# NoahAI 공식 기술백서 (Technical Whitepaper) 버전: v2.1 (웹 소스, PDF v1.9 스냅샷 별도) 개정일: 2026-08-04 문서 성격: 대외 공개용 기술 기준 문서 ## 0. Executive Summary NoahAI는 단순 자동매매 프로그램이 아니라, 사용자의 금융 지식과 시장 데이터를 판단·검증·실행·기록으로 연결하는 AI 금융 의사결정 인프라다. 대표 기능 AI 커스텀은 책·영상·Pine·TradingView·대화의 투자 지식을 시장국면에 맞춰 검증·운영하는 AI 전략 운영체제다. 핵심은 수익률 과장이 아니라 다음 네 가지 운영 원칙이다. - 판단이 설명 가능해야 한다. - 실행 책임 경계가 분리되어야 한다. - 모든 판단/실행/결과가 기록되고 재현 가능해야 한다. - 리스크 통제가 기술 구조의 기본값이어야 한다. NoahAI는 판단 보조 인프라를 제공하며, 주문/체결/자금 이동은 사용자 계정과 외부 거래소·증권사 API에서 수행된다. ## 1. 이 문서의 목적과 범위 본 문서는 NoahAI의 기술 정체성과 운영 구조를 공개 기준으로 설명하기 위한 기준 문서다. 포함 범위: - 시스템 아키텍처 - 판단/실행 분리 원칙 - 로그/검증/XAI 체계 - 보안/책임 경계 - 운영 KPI 구조 - 최근 운영 변경사항 비포함 범위: - 투자 수익 약속 - 자산 운용 성과 광고 - 내부 운영비밀(보안 키, 내부 경보 규칙 상세값) ## 2. 문제 정의와 접근 방식 ### 2.1 금융 의사결정의 구조적 문제 실제 금융 환경은 다음 문제가 반복된다. - 정보 비대칭으로 인한 판단 격차 - 24시간 모니터링 부담 - 감정 개입으로 인한 비합리적 의사결정 - 판단 근거 미기록으로 인한 사후 검증 불가 ### 2.2 NoahAI의 접근 NoahAI는 "정답 추천"보다 "판단 가능한 환경"을 우선한다. - 데이터 수집: 시장/계정 상태를 통합 관측 - 판단 생성: 후보 시나리오와 근거 생성 - 리스크 통제: 가드레일과 차단 규칙 적용 - 실행 분리: 사용자 정책 및 외부 API 조건 하에 실행 - 기록/복기: 전 과정 로그화 및 재현 가능 구조 ## 3. 정체성 및 책임 경계 ### 3.1 NoahAI가 하는 일 - 시장/계정 데이터 기반 판단 보조 - 위험 경보 및 실행 전 가드레일 적용 - 판단 근거 설명(XAI) - 운영 로그/리포트 생성 - 정책 개선을 위한 피드백 루프 운영 ### 3.2 NoahAI가 하지 않는 일 - 사용자 자산의 직접 보관/수탁 - 일임 운용/투자자문 제공 - 손익 보장 또는 확정 수익 제시 ### 3.3 실행 책임 경계 - 판단 인프라 책임: NoahAI - 실제 주문 실행 주체: 사용자 + 외부 API - 법적/계약 책임: 사용자 계약 관계 및 관련 법령 기준 ## 4. 시스템 아키텍처 NoahAI는 계층형 구조를 통해 결합도를 낮추고 책임 범위를 분리한다. ### 4.1 7-Layer 모델 1. Market Data Layer 2. Account State Layer 3. Decision Layer 4. Risk & Guardrails Layer 5. Execution Bridge Layer 6. Logging & Report Layer 7. Feedback Loop Layer ### 4.2 레이어별 설명 #### (1) Market Data Layer - 시세, 거래량, 변동성, 기술지표 수집 - 거래소별 데이터 형식 차이를 표준 스키마로 정규화 - 실시간/주기성 데이터 수집 경로 분리 #### (2) Account State Layer - 포지션, 잔고, 미체결 주문 상태 동기화 - 거래소/브로커별 상태 조회 실패 시 재시도 정책 적용 - 상태 스냅샷을 판단 시점과 함께 저장 #### (3) Decision Layer - 전략 후보 생성 및 우선순위 평가 - 신호 신뢰도 계산(정량 지표 + 정책 조건) - 단일 신호 의존 대신 복합 조건 평가 #### (4) Risk & Guardrails Layer - 손실 제한, 진입 차단, 반복 실패 보호 - 거래소/자산군별 예외 규칙 분리 - 위험 상태 시 실행보다 보호를 우선 #### (5) Execution Bridge Layer - 외부 API 주문 규격 변환 - 브로커/거래소 어댑터 기반 실행 - 실행 전후 검증과 예외 코드 분류 #### (6) Logging & Report Layer - 판단 근거, 실행 요청, 응답 결과, 오류 사유 기록 - 사용자 가시 리포트와 운영 진단 로그 분리 - 감사 가능하도록 타임스탬프/출처 포함 저장 #### (7) Feedback Loop Layer - 운영 데이터 기반 정책 보정 - 익명화 패턴 분석을 통한 위험 신호 개선 - 학습 적용 전 검증 게이트 운영 ## 5. 