giantess

goormthon training final project

1. Overview

• 프로젝트 이름: 뉴스와 LLM을 활용한 주식매매 타이밍 시스템
• 프로젝트 목표: 회사에 대한 뉴스를 바탕으로 감성분석을 수행하여 시장의 매매 경향을 파악하는 기능 구현에 집중하여, 고객이 증권사 보고서를 보고 매도시점을 파악할 수 없는 문제를 해결하는 솔루션을 제공

2. Role & Responsibility

1. 김대성

• 프로젝트 기획
• 실현가능성 조사
• 머신러닝 파이프라인 설계 및 개발

2. 김제환

• 뉴스 데이터 수집
• 데이터베이스 관리
• 웹 크롤링 자동화 시스템 관리

3. 이하민

• 프론트 개발
• 백엔드 개발
• 인프라 구축

4. 초기 6명이었으나, 결원이 생겨서 주제를 축소하고 역할 재분담

3. Final Deliverables

• 기능 및 특징
  • 기능
    • 요약: 뉴스 기사를 요약하여, 감성분석의 효율을 높임
    • 감성분석: 뉴스의 감성을 긍정/중립/부정으로 세분화
    • 개체명 인식: 뉴스에서 키워드를 추출하여, 종목 구체화
  • 특징
    • 매수종목 추천해주는 기존 투자상담 서비스와 달리, 포트폴리오를 바탕으로 주가가 하락할 자산을 선별에 집중함
    • 전통적인 비즈니스에서 벗어나 매도를 권장하여 증권시장에 변화를 줌
• 사용 기술 스택
  • 프론트: React, Google Sheets, Axios
  • 백엔드: 익스프레스, CORS, node.js, dotenv, Airtable
  • 머신러닝: Pytorch
  • 데이터베이스: MySQL
  • 배포: Amazon ECR & EKS, GitHub Actions
• 스크린샷

4. Lessons and Future Work

• 배운 점
  • 팀워크와 협업: 결원이 발생했을 때 역할분담에서 의견차이가 있을 때 유연하게 대처하는 방법
  • 프로젝트 관리: 목표가 변경되거나 축소되는 상황에서 프로젝트를 재정비하고 완수하는 경험
• 향후 계획
  • 프로젝트가 완료되어, 다른 프로젝트에 집중할 예정

5. References

• 최종 슬라이드