Portfolio · 2026

함로운

Full-stack Developer · 직접 만든 제품 2

01$SONAR
BUILDING

Personal Project · 기획 · 설계 · 개발 단독

Sonar

토스증권 거래를 분석해 '나도 몰랐던 매매 습관'을 찾아 코칭하는 AI

TypeScript/Next.js/Drizzle/PostgreSQL/Claude SDK/Turbo

THE PROBLEM

토스증권은 '무엇을 샀는지'는 알려주지만 '어떻게, 왜 그렇게 거래했는지'는 알려주지 않는다. 물타기·추격매수 같은 매매 습관은 보이지 않는 채로 손실을 만든다.

HOW IT WORKS

  1. 01

    동기화

    토스증권 Open API로 거래 내역을 가져온다

  2. 02

    라운드트립

    FIFO로 체결을 페어링해 매매 단위를 복원

  3. 03

    습관 탐지

    물타기·추격·손절지연 등 6종 습관 자동 태깅

  4. 04

    AI 코칭

    누적 행동 이력을 기억하는 AI가 매매별 코칭

  5. 05

    실시간 알림

    거래 원칙 위반을 실시간으로 경고

UI 미리보기 · 데모

sonar — portfolio monitor
총 평가자산
₩48,250,000
방금 전 기준
평가손익 · 미실현
+₩3,184,000
+7.1%
예수금
₩5,120,000
10% 비중
종목비중평단 대비평가손익
NVDA
엔비디아
+9.6%+₩1,250,184
TSLA물타기 ×2
테슬라
-8.1%-₩612,400
AAPL
애플
+1.3%+₩96,200
PLTR추격 매수
팔란티어
-12.4%-₩884,050
✦ AI 코치

최근 4건 중 2건에서 물타기·추격매수가 반복됐어요. 하락 시 추가 매수 전, 손절 기준을 먼저 정하는 습관을 권장합니다.

Sonar 포트폴리오 모니터 · 데모 목업(실제 거래 데이터 아님) · HTML/CSS 재현

UNDER THE HOOD

데이터 흐름 · 외부 → 코어 → 출력

L1EXTERNAL
토스증권 Open API
L2CORE
worker · sync→analysis
@sonar/engine · 분석 6모듈
@sonar/db · Drizzle + RLS
L3SURFACE
대시보드 · 모니터
AI Coach · 코칭

HIGHLIGHTS

01

규칙으로 판정, LLM은 설명만

습관 탐지는 규칙 기반으로 '왜 그렇게 판정했는지' 근거를 남기고, 설명만 LLM에 맡겼다. AI가 숫자를 지어내지 않도록 역할을 분리한 설계.

02

맥락을 쌓는 코칭

Claude prompt caching으로 과거 매매 이력을 비용 부담 없이 누적해, 코칭이 매번 더 깊어지게 만들었다.

03

손익 정합성

원화·달러·환율을 분리 계산해 '종목으로 번 돈'과 '환차익'을 섞지 않는다. FIFO 라운드트립으로 매매 단위까지 정확히 복원한다.

CORE · 핵심 역량

6종
매매 습관 자동 탐지
FIFO
결정론적 라운드트립 복원
멀티통화
KRW·USD·FX 손익 분리
50+
유닛·통합 테스트

라이브 프로토타입 준비 중.

$SONAR · 배포 예정

COMING SOON
02$HNDS
BUILDING

Personal Project · 1인 풀스택 (기획·설계·개발)

Hindsight

AI로 전략을 설계하고 과거 데이터로 검증해, 검증된 전략만 자동매매한다

Next.js 16/TypeScript/Supabase/OpenAI · MCP/Zustand/TanStack Query/Lightweight Charts/WebSocket

THE PROBLEM

'Hindsight is 20/20.' 좋아 보이는 전략도 과거에 진짜 통했는지는 돌려봐야 안다. 감으로 사고팔다 잃기 전에, 전략을 먼저 과거 데이터로 검증하게 만들고 싶었다.

HOW IT WORKS

  1. 01

    자연어 입력

    원하는 전략을 말로 설명한다

  2. 02

    AI 전략 설계

    AI가 19개 지표를 조합해 전략을 만든다 (Function Calling)

  3. 03

    과거 검증

    2-Pass Grid Search로 100+ 조합에서 최적 파라미터 자동 탐색

  4. 04

    자동매매

    24/7 페이퍼 트레이딩 → 검증되면 Upbit 실전 전환

UI 미리보기 · 데모

hindsight — AI 전략 빌더
BTC · 1h · 9년
AI시장 국면을 분석해 추천 전략을 설계했어요
추세추종 + 변동성 돌파신뢰도 82%
Supertrend
기간10배수3.0
Bollinger
기간20σ2.0
CMF
기간21임계0.05
손절 -5%익절 +12%1h 봉 · 신뢰도 가중
백테스트 결과142회 체결
BTC/USDT1h2017 ~ 현재슬리피지 반영
+37.4%누적 수익률
전략 HODL +9.1%
+40%+20%0%
2017202020232026

CAGR

+18.4%

MDD

-12.0%

Sharpe

1.84

승률

61%

↻ 재실행상세보기 ↗

Hindsight AI 전략 빌더 · 데모 목업(실제 거래 데이터 아님) · HTML/CSS 재현

UNDER THE HOOD

데이터 흐름 · 시장 → 코어 → 실행

L1DATA
Upbit / Binance WebSocket
L2CORE
AI 전략 빌더 · MCP
백테스트 엔진 · 19지표
Supabase · PostgreSQL
L3EXECUTION
전략 빌더 UI
자동매매 · 페이퍼→실전

HIGHLIGHTS

01

AI 전략 빌더 (MCP)

OpenAI Function Calling + SSE 스트리밍. 도구를 단일 MCP 레지스트리(11개)로 관리하고, Zod 스키마를 JSON Schema로 자동 변환했다.

02

2-Pass Grid Search

Coarse(100조합)로 넓게 훑고 Fine으로 좁히는 2단계 최적화로, 과최적화를 피하면서 최적 파라미터를 찾는다.

03

검증에서 실전까지

Binance·Upbit WebSocket으로 실시간 시세를 받아, 검증된 전략을 24/7 페이퍼 트레이딩으로 돌리고 실전 매매로 전환한다. 포지션을 모니터링하며 손절·익절을 자동 실행한다.

CORE · 핵심 역량

19
기술 지표 통합 엔진
100+
조합 2-Pass 최적화
11
MCP 도구 레지스트리
24/7
페이퍼→실전 자동매매

라이브 프로토타입 준비 중.

$HNDS · 배포 예정

COMING SOON