BSE 시뮬레이터를 위한 Streamlit 기반 인터랙티브 웹 플랫폼 개발

핵심 기술

본 문서는 Professor Dave Cliff가 개발한 Bristol Stock Exchange (BSE) 시뮬레이션을 Streamlit 기반의 웹 애플리케이션으로 재구축하여 접근성과 교육적 활용성을 극대화하는 프로젝트를 소개합니다.

기술적 세부사항

• 프로젝트 동기: 기존 BSE의 강력한 시뮬레이션 엔진을 더 많은 사용자(학생, 교육자 등)가 쉽게 접근하고 상호작용할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스로 개선하고자 합니다.
• 핵심 목표: 웹 기반 인터페이스 개발, 사용자 정의 가능한 컨트롤 제공, 동적 탐색 지원, 커뮤니티 기반 플랫폼 구축을 목표로 합니다.
• 타겟 사용자: 금융 시장, 알고리즘 트레이딩, 실험 경제학 분야의 학생, 교육자, 연구자 및 관련 분야에 관심 있는 일반인을 대상으로 합니다.
• 아키텍처 및 접근 방식:
  • 백엔드: 기존 BSE.py 코드를 시뮬레이션 엔진으로 활용하며, 출력 디렉터리를 data/로 단순 변경하여 핵심 로직을 유지합니다.
  • 프론트엔드: Streamlit 프레임워크를 사용하여 빠르고 직관적인 웹 UI를 개발합니다.
  • 기술 스택: Python (BSE.py), Streamlit, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Git/GitHub.
• 버전 로드맵:
  • Version 1 (Interactive Demo): ZIP 트레이더를 포함한 기본 시나리오 실행 및 시각화.
  • Version 2 (General Workshop Tool): 다양한 트레이더 유형 및 매개변수 제어, 향상된 통계 시각화.
  • Version 3 (Advanced Simulator): 대규모 트레이더 지원, 세밀한 파라미터 제어, 고급 데이터 로깅 및 배치 실행.
  • Version 4 (Community-Driven Platform): 사용자의 실험 모듈 기여 및 공유 기능.
• 구현 현황 (Version 1): Streamlit 데모 사이트(https://bse-simulator.demo.streamlit.app)를 통해 ZIP 트레이더 시뮬레이션 실행 및 단계별 시나리오 탐색 기능을 제공합니다.
• 라이선스 및 목적: 비상업적 교육 목적으로 제작되었으며, Professor Cliff와 원본 BSE에 대한 귀속을 명확히 합니다.

개발 임팩트

이 플랫폼은 금융 공학 및 금융 시장 분석 분야의 학습 곡선을 완만하게 만들어, 더 많은 사람들이 고급 시뮬레이션 도구를 쉽게 활용하고 관련 지식을 습득하는 데 기여할 것입니다. 또한, 교육 현장에서의 실습 및 데모를 더욱 효과적으로 지원할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

이 글에서는 개발 커뮤니티에 대한 직접적인 언급은 없으나, Streamlit을 활용한 접근성 개선은 개발자 커뮤니티에서 긍정적으로 평가될 가능성이 높습니다.