Amazon Q 기반 BankNifty 알고리즘 트레이딩 시스템 구축: Django, Docker, SmartAPI 활용

핵심 기술

본 프로젝트는 Amazon Q CLI를 개발 파트너로 활용하여 Django 백엔드, Docker 컨테이너화, SmartAPI 연동을 기반으로 하는 BankNifty 알고리즘 트레이딩 시스템을 구축한 사례입니다. 웹소켓을 통한 실시간 데이터 처리 및 자동화된 거래 실행 기능이 특징입니다.

기술적 세부사항

• 백엔드 프레임워크: Django를 사용하여 웹 인터페이스 및 비즈니스 로직 구현
• 트레이딩 API 연동: SmartAPI를 활용하여 실시간 거래 작업 수행
• 컨테이너화: Docker를 사용하여 개발 및 배포 환경의 일관성 유지
• 실시간 데이터 처리: 웹소켓(Websockets)을 통한 시장 데이터 수신 및 처리
• 자동화된 거래 실행: 설정 가능한 전략에 기반한 자동 매매 기능
• 리스크 관리: 비상 종료(Kill Switch) 메커니즘 구현
• Amazon Q CLI 활용:
  • Django 백엔드 최적화 (에러 핸들링, 스레딩, 캐싱 전략 개선)
  • 웹소켓 연결 관리 및 안정성 향상
  • Dockerfile 최적화 및 리소스 사용 효율화
  • 컨테이너 오류 처리 및 배포 워크플로우 개선
  • 웹소켓 연결 안정성 문제 해결
  • 거래 실행 시 발생할 수 있는 Race Condition 수정
  • 장기 실행 프로세스의 메모리 누수 문제 해결
  • 동시 작업 스레딩 모델 강화
  • PII 및 민감 정보 제거를 위한 보안 검토
  • 민감 데이터 노출 방지를 위한 .gitignore 파일 생성
  • API 자격 증명 보호를 위한 환경 변수 플레이스홀더 구현
  • 보안 자격 증명 관리 가이드라인 준수
  • 공유 전 코드 샘플 검증 및 비식별화

개발 임팩트

Amazon Q CLI를 개발 파트너로 활용함으로써 개발 과정 전반에 걸쳐 코드 품질, 성능, 보안 및 배포 효율성을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 특히 복잡한 금융 시스템 개발에서 발생할 수 있는 다양한 기술적 난제(연결 안정성, 동시성, 보안 등)를 해결하는 데 기여했습니다. 이러한 접근 방식은 개발 생산성을 높이고 안정적인 시스템 구축을 가능하게 합니다.

커뮤니티 반응

(원문에서 특정 커뮤니티 반응에 대한 언급은 없으나, DEV Community에 게시된 내용을 통해 개발자 커뮤니티의 관심사를 엿볼 수 있습니다.)

톤앤매너

전문적이고 실무적인 개발 경험 공유에 초점을 맞추고 있으며, 기술적인 내용을 명확하고 간결하게 전달하고 있습니다.