HTML과 LLM으로 코드 없이 알고리즘 트레이딩 대시보드

HTML과 LLM으로 만드는 알고리즘 트레이딩 대시보드: 노코드 사례 연구

알고리즘 트레이더 드미트리 오브친니코프는 엑셀의 한계를 극복했습니다—40만 행의 데이터가 100개 이상의 전략 분석을 느리게 만들었습니다. LLM을 활용해 HTML 대시보드를 제작했는데요: 동적 손익 이력, 자본 관리, 브라우저 기반 시각화 기능을 갖췄습니다. 코드 한 줄 없이 하루 만에 프로토타입을 완성했습니다.

엑셀과 메타트레이더 분석의 한계

메타트레이더 데이터를 CSV로 내보내 VBA 매크로로 처리했습니다. 시스템은 작동했지만, 이력 관리가 부족했죠: 하루치 내보내기를 놓치면 데이터는 영원히 사라졌습니다. 몇 달간 40만 행에 달하는 데이터량은 고사양 PC에서도 렉을 유발했습니다.

메타트레이더 리포트는 부정확합니다: 마진을 왜곡하고 통합 현금 포지션을 고려하지 않죠. 서드파티 서비스도 이 모든 요구를 완전히 충족시키지 못합니다.

주요 문제점:

• 동적 거래 이력 부재
• 미결 포지션 계산의 어려움
• 알고리즘과 상품별 실시간 자본 개요 부족

대시보드 목표: 거래 시작부터 자금 배분, 전략 상태, 일일 손익을 추적하는 것입니다.

알고리즘 트레이더 대시보드 요구사항

이 도구는 운영적, 분석적 관리를 제공해야 합니다:

운영적:

• 자금 위치: 알고리즘별, 상품별
• 전략 상태(활성/비활성)

분석적:

• 일/시간별 손익 분석
• 전략 성과 분석
• 자본 재배분
• 취약점 식별

알고리즘+상품 쌍의 결과 계산에는 다음이 포함됩니다:

• 종료된 거래(직접 이익 계산)
• 미결 포지션(일일 스냅샷)

대시보드는 이전 MQL 스크립트와 달리 각 로드 시 CSV 파일에서 전체 이력을 재계산합니다.

LLM을 활용한 프로토타입 제작

드미트리는 LLM(클로드)에 작업을 설명했습니다: 메타트레이더 CSV 로드, 브라우저 내 JS 처리, 시각화. 공식 사양 없이—스크린샷과 예시를 통한 반복적 개발이었습니다.

결과: 데이터, JS 로직, 차트가 포함된 단일 HTML 파일. 설치 없이 PC와 모바일에서 작동합니다.

과정:

• CSV 로드 → 거래 파싱
• 알고리즘/상품별 그룹화
• 일일 손익 계산(종료 + 평가 손익)
• 시각화: 차트, 테이블, 필터

문제와 해결책:

• 정확한 평가 손익: 여러 번 반복, 현재 HTML 분석
• 컨텍스트 한계 시 채팅 전환: 모델이 파일을 읽고 로직 복원

LLM 비교:

| 모델 | 결과 |

|----------|----------------------------|

| 클로드 | 1–3회 반복, 정확한 코드 |

| 딥시크| 컨텍스트 손실 |

| 제미니 | 구조 파괴 |

| 챗GPT | 긴 사양 논의 |

프로토타입은 하루 만에 완성, 개선은 반복적으로 진행.

기능과 장점

대시보드는 완전한 그림을 제공합니다:

• 자본 배분 테이블
• 전략별 손익 동향 차트
• 날짜, 상품별 필터
• 알고리즘 상태(비활성 감지)

사용자 변화:

• 더 빠른 자본 배분 결정
• 전략 실패에 대한 신속한 대응(이전엔 몇 달 걸림)
• 엑셀+VBA에서 LLM→HTML로 전환

이 접근법은 보편적입니다: 판매, 개인 재무—표 형식 데이터에서 대시보드가 필요한 모든 곳에 적용 가능합니다.

핵심 포인트:

• 매일 평가 포지션을 포함한 동적 손익 계산
• 단일 HTML 파일: 휴대성, CSV 업데이트
• 코드 없이 LLM을 통한 반복적 개발
• 규모: 40만 행 이상, 100개 이상 전략
• 시간 절약: 하루 만에 프로토타입

향후 발전 방향

현재 대시보드는 기본 분석을 다룹니다. 추가 가능 사항:

• 리스크 지표(전략별 VaR, 드로다운)
• 상품별 성과 히트맵
• 시간대별 분석
• 전략 간 상관관계
• 실시간 통합(브로커 웹소켓)

— Editorial Team