NextCore는 미국 주식 시장, 특히 나스닥 종목을 중심으로 대규모 데이터를 분석하여 저점 매수 기회를 탐지하는 AI 기반 자동 트레이딩 플랫폼입니다.

기존의 단순 조건 검색 시스템과 달리, 본 플랫폼은 1,500개 이상의 종목을 대상으로 가격 흐름, 거래량, 기술적 지표, 뉴스 데이터, SNS 반응 데이터를 종합적으로 분석하여 현재 시장에서 상대적으로 저점 가능성이 높은 종목을 우선적으로 선별합니다.
사용자는 대시보드를 통해 전체 시장 상태, 추천 종목, 종목별 분석 점수, 리스크 구간, 뉴스 흐름 등을 한눈에 확인할 수 있으며, 이를 통해 보다 빠르고 효율적인 투자 의사결정이 가능하도록 설계하였습니다.

본 시스템은 약 1,500개 이상의 미국 주식 종목을 대상으로 실시간 또는 주기적으로 데이터를 수집하고 분석하는 대규모 스캐닝 구조로 설계되었습니다.

단순히 특정 종목만 분석하는 방식이 아니라, 전체 종목군을 대상으로 가격 변화율, 거래량 변화, 추세 이탈 여부, 과매도 구간, 반등 가능성 등을 종합적으로 평가하여 우선순위가 높은 종목을 자동으로 추출합니다.

이를 통해 사용자는 수많은 종목 중 직접 후보를 찾는 시간을 줄일 수 있으며, 시스템이 자동으로 저점 가능성이 있는 종목 풀을 제공하도록 구현하였습니다.

NextCore는 가격 데이터만으로 매매 판단을 내리는 것이 아니라, 시장에 영향을 줄 수 있는 뉴스 및 SNS 데이터를 함께 분석하는 구조를 적용하였습니다.

종목 관련 뉴스, 시장 이슈, 투자 심리 변화, SNS 반응 등을 실시간 또는 준실시간으로 반영하여 특정 종목의 단기 변동성과 투자 심리를 해석할 수 있도록 설계하였습니다.
이를 통해 단순 기술적 지표만으로는 포착하기 어려운 시장 반응을 보완하고, 종목의 저점 구간 또는 반등 가능성을 보다 입체적으로 판단할 수 있도록 구성하였습니다.

NextCore는 가격 데이터만으로 매매 판단을 내리는 것이 아니라, 시장에 영향을 줄 수 있는 뉴스 및 SNS 데이터를 함께 분석하는 구조를 적용하였습니다.

종목 관련 뉴스, 시장 이슈, 투자 심리 변화, SNS 반응 등을 실시간 또는 준실시간으로 반영하여 특정 종목의 단기 변동성과 투자 심리를 해석할 수 있도록 설계하였습니다.
이를 통해 단순 기술적 지표만으로는 포착하기 어려운 시장 반응을 보완하고, 종목의 저점 구간 또는 반등 가능성을 보다 입체적으로 판단할 수 있도록 구성하였습니다.

본 플랫폼의 핵심은 시장에서 저점 매수 가능성이 높은 종목을 자동으로 식별하는 분석 로직입니다.

알고리즘은 가격 하락 폭, 거래량 변화, RSI 등 기술적 지표, 이동평균선 위치, 추세 강도, 뉴스 반응, SNS 심리 데이터 등을 종합적으로 반영하여 종목별 점수를 산출합니다.
이 점수 체계를 통해 현재 과도하게 하락했지만 반등 가능성이 존재하는 종목을 선별하고, 사용자가 우선적으로 검토해야 할 후보 종목을 추천하는 구조로 설계하였습니다.

또한 단기 반등 관점뿐 아니라 전체 시장 상태와 종목별 리스크 구간을 함께 고려하여 무리한 진입을 줄이고 전략적 접근이 가능하도록 구성하였습니다.

분석 시스템은 Alpaca Trade API와 연동되어 실제 주문 실행이 가능한 자동 트레이딩 구조로 확장하였습니다.
추천 종목 분석 결과를 기반으로 조건에 맞는 종목에 대해 매수 및 매도 전략을 적용할 수 있도록 구성하였으며, 계좌 연동을 통해 주문 실행, 포지션 관리, 결과 확인까지 하나의 흐름으로 처리할 수 있도록 설계하였습니다.
이를 통해 단순 분석 도구를 넘어, 종목 발굴부터 시그널 생성, 주문 실행까지 연결되는 실전형 자동 트레이딩 플랫폼으로 구현하였습니다.

프론트엔드는 React 및 Next.js 기반으로 개발하여 대규모 종목 데이터와 분석 결과를 효율적으로 시각화할 수 있도록 구현하였습니다.
백엔드는 Python 기반으로 구축하여 종목 데이터 수집, 기술적 분석, 뉴스 및 SNS 데이터 처리, 종목 점수화, 추천 로직, 주문 실행 연동 등을 담당하도록 설계하였습니다.

또한 실시간 데이터 처리를 위해 API 및 WebSocket 기반 통신 구조를 적용하였으며, 분석 모듈과 사용자 인터페이스를 분리하여 유지보수성과 확장성을 높였습니다.