랭체인 핵심 구성 요소와 시스템 트레이딩

🧩 LangChain 핵심 구성요소

구성요소	역할	시스템 트레이딩 예시
1. LLM (Language Model)	자연어를 이해하고 응답을 생성하는 중심 두뇌	GPT-4를 사용해 사용자의 질문 “5일 이동평균이 20일선을 돌파하면 매수해야 하나요?”에 대해 전략적 설명 생성
2. Prompts (프롬프트 템플릿)	모델이 일관되게 답변하도록 질문 형식과 지침 정의	프롬프트 예시: “아래 전략 문서를 참고하여 질문에 답하시오. 문서에 없는 내용은 추측하지 마시오.\n문서: {context}\n질문: {question}”
3. Index (문서 인덱싱/검색)	다양한 전략 문서, 리서치 리포트 등을 벡터로 저장하고 검색	사용자가 업로드한 “피라미딩 매매 전략.pdf”를 벡터화하여 “이 전략은 RSI를 어떻게 쓰나요?”에 관련 부분 검색
4. Memory (대화 기억)	이전 대화의 흐름이나 정보 유지, 문맥 연결	사용자: “RSI 전략 알려줘” → 다음에 “그 전략으로 코드를 짜줘” 했을 때, 이전 내용을 기억하고 반영
5. Chain (처리 흐름 파이프라인)	여러 단계의 작업(프롬프트 생성, 검색, 응답 등)을 자동 연결	문서 → 분할 → 유사도 검색 → 요약 → 응답 생성 등의 과정을 하나의 체인으로 구성 예: load_qa_chain, map_reduce_chain
6. Agents (도구 활용 컨트롤러)	LLM이 계산기, 웹 검색, 데이터 API 등을 스스로 호출하여 복잡한 문제 해결	사용자: “삼성전자 현재 RSI 값 알려줘” → 에이전트가 주가 API 호출 + RSI 계산기 실행 → 응답: “현재 RSI는 67.3이며, 과매수 구간에 가까워지고 있습니다.”

 

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✅ 시스템 트레이딩 예시 흐름 요약

사용자가 질문:
“이 전략에서 RSI가 70을 넘으면 매도하라고 되어 있는데, 지금 삼성전자는 어떤가요?”

LangChain 구성 요소:

1. Index: 전략 문서에서 “RSI 70 이상 → 매도” 조건 검색
2. Agent: 삼성전자 주가 데이터를 외부 API에서 가져옴
3. Agent: RSI 계산 도구를 사용해 현재 값 계산
4. Prompt: 검색된 전략 문서와 계산된 RSI를 바탕으로 질문을 구성
5. LLM: 응답 생성
6. Memory: 다음 대화에서 이 정보를 다시 활용 가능

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🧾 최종 요약표

구성요소	기능 설명	시스템 트레이딩 적용 예
LLM	자연어 이해 및 응답 생성	전략 조건 설명, 코드 생성 등
Prompts	질문 구조와 지시 설정	문서 기반 응답, 환각 방지
Index	문서 유사도 검색	전략서에서 조건 추출
Memory	대화 내용 기억	전략 흐름 유지, 재사용 가능
Chain	작업 자동화 흐름	문서 분석 → 응답 생성 파이프라인
Agents	외부 도구 활용	API 호출, RSI 계산 등

 

LangChain을 활용한 시스템 트레이딩 분석 도구를 구축한다고 할 때, 전형적인 문서 기반 질의응답 흐름은 다음과 같은 5단계로 구성됩니다:

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📊 LangChain 처리 흐름 : 문서 업로드 → 답변 생성까지

단계	설명	시스템 트레이딩 적용 예시
1. 문서 업로드 (Document Upload)	사용자가 매매 전략, 리서치 리포트, 공시 문서 등을 업로드	예: 피라미딩 매매 전략.pdf, 삼성전자 2025 1Q 실적.txt 업로드
2. 문서 분할 (Text Splitting)	문서를 토큰 수 제한에 맞게 **작은 청크(chunk)**로 나눔	전략 문서의 각 챕터나 조건을 기준으로 문단 분할 (예: 1,000자 단위)
3. 문서 임베딩 (Embedding)	각 청크를 벡터로 변환하여 Vector Store에 저장	Chroma, FAISS, Weaviate 등을 사용해 문서 벡터 저장
4. 임베딩 검색 (Similarity Search)	사용자의 질문과 가장 유사한 문서 청크를 검색	질문: “RSI 조건이 어디에 있나요?” → “3장: 기술적 지표 매매 조건” 청크 반환
5. 답변 생성 (LLM + Prompt)	검색된 문서를 기반으로 LLM이 답변 생성 프롬프트로 문서 외 환각 방지	“해당 전략에서는 RSI > 70일 때 매도합니다. 문서 3장을 참고했습니다.”

 

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🔁 전체 흐름 예시

사용자가 질문:
“이 전략에서 RSI가 70 넘으면 매도하라고 되어 있는데, 정확히 어디에 나와 있나요?”

LangChain의 처리 과정:

1. 📄 문서 업로드: 피라미딩 전략.pdf 업로드
2. ✂️ 문서 분할: 전략 문서를 문단 단위로 분할
3. 🧠 임베딩 저장: 각 분할된 문단을 벡터로 변환하고 Chroma에 저장
4. 🔍 질문 → 유사 문단 검색: “RSI 70”이라는 키워드가 포함된 문단 검색
5. 💬 LLM이 응답 생성:
   프롬프트:응답:
6. “전략 문서 3.2절에 따르면, RSI가 70 이상일 경우 매도 신호로 간주됩니다.”
7. "아래 문서를 참고하여 질문에 답하고, 문서에 없는 내용은 추측하지 마세요.\n문서:\n{retrieved_context}\n질문: {user_question}"

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🧠 구성도 요약

[사용자 문서 업로드]
        ↓
 [문서 분할 (TextSplitter)]
        ↓
 [임베딩 생성 → VectorStore 저장]
        ↓
 [질문 입력 → 유사 문서 검색]
        ↓
 [LLM이 문서 기반 답변 생성]

 

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✅ 시스템 트레이딩에 특히 유용한 활용 사례

활용 목적	질문 예시	LangChain 기능
전략 조건 추출	“이 전략의 진입 조건은?”	문서 검색 + LLM 요약
공시 기반 판단	“이번 분기 실적은 어떤가요?”	실적 보고서 임베딩 + 답변
위험 관리 규칙 확인	“손절 조건은 몇 %인가요?”	문서 중 ‘리스크 관리’ 섹션 검색
전략 자동화 코드 생성	“이 조건으로 파이썬 매매 코드 짜줘”	조건 추출 + 코드 생성 프롬프트