증권사 데이터를 자체 파이썬 엔진에 연결 (LS증권 /GPT API 연동) 전문가

[프로젝트 개요]
- 증권사 API로 시세 데이터를 받아 클라이언트가 직접 만든 파이썬 분석 엔진(수식 55종)에 입력하고, 거기서 나온 결과값을 GPT API에 전달해 해석 문장을 받는 실행 도구를 만듭니다. 분석 엔진의 수식과 파이썬 코드는 이미 만들어져 있어 신규 개발 대상이 아니며, 파트너가 맡는 것은 데이터 수집 → 엔진 실행 → LLM 호출로 이어지는 연결 부분입니다. 클라이언트 본인 한 명만 사용하는 도구이며 외부 배포, 회원 기능, 자동 매매는 범위에 없습니다.

[클라이언트 소개]
- 개인 클라이언트입니다. 시계열 데이터의 변화율을 계산해 변곡 시점을 예측하는 분석 엔진을 직접 만들어 특허 출원을 마쳤고, 현재는 챗GPT 프로젝트에 파이썬 코드 파일을 올려둔 상태로 본인 혼자 사용하고 있습니다.
- 프로젝트 의사결정 구조: 클라이언트 본인이 요구사항 확정부터 계약과 범위 변경 승인까지 직접 하며, 별도 결재 절차가 없습니다.
- 개발 지식: 개발 경험은 없습니다. 엔진의 수식과 파이썬 코드는 직접 준비했지만 API 연동과 실행 환경 구성은 다루지 못합니다.

[왜 이 프로젝트를 하는가]
- 지금 상황: 챗GPT 프로젝트에 파이썬 코드 파일을 업로드해두고 질문을 넣는 방식으로 쓰고 있습니다. 이 구조에서는 LLM이 먼저 답을 만들고 업로드한 코드는 참고 자료로만 쓰이기 때문에, 수식 55종이 실제로 실행됐는지 확인할 수 없고 결과가 나온 과정도 알 수 없습니다. 분석에 넣을 시세 데이터도 증권사 앱 화면을 캡처해 넣고 있어 값이 정확히 읽혔는지 확인하기 어렵습니다.
- 끝나면 이렇게 되기를 바랍니다: 실행 순서가 반대가 되는 것이 핵심입니다. 증권사 API에서 받은 데이터로 파이썬 엔진이 먼저 실행되고, 거기서 나온 결과값만 LLM에 넘겨 해석하게 됩니다. 계산이 코드 안에서 끝나므로 어떤 입력이 어떤 결과로 이어졌는지 확인할 수 있고, LLM은 그 결과를 설명하는 역할만 맡게 됩니다.
- 다만 이런 점이 우려됩니다: 작업량 자체는 크지 않지만 서로 다른 두 종류의 외부 API를 붙이는 일이라, 비슷한 작업을 끝까지 완료해본 경험이 있는지를 중요하게 보고 있습니다.

[필수 과업 범위와 결과물]
1. 수행 범위
- SW 개발: 증권사 API 데이터 수집, 기존 파이썬 엔진 실행 연결, LLM API 호출과 결과 출력까지의 실행 도구 개발
- 분석 엔진: 수식 55종과 파이썬 코드는 클라이언트가 제공합니다. 엔진 로직 신규 개발이나 알고리즘 수정은 범위에 없으며, 실행되도록 연결하는 작업만 해당합니다.
- 기획 및 디자인: 본인 한 명이 쓰는 도구이므로 별도 기획·디자인 산출물은 필요하지 않습니다. 실행 형태는 파트너 제안을 받아 정합니다.
- 인프라: 개인 PC에서 실행하는 것을 기본으로 보고 있어 서버 구축과 상시 운영 환경은 범위에 없습니다. 서버가 필요한 구성을 제안하실 경우 그 이유를 함께 적어 주세요.
- 실행 안내: 클라이언트가 직접 실행하고 API 키를 교체할 수 있는 수준의 안내

