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ai-etf-project

提供AI ETF项目领域的专业知识与业务背景的技能。 适用场景：(1) 当用户就项目目标或业务模式提出疑问时；(2) 当需要解释AI ETF的运作结构或算法时；(3) 当涉及监管应对策略的制定时；(4) 当需要为投资者/合作伙伴准备相关资料时；(5) 当用户询问“这个项目是什么？”“业务模式是什么？”等问题时。 触发条件：项目概览、商业计划、AI ETF、运作结构、监管应对、相关系数0.7、Daily Rolling、FIFO、资产轮换、被动ETF vs主动ETF。

SKILL.md
--- frontmatter
name: ai-etf-project
description: |
  AI ETF 프로젝트 도메인 지식과 비즈니스 컨텍스트를 제공하는 스킬.
  사용 시점: (1) 프로젝트의 목적이나 비즈니스 모델에 대한 질문, (2) AI ETF 운용 구조나
  알고리즘에 대한 설명 필요 시, (3) 규제 대응 전략 관련 작업, (4) 투자자/파트너 대상
  자료 작성 시, (5) "이 프로젝트가 뭐야?", "비즈니스 모델이 뭐야?" 같은 질문에 답변 시.
  Triggers: project overview, business plan, AI ETF, 운용 구조, 규제 대응, 상관계수 0.7,
  Daily Rolling, FIFO, 종목 교체, 패시브 ETF vs 액티브 ETF.

AI ETF Project

AI 기반 미래 수익률 예측으로 패시브 ETF를 능가하는 Active ETF 운용 시스템.

핵심 개념 요약

문제 인식

  • •패시브 ETF(QQQ 등)는 과거 시가총액에 의존 → 상위 종목 적중률 약 6%
  • •운용자 재량 기반 액티브 ETF는 불투명하고 일관성 부족

솔루션: AI Daily Rolling ETF

  • •AI 예측: 트랜스포머 모델로 3개월 후 수익률 상위 종목 예측 (적중률 24%+)
  • •Daily Rolling 구조: 매일 포트폴리오 1%를 FIFO로 교체
  • •규제 대응: 상관계수 0.7 기준 모니터링, 경계 근접 시 추종지수 매수로 전환

경쟁 우위

항목패시브 ETF기존 액티브우리 모델
투자 기준과거 시가총액운용역 재량미래 수익률 예측
종목 교체분기/반기수시매일 1% FIFO
적중률~6%변동24%+
투명성OXO (웹 공개)

비즈니스 모델

  1. •운용 보수: 직접 ETF 운용 (0.05% 기준)
  2. •기술 라이선싱: AI 예측 엔진을 타 운용사에 B2B 제공

규제 환경

  • •국내: 비교지수 상관계수 0.7 이상 유지 필수
  • •미국: 2019년 규제 완화 후 Active ETF 폭발 성장 (J커브)
  • •전략: 규제 준수하며 알파 추구, 향후 완화 대비

상세 참조

비즈니스 플랜 전문: references/business-plan.md

포함 내용:

  • •시장 현황 및 성장성 분석
  • •단계별 사업화 추진 전략 (Step 1~7)
  • •기술적/사업적 준비 현황
  • •수익 모델 상세 (AUM 시나리오)
  • •팀 구성 및 투자 유치 전략

기술 스택 연결

이 프로젝트의 기술 구현:

  • •ML 서비스: ml-service/ - FastAPI 기반 예측 API
  • •스크래핑: data-scraping/ - 1일,1주,1달,12달 주가 데이터 수집
  • •웹 상품소개/대시보드: web-dashboard/ - Next.js 상품소개 및 포트폴리오 시각화
  • •모델 실험: etf-model/ - 예측 모델 학습/평가
  • •자동화 모니터링: auto-monitoring/ - Next.js 자동화 진행여부 모니터링

설정될 작업:

  1. •매일 오전 8시: 데이터 크롤링
  2. •매월 1일 새벽 3시: 모델 학습
  3. •스크래핑이 끝난 직후 ~ 장이 시작하기 전까지: 다음날 매매/매도 종목 예측
mermaid
graph TD
    %% 스타일 정의
    classDef docker fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px,color:#01579b;
    classDef host fill:#f3e5f5,stroke:#4a148c,stroke-width:2px,color:#4a148c;
    classDef db fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d,stroke-width:2px,color:#f9a825;
    classDef user fill:#212121,stroke:#000,stroke-width:2px,color:#fff;
    classDef script fill:#ffebee,stroke:#c62828,stroke-width:2px,color:#c62828;

