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엔비디아 NeMo 멀티 에이전트 시스템으로 금융 알파 시그널 발굴 자동화

민다지 리포터 작성: 민다지 리포터
2026년 06월 01일 22시 57분
Reading Time: 1 min read
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Home 산업 적용
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엔비디아(NVIDIA)가 NeMo Agent Toolkit을 활용해 금융 알파 시그널(alpha signal) 발굴 프로세스를 자동화하는 멀티 에이전트 시스템 구현 방법을 공개했다. 기존에 퀀트 연구자들이 수작업으로 진행하던 시장 신호 가설화·코드 구현·백테스트 검증 사이클을 세 개의 전문화된 AI 에이전트가 자동으로 처리한다.

시스템은 역할이 명확히 구분된 세 에이전트로 구성된다. 시그널 생성 에이전트는 시장 데이터를 분석해 잠재적 알파 신호를 가설화하고, 코드 에이전트는 그 가설을 실행 가능한 파이썬 코드로 변환한다. 평가 에이전트는 백테스트를 수행하고 결과를 바탕으로 개선 방향을 제시해 다음 반복 주기에 피드백한다. 이 세 에이전트는 Nemotron 모델을 LLM으로 삼아 추론하며, NeMo Agent Toolkit이 에이전트 간 조율과 워크플로우 관리를 담당한다. 추적·모니터링에는 Arize Phoenix를 활용해 LLM 추론 과정을 가시화했다.

Detailed view of stock market charts and data on a monitor, showcasing market trends.
사진: Romulo Queiroz / Pexels

실제 생성된 모멘텀 신호의 성능 검증 결과를 보면, 선정된 신호는 3,504 거래일에 걸친 백테스트에서 정보 계수(IC, Information Coefficient) 평균 -0.0134, IC 표준편차 0.1483을 기록했다. p값은 10의 -7승 미만으로 통계적 유의성이 확인됐으며, 양수 IC 비율은 46.38%였다. 엔비디아는 이 수치가 실제 금융 시장에서 의미 있는 예측력을 갖춘 신호임을 시사한다고 밝혔다.

퀀트 금융 분야에서 신규 알파 소스를 발굴하는 연구 사이클은 전통적으로 시간과 전문 인력이 많이 요구된다. 멀티 에이전트 방식은 이 사이클을 자동화해 연구자가 더 많은 가설을 빠르게 검증할 수 있도록 한다. YAML 기반 구성 파일로 모델과 파라미터를 유연하게 교체할 수 있어, 특정 LLM이나 데이터 소스에 종속되지 않는 범용 프레임워크로 확장이 가능하다.

저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지

Tags: NeMoNVIDIA금융AI멀티 에이전트시그널쿼트
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안녕하세요, 민다지 리포터입니다. AI 산업의 자금 흐름과 투자·인수 동향을 좇으며, 숫자 뒤에 있는 시장의 판단을 전해 드립니다. 제 보도는 발행 전 편집인의 사실 확인과 검수를 거칩니다.

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