2. 상세 기능 요구 사항
2-1. 증권 데이터 수집
- LS증권 API 연동: 인증 및 시세 데이터 조회 (LS증권 사용 중, 계좌는 클라이언트 보유)
- 입력 데이터 변환: 조회 결과를 분석 엔진이 받는 입력 형식으로 정리
- 조회 조건 지정: 종목·기간·주기 지정 후 실행 (초기 기준은 소수 종목의 일별 시세, 상세 범위는 아래 미확정 항목)
2-2. 분석 엔진 실행
- 엔진 선실행: 수집한 데이터를 입력값으로 파이썬 수식 55종 실행, LLM 호출보다 먼저 실행
- 파이프라인 처리: 하나의 원리에서 파생돼 연결 실행되는 구조로, 클라이언트 제공 코드 기준 실행 순서 유지
- 결과값 보관: 실행 결과 및 중간 계산값 파일 저장
2-3. LLM 해석 연동
- GPT API 호출: 엔진 결과값을 입력으로 전달 (API 키는 클라이언트 발급)
- 데이터 종류 전달: 금융 데이터임을 함께 전달해 해석 기준 지정
- 해석 결과 출력: LLM 응답 화면 확인 및 파일 저장
2-4. 실행 환경
- 실행 인터페이스: 비개발자가 직접 실행하고 조건을 입력할 수 있는 수준 (형태는 파트너 제안)
- API 키 관리: 증권사·LLM API 키 등록 및 교체
- 실행 방식: 필요할 때 직접 실행하는 수동 실행 기준. 자동 매매와 정해진 시각의 자동 반복 실행은 제외합니다.
- 오류 확인: 데이터 조회 실패, 엔진 실행 오류, API 호출 실패 구분 표시

3. 결과물
- 전체 소스코드 (발주사 소유 저장소)
- 실행·설정 안내 (API 키 등록, 실행 방법)
- 연동 구조 설명 (데이터 수집 → 엔진 실행 → LLM 호출 흐름)

[아직 정하지 않은 범위]
- 아래는 저희가 확정하지 못한 항목입니다. 포함하는 편이 나은지, 뺀다면 나중에 어떻게 붙일 수 있는지를 의견과 함께 적어 주세요.
1. 실행 도구의 형태 — 로컬 실행 프로그램 / 간단한 웹 화면 / 명령어 실행 중 미정. 개인 PC에서 혼자 쓰는 용도라는 점을 기준으로 권해 주세요.
2. 다른 시계열 데이터로의 확장 — 같은 엔진에 지진 관측값이나 생체 신호 같은 다른 시계열 데이터를 넣는 것을 이후에 계획하고 있습니다. 이번에 데이터 입력 부분을 교체 가능한 구조로 잡아둘지, 증권 데이터만 보고 단순하게 만들지 의견 주세요.

[클라이언트 준비 사항]
- 준비된 것: 수식 55종을 구현한 파이썬 코드 파일, LS증권 계좌, 특허 출원을 마친 엔진 원리
- 준비 중인 것: 증권사 API 사용 신청과 인증키 발급, LLM API 키 발급
- 이 프로젝트 담당: 클라이언트 본인 1명이 요구사항 확정과 검수를 맡습니다. 엔진 수식과 코드에 대한 질의도 본인이 답변합니다.

[오픈 시점과 예산]
- 목표 시점: 정해진 오픈 날짜는 없으며, 파트너 일정에 맞춰 조정할 수 있습니다.
- 개발 기간: 약 1주일
- 예산: 50만~150만원 (부가세 별도)

[제안 포함 필수 사항]
- 지원 내용은 아래 기준으로 검토합니다.
1. 적합한 기술 스택과 그 선택 이유를 제안에 포함해 주세요. 저희 쪽에 개발 지식이 없으므로 비개발자가 이해할 수 있는 수준으로 적어 주시면 도움이 됩니다.
2. 파트너님께서 판단하시기에 어떤 부분이 완료되어야 이 프로젝트가 성공적으로 마무리되었다고 보시는지 제안에 포함해 주세요. 전문가로서 이 프로젝트의 결과물에 대한 의견 부탁드립니다.
3. 위 '아직 정하지 않은 범위' 각 항목에 대한 의견을 제안에 포함해 주세요. 포함하는 편이 나은지, 뺀다면 나중에 어떻게 붙일 수 있는지 의견 부탁드립니다. 공고만으로 판단이 어려워 확인이 필요한 부분도 함께 적어 주세요.
4. 증권사 API 연동과 LLM API 연동을 실제로 진행하신 경험을 제안에 포함해 주세요. 어떤 증권사의 어떤 API였고 어디까지 만드셨는지 적어 주시면 도움이 됩니다. 이번 작업을 학습 기간 없이 바로 진행할 수 있는지를 특히 중요하게 보고 있습니다.