    %% 1. 외부 사용자
    USER(("External User")):::user

    %% 2. 원격 서버 (Production)
    subgraph "Production Server (ahnbi2.suwon.ac.kr)"

        %% 자동화
        subgraph "Automation"
            CRON["Cron Daemon"]:::host
            SCRIPTS["start.sh
predict-daily.sh"]:::script
        end

        %% Docker Compose 환경
        subgraph "Docker Compose Environment"

            subgraph "Container: web-dashboard"
                NEXT["Next.js Dashboard
(Port 3000)"]:::docker
            end

            subgraph "Container: etf-ml-service"
                FASTAPI["FastAPI ML Service
(Port 8000)"]:::docker
                SQLITE[("SQLite
predictions.db")]:::db
            end
        end

        %% 호스트의 MySQL
        MYSQL[("MySQL Database
etf2_db (Port 5100)
~500 tables")]:::db

    end

    %% --- 연결 흐름 ---

    %% 외부 접근
    USER --> |"https://ahnbi2.suwon.ac.kr
(Nginx Reverse Proxy)"| NEXT
    USER --> |"API 직접 접근 (Optional)"| FASTAPI

    %% 자동화 실행
    CRON -.-> |"Schedule"| SCRIPTS
    SCRIPTS -.-> |"docker exec / curl"| FASTAPI

    %% 프론트 → 백엔드
    NEXT --> |"Internal Docker Network
http://ml-service:8000"| FASTAPI

    %% 백엔드 → DB
    FASTAPI <--> |"Save"| SQLITE
    FASTAPI <--> |"host.docker.internal:5100
(No SSH Tunnel Needed!)"| MYSQL

    %% 링크 스타일
    linkStyle 4 stroke:#01579b,stroke-width:2px;
    linkStyle 6 stroke:#fbc02d,stroke-width:2px;

투자 유니버스 (101개 종목)

S&P 500 상위 시가총액 종목 기반, 섹터별 분산 투자 유니버스.

섹터별 분류

섹터종목 수종목 리스트
Technology30AAPL, MSFT, NVDA, GOOGL, GOOG, META, AVGO, ADBE, CRM, CSCO, ORCL, AMD, INTC, QCOM, TXN, NOW, INTU, AMAT, ADI, LRCX, KLAC, MU, PANW, CRWD, ANET, PLTR, APP, IBM, HOOD, IBKR
Communication4AMZN, TSLA, NFLX, T
Consumer9WMT, HD, COST, MCD, LOW, TJX, BKNG, PEP, KO
Financials15BRK.B, JPM, V, MA, BAC, WFC, GS, MS, BLK, SCHW, AXP, C, SPGI, COF, BX
Healthcare14UNH, JNJ, LLY, ABBV, MRK, PFE, TMO, ABT, DHR, AMGN, ISRG, GILD, BSX, SYK
Industrials12CAT, GE, HON, UNP, BA, RTX, LMT, DE, ETN, PLD, MDT, MMM
Energy3XOM, CVX, COP
Consumer Staples3PG, PM, LIN
Utilities & Others11NEE, CEG, DIS, VZ, TMUS, UBER, GEV, PGR, WELL, APH, ACN

데이터베이스 테이블 구조

각 종목별로 6개의 시간프레임 테이블 존재 (총 606개 테이블):

테이블 접미사시간프레임용도
{SYMBOL}_DDaily일봉 데이터 (12개월)
{SYMBOL}_WWeekly주봉 데이터
{SYMBOL}_MMonthly월봉 데이터
{SYMBOL}_1h1 Hour1시간봉 (1일 데이터)
{SYMBOL}_10m10 Min10분봉
{SYMBOL}_12M12 Month12개월 범위 데이터

예시: NVDA 종목 → NVDA_D, NVDA_W, NVDA_M, NVDA_1h, NVDA_10m, NVDA_12M

데이터 수집 주기

  • •Daily 데이터: 매일 장 마감 후 자동 스크래핑 (cron)
  • •Intraday 데이터: 1시간/10분봉 - 실시간 트레이딩용
  • •Long-term 데이터: 주봉/월봉 - 장기 트렌드 분석용

주요 용어

용어설명
Daily Rolling매일 포트폴리오 일부를 교체하는 운용 방식
FIFO선입선출, 가장 오래된 매수 블록부터 매도
코호트같은 날 편입된 종목 그룹
상관계수 0.7국내 액티브 ETF 규제 기준
알파벤치마크 대비 초과 수익
투자 유니버스AI 예측 및 포트폴리오 구성 대상 종목 집합 (101개)