AI 기반 소셜 감성 분석을 활용한 실시간 암호화폐 트레이딩 신호 생성 자동화

핵심 기술

이 튜토리얼은 소셜 미디어의 비정형 데이터를 실시간으로 분석하여 암호화폐 거래 신호를 생성하는 AI 트레이딩 에이전트 구축 방법을 다룹니다. LunarCrush의 소셜 지표와 Google Gemini AI를 결합하여 자동화된 트레이딩 시스템을 구현하는 것이 핵심입니다.

기술적 세부사항

• 데이터 수집: LunarCrush API를 통해 5가지 암호화폐의 소셜 데이터 (언급량, 상호작용, 크리에이터 수 등)를 수집합니다.
• AI 기반 분석: Google Gemini AI를 사용하여 수집된 소셜 데이터를 분석하고, 명확한 BUY/SELL/HOLD 신호와 해당 신호에 대한 신뢰도 점수를 생성합니다.
• 트레이딩 신호 생성: 분석 결과를 바탕으로 거래 신호를 생성하며, 각 신호에는 근거와 관련 소셜 지표가 포함됩니다.
• 실시간 추적 및 저장: 7단계 분석 파이프라인을 통해 진행 상황을 실시간으로 추적하고, 결과를 PostgreSQL 데이터베이스에 저장합니다.
• 실시간 대시보드: Supabase의 실시간 구독 기능을 활용하여 저장된 데이터를 기반으로 동적인 대시보드를 업데이트합니다.
• 기술 스택: Next.js, TypeScript, Tailwind CSS, Supabase, Inngest, Google Generative AI 라이브러리를 사용합니다.
• 프로젝트 구조: 백엔드 작업 처리를 위한 Inngest를 포함한 효율적인 프로젝트 구조를 제공합니다.

개발 임팩트

• 실시간 소셜 미디어 데이터를 활용하여 가격 변동 예측에 앞서 나갈 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• AI를 활용하여 수동으로 처리하기 어려운 대량의 소셜 데이터를 자동화하고, 즉각적인 거래 신호로 변환할 수 있습니다.
• 최신 AI 개발 패턴과 실시간 데이터 처리 파이프라인 구축 경험을 쌓을 수 있습니다.
• 포트폴리오에 포함할 만한 실용적이고 현대적인 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

튜토리얼은 완성 후 배포된 데모 버전 확인 및 GitHub 저장소 클론을 통한 탐색을 권장하며, 이를 통해 최신 AI 개발 패턴을 학습할 수 있다고 강조합니다. (원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)