IT & 비즈니스63 WebAssembly(Wasm): 웹 브라우저를 넘어 차세대 범용 컴퓨팅 플랫폼으로의 진화 1. 브라우저에서 처음 만난 Wasm의 현실저는 2024년 3월, 브라우저에서 이미지 배경 제거 기능을 빠르게 만들고 싶어 WebAssembly를 처음 붙였다. 당시에는 C++로 작성된 기존 이미지 처리 코드를 그대로 웹에 옮기면 자바스크립트보다 훨씬 빨라질 거라 기대했다. 하지만 첫 결과는 기대와 달랐다. 4MB짜리 Wasm 파일을 내려받고 초기화하는 데 제 노트북 크롬에서 약 1.8초가 걸렸고, 작은 이미지 한 장만 처리할 때는 오히려 순수 자바스크립트 코드가 더 빨랐다. 연산 시간만 보고 기술을 선택하면 안 된다는 사실을 그때 체감했다.제가 처음 놓친 부분은 자바스크립트와 Wasm 사이의 데이터 복사였다. 이미지 픽셀 배열을 자바스크립트에서 Wasm 선형 메모리로 옮기고, 처리가 끝난 뒤 다시 꺼내.. 2026. 9. 8. 대체 데이터(Alternative Data): 퀀트 투자의 새로운 무기 1. 제가 대체 데이터를 찾기 시작한 이유저는 2023년 3월부터 국내 소비주와 물류주를 대상으로 간단한 퀀트 전략을 운영했다. 처음에는 네이버 금융에서 내려받은 재무제표와 가격, 거래량만 엑셀에 넣었다. 분기 실적이 발표된 뒤에는 숫자가 깔끔하게 보였지만, 매수 신호가 나온 시점에는 이미 주가가 움직인 경우가 많았다. 2023년 2분기에는 영업이익 증가율이 높은 종목을 매수했는데, 발표 다음 날 주가가 8% 넘게 오른 뒤라 기대했던 가격에 진입하지 못했다. 그때 재무제표가 틀린 게 아니라, 제가 너무 늦게 보고 있다는 사실을 체감했다.처음 대체 데이터를 접한 계기는 2023년 7월에 읽은 해외 리서치 보고서였다. 보고서에는 매장 방문량, 웹사이트 유입, 선박 위치처럼 아직 실적 발표에 반영되지 않은 흔.. 2026. 9. 7. 백테스팅의 함정: 과최적화와 데이터 누수를 피하는 안정적 전략 설계 1. 수익 곡선에 취해 버린 첫 번째 백테스트저는 2023년 3월부터 국내 주식 자동매매 전략을 만들면서 백테스트 결과를 지나치게 믿었다. 2018년 1월부터 2022년 12월까지 일봉 데이터를 넣고 이동평균선 조합을 바꿔 가며 테스트했는데, 20일선과 63일선 조합에서 누적 수익률 184%, 최대 낙폭 11.8%가 나왔다. 당시에는 계좌를 곧바로 운용해도 괜찮겠다고 판단했지만, 실제 매매를 시작한 뒤 결과는 전혀 달랐다.2023년 4월부터 6월까지 소액으로 운용한 결과 수익률은 마이너스 7.4%까지 내려갔다. 백테스트에서는 한 달에 평균 18번 거래했는데 실전에서는 체결 지연과 호가 공백 때문에 진입 가격이 매번 달라졌고, 거래 횟수도 31번으로 늘었다. 그때 제가 본 수익 곡선은 전략의 실력보다 과거.. 2026. 9. 7. 생성형 AI로 생산성을 극대화하는 실전 가이드 ㄴ1. AI를 쓰면 시간이 줄어들 거라는 착각저는 2025년 3월부터 생성형 AI를 업무에 본격적으로 넣기 시작했다. 처음에는 주간 업무 보고서를 통째로 맡기면 3시간 걸리던 작업이 10분 안에 끝날 거라고 생각했다. 실제로는 첫 주에 작성한 결과물을 거의 전부 다시 고쳤다. AI가 만든 문장은 그럴듯했지만 제가 진행하지 않은 회의 내용이 섞였고, 지난주 수치를 이번 주 수치처럼 표현한 부분도 발견됐다. 당시 저는 AI의 문제라고만 생각했지만, 나중에 보니 자료를 제대로 주지 않은 제 지시가 더 큰 원인이었다. 그 뒤로는 AI를 ‘대신 작성하는 직원’이 아니라 ‘초안을 빠르게 만드는 보조자’로 바라보기 시작했다.2. 제가 실패하면서 바꾼 프롬프트 작성법처음 사용한 요청문은 “이번 주 업무를 보고서로 작성.. 2026. 9. 7. 성공적인 트레이딩을 위한 필수 조건: 투자 스트레스의 이해와 관리 저는 2024년 3월부터 국내 주식과 미국 기술주를 번갈아 매매했다. 처음에는 차트만 많이 보면 감정을 통제할 수 있다고 여겼다. 출근 전 한 시간, 점심시간 30분, 퇴근 후 두 시간씩 시세를 확인했지만 결과는 기대와 달랐다. 4월 둘째 주에는 한 종목에서 38만 원 수익을 낸 뒤 자신감이 붙어 다음 매매에 평소보다 네 배 많은 금액을 넣었다. 그날 밤 주가가 6% 밀리자 잠을 설쳤고, 다음 날 손실이 71만 원으로 커졌다. 당시 저를 흔든 건 차트가 아니라 ‘이번 손실을 빨리 되찾아야 한다’는 조급함이었다.1. 손실보다 무서웠던 것은 매매 후의 집착이었다제가 처음 세운 계획은 손실 한도를 계좌의 2%로 제한하는 방식이었다. 하지만 실제 주문을 넣을 때는 손절 가격을 정해 두고도 아래로 내려갈 때마다 .. 2026. 9. 7. 알고리즘 시대의 동료: AI와 공생하는 법 1. AI를 동료라고 부르기까지 걸린 시간저는 2025년 3월부터 업무용 AI를 본격적으로 쓰기 시작했다. 당시에는 회의록을 정리하고 간단한 파이썬 코드를 작성하는 정도라서, 검색창보다 조금 편한 도구라고 여겼다. 생각이 바뀐 계기는 4월 둘째 주에 진행한 자동매매 프로젝트였다. 혼자 사흘 동안 붙잡던 오류를 AI가 몇 초 만에 찾아냈지만, 그 답을 그대로 적용한 뒤 주문 수량이 예상보다 10배 크게 계산되는 사고도 겪었다. 그날 이후 저는 AI를 유능한 비서가 아니라 확인이 필요한 동료로 대하기 시작했다.2. 첫 실패는 엉성한 질문에서 시작됐다제가 처음 던진 질문은 단순했다. 수익률을 높이는 매매 로직을 만들어 달라고 적고 종목과 기간도 제대로 밝히지 않았다. AI는 그럴듯한 코드와 설명을 내놓았고, .. 2026. 9. 7. 이전 1 2 3 4 5 ··· 11 다음