판단-실행 분리 원칙 NoahAI 구조의 핵심은 판단과 실행의 분리다. - 판단은 AI가 생성한다. - 실행은 사용자 정책과 외부 API 조건을 만족할 때만 발생한다. - 실행 실패/차단/지연 역시 동일하게 기록된다. 이 구조는 다음을 가능하게 한다. - 판단 과정 설명 가능성 - 사후 감사 및 책임 추적 가능성 - 동일 조건 재현 및 복기 가능성 ## 6. 데이터 구조와 기록 체계 NoahAI는 이벤트 중심 기록 모델을 사용한다. ### 6.1 핵심 이벤트 예시 - DecisionLog: 판단 후보, 점수, 선택 근거 - MarketSnapshot: 시장 상태 스냅샷 - RiskEvent: 경보/차단/가드레일 발동 기록 - ExecutionResult: 주문 성공/실패/거부 응답 - XAITrace: 사용자 설명 메시지와 근거 매핑 ### 6.2 기록 원칙 - 최소 필요 정보 우선 저장 - 개인정보와 운영 데이터의 목적 분리 - 보관 기간 정책 적용 후 파기/비식별 처리 - 리포트용 집계 데이터와 원천 로그 경로 분리 ## 7. XAI와 재현 가능성 설명 가능한 AI는 UI 문구 문제가 아니라 운영 책임 구조 문제다. NoahAI의 XAI는 다음을 목표로 한다. - 판단 이유를 사용자에게 이해 가능한 형태로 제공 - 사후에 "왜 이런 판단이 나왔는지" 역추적 가능 - 정책 변경 전후 영향 비교 가능 재현 가능성 확보 방식: - 판단 시점 입력 상태 고정 기록 - 정책/설정 버전 태깅 - 실행 결과와 연결된 로그 체인 유지 ## 8. 보안 및 컴플라이언스 ### 8.1 보안 원칙 - 사용자 자산과 API 키는 사용자 통제 범위 유지 - 서버 저장 데이터 최소화 - 접근 권한 분리 및 감사 로그 보존 - 민감 정보 노출 방지(마스킹/비식별) ### 8.2 규정 준수 관점 - 비일임/비수탁 원칙 고지 - 약관/개인정보/운영 정책의 동선 일치 - 익명 데이터 수집 동의 분리 및 증적 저장 ## 9. 운영 KPI 프레임 KPI는 마케팅 수치가 아니라 운영 건강도 지표다. ### 9.1 계층별 KPI - 인증 계층: 로그인 성공/실패, 세션 상태, 상태체크 이상 - 판단 계층: 추론 완료율, 판단 지연, 데이터 적재 품질 - 실행 계층: 주문 성공률, 실패 유형, 보유시간, 차단 이벤트 - 운영 계층: 배포 반영 시간, 장애 대응 시간, 재현 성공률 ### 9.2 운영 원칙 - 이벤트 수집만으로 KPI를 주장하지 않는다. - 서버 집계 로직과 화면 노출이 동기화되어야 한다. - KPI 변경 시 문서, 화면, 수집 스키마를 함께 갱신한다. ## 10. 최근 업데이트 반영 사항 ### 10.1 2026-07 운영 기준 - v3.8.9.28 운영 기준 반영 - 회원가입 동의 항목 분리(약관 동의 + 익명 데이터 동의) - 동의 시각/IP 등 증적 저장 구조 반영 - 배포 자동화 점검(원클릭/수동 배포 표준화) ### 10.2 클라이언트 운영 안정화 - 자동업데이트 경로 정책 정합화 - 다운로드 진행률/완료 경로 가시성 강화 - 거래소 검증 실패 시 원인별 가이드 보강 - 시작/정지 응답성 개선 및 초기 부하 완화 ### 10.3 v3.9.0.3 AI 커스텀·멀티 AI 아키텍처 - AI 커스텀 고급모드에서 사용자 지표 기간, 시간봉, AND/OR와 요청값·계산값 비교 - 작업별 `{provider, model}`로 OpenAI·DeepSeek·Claude·Gemini 배치 - Kimi K3·K2.6은 실제 키 검증 전 어시스턴트 시험 연동 - 분석 Provider와 OpenAI 음성 전사 프로필 분리 - 모델 수명주기·capability·계정 모델 목록 검증 - 화면·학습 대상과 실제 주문 대상 분리, 빈 주문 대상은 신규 주문 차단 - AlphaArena 비교·리플레이와 Client 실거래 운영 계층 분리 - 전체 회귀 1,135 passed, 6 skipped, 0 failed 현재 Windows 사용자 배포본은 v3.9.0.2이며, v3.9.0.3 후보는 별도 배포하지 않고 아래 v3.9.0.4 후보에 통합되었다. ### 10.4 v3.9.0.4 AI 커스텀 역할·공통 실행 계약 - 일반 모드는 NoahAI 자동 후보를 AI 커스텀 전략으로 한 번 확인하고, 고급 모드는 `StrategyUniversePolicy`와 사용자 전략 원형이 후보·방향·TP/SL·청산을 독립 결정한다. - 고급 경로는 NoahAI 기본 AI의 동의를 요구하지 않는다. 