트레이딩 전략 개발기
RSI 아이디어에서 실거래 운용까지, AI가 속도를 높인 구간과 전혀 도움이 안 되는 구간. 5라인 아키텍처의 실제 개발 과정과 심리적 관문을 공유합니다.
AI가 실제로 바꾼 것은? 솔로 개발자가 AI로 트레이딩 툴을 만들며 느낀 솔직한 기록
3일 만에 트레이딩 에이전트를 완성했다. AI가 반복 작업, 디버깅, 문서화를 빠르게 해줬지만, 전략적 직관과 리스크 판단은 여전히 사람의 몫이다. 솔로 개발자의 솔직한 관찰, 교훈 없음.
주장을 스스로 증명하는 AI 트레이딩 에이전트 만들기: ERC-8004 해커톤 실전기
WaveRider를 11일 만에 58점에서 리더보드 5위로 끌어올린 이야기. 워크 포워드 검증, 7단계 리스크 관리, Merkle 감사 추적, 그리고 실패를 숨기지 않는 솔직함에 대하여.
Anthropic의 Managed Agents 출시: AI Agent를 위한 서버, 이제 직접 운영할 필요 없습니다
Anthropic이 Claude Managed Agents를 공식 공개 베타로 출시했습니다. 상태 유지 Session, 샌드박스 실행 환경, MCP 통합을 제공하는 호스팅형 Agent 인프라로, 가격은 $0.08/session-hour + 토큰 비용입니다. Notion, Rakuten, Sentry가 이미 도입했으며, 개발 주기가 수개월에서 수주로 단축되었습니다.
Anthropic이 1억 달러를 보안에 투자하다: Project Glasswing과 미공개 Claude Mythos의 실력
Anthropic이 Project Glasswing을 발표하며 1억 달러 AI 크레딧과 400만 달러 기부금을 투입했다. 미공개 Claude Mythos Preview 모델로 수천 개의 제로데이 취약점을 발견했는데, 27년 된 OpenBSD 취약점과 16년 된 FFmpeg 취약점까지 AI가 자율적으로 찾아냈다.
360, OpenClaw 취약점 3건 발견: AI 에이전트 시대, 당신의 보안은 안전한가?
360 보안팀이 AI 멀티 에이전트 협업 시스템을 활용해 세계 최대 AI Agent 프레임워크인 OpenClaw에서 다수의 고위험 취약점(NVD 점수 최대 8.1)을 발견했습니다. MEDIA 프로토콜 프롬프트 인젝션으로 모든 도구 권한을 우회할 수 있으며, 340개 이상의 악성 플러그인이 확산 중입니다. 본 글에서는 기술적 세부 사항, 영향 범위, 기업의 대응 방안을 심층 분석합니다.