전략 조건을 임의로 보정하지 않고, 위험 충돌은 수량 축소 또는 주문 차단으로 처리한다. - 거래소·증권사별 지원 종목, 유동성, 스프레드, 데이터 품질을 독립 검사한 뒤 공통 `TradeCandidate`와 `ExitPolicy`로 연결한다. - 시장 국면 범위는 전체 시장·종목·둘 다·사용 안 함 중 명시하며 다른 범위로 조용히 대체하지 않는다. - 다중 대상은 각각 실행·총위험 분할·우선순위 한 곳 중 사용자가 선택한다. 같은 종목의 정상적인 다중 실행은 하나의 기회로 묶어 통합 위험과 결과를 관리하고, 같은 대상·계좌·신호 재제출만 차단한다. - LEARNING은 전체 판단과 기록을 실행하되 외부 상태 변경과 신규 주문만 막는다. PAPER와 LIVE도 같은 판단 계약을 사용한다. - 전체 회귀는 1,219 passed, 6 skipped, 0 failed다. Windows 빌드·서명·설치·업데이트 복원·실연결·장시간 E2E 전에는 배포 완료로 간주하지 않는다. 상세 공개 계약은 `/source/noahai-platform-v3904.md`를 기준으로 한다. ### 10.5 v3.9.0.6 AI 전략 운영체제·전략 허브 사업 계층 - NoahAI를 사용자의 금융 지식과 시장 데이터를 판단·검증·실행·기록으로 연결하는 AI 금융 의사결정 인프라로 정의한다. - 대표 기능 AI 커스텀은 `배우기 → 만들기 → 검증하기 → 실행하기 → 개선하기 → 공유하기`를 잇는 AI 전략 운영체제다. - Source Candidate 2에는 AI 멘토, 원문→규칙 추적, 고급 주문 계획, 워크포워드·PAPER 검증과 공통 주문·인증 체결 계약이 구현됐다. - daltrading 전략 허브는 추세장·횡보장·저위험·소액 계정·Binance 선물·Upbit/Bithumb 현물·장기 PAPER·실체결·초보자 설명 우수의 9개 탐색 범주와 기본 30일 무료 베타 정책을 사용한다. - 현재 클라이언트 라이선스, 무료 전략 허브, 후속 제작자 구독·마켓, B2B·IP·화이트라벨은 서로 다른 사업 계층이다. 결제·정산·환불·분쟁·모더레이션과 법무 전에는 유료 전략 마켓으로 홍보하지 않는다. - 전체 회귀는 1,332 passed, 6 skipped, 0 failed다. 공개 Windows 설치본은 v3.9.0.5 Fix Patch 1이며 v3.9.0.6은 Windows 재빌드·실계정·장시간 E2E 전이다. NoahAI는 TradingView의 차트·Pine 생태계를 완전히 대체한다고 주장하지 않는다. TradingView·책·영상·사용자 지식을 검증·실행·감독하는 상위 운영 계층에 집중한다. ## 11. 엔터프라이즈 도입 관점 기관/기업 도입 시 중요 평가 축은 아래와 같다. - 책임 경계 명확성 - 감사/재현 가능성 - 보안 통제 및 권한 분리 - 운영 표준화(배포/복구/검증 절차) - 설명 가능한 의사결정 기록 NoahAI는 이 다섯 축을 운영 기본값으로 유지하는 구조를 지향한다. ## 12. 한계와 향후 계획 ### 12.1 현재 한계 - 자산군/브로커별 API 정책 차이로 인한 예외 복잡성 - 운영 환경별 성능 편차 - 고급 학습 기능의 보수적 활성화 정책 - 전체 Pine/임의 사용자 코드 실행과 AlphaArena 멀티 엔진 실거래 연결은 후속 단계 ### 12.2 향후 계획 - 자산군별 어댑터 검증 자동화 확대 - KPI 공개/내부 지표 체계 정합 강화 - 정책 고지/동의/배포 로그의 전주기 추적성 강화 - 부분익절·추적손절·재진입, TradingView webhook, 사용자 지표 샌드박스 확장 ## 13. 결론 NoahAI의 경쟁력은 "정답률" 하나가 아니라, 고위험 금융 환경에서 AI 판단을 운영 가능한 구조로 만드는 능력에 있다. 핵심은 다음 네 가지다. - 안전하게 작동한다. - 설명 가능하다. - 기록되고 재현 가능하다. - 책임 경계가 명확하다. 이 문서는 위 네 가지 원칙을 유지하기 위한 공개 기준 문서이며, 릴리스와 함께 지속적으로 동기화된다. ## 14. 문서 관리 정책 - 대외 공개 문서에는 비공개 내부 경로를 직접 표기하지 않는다. - 공개 불가 세부 규칙(보안 상세값, 내부 운영 민감정보)은 별도 내부 문서로 분리한다. - 본 문서 개정 시 버전/개정일/핵심 변경점이 함께 업데이트되어야 한다.