퀀트 부업의 진짜 함정: 전략 연구는 안 하고 인프라 구축에 시간 다 태우는 것 — Go 오픈소스 라이브러리가 길을 뚫어줬다

Richardson2026-03-012026-09-11

퀀트 하는 사람 열 명 중 아홉은 같은 곳에서 죽는다. 전략이 안 좋아서가 아니라, 인프라 구축을 못 해서다.

데이터 수집 파이프라인 만들고, 지표 계산 로직 직접 짜고, 백테스트 엔진 붙이고, 거래소 API 연동하고… 이거 다 하다 보면 정작 전략 연구할 시간은 없다. 나도 3개월을 그렇게 날렸다.

그러다 발견한 게 cinar/indicator다. Go로 짠 오픈소스 기술적 지표 라이브러리인데, 이게 진짜 문제를 해결해줬다.

뭐가 들어있나

80개 이상 기술적 지표: SMA, EMA, RSI, MACD, 볼린저 밴드, 스토캐스틱, ATR, ADX 등. 직접 구현할 필요가 없다.
백테스트 프레임워크: 전략 시그널 생성부터 성과 측정까지 기본 골격이 이미 있다.
MCP(Model Context Protocol) 지원: Claude나 GPT에 지표 데이터를 직접 넘겨서 AI가 전략을 분석하게 할 수 있다.
Go 네이티브: 컴파일 언어라 속도 빠르고, 단일 바이너리로 배포 가능. 서버 비용도 적게 든다.

2시간 만에 첫 백테스트 돌리기

내가 실제로 한 순서다.

1단계: 설치 (5분)

1	go get github.com/cinar/indicator

2단계: 데이터 준비 (30분)

업비트나 바이낸스에서 일봉 데이터 CSV로 받아서 파싱하는 코드 작성. Go의 encoding/csv면 충분하다.

3단계: 전략 작성 (45분)

골든크로스 전략 — 50일 SMA가 200일 SMA를 상향 돌파하면 매수, 하향 돌파하면 매도. 라이브러리에서 SMA 값 뽑아서 비교하는 코드 30줄이면 끝난다.

4단계: 백테스트 실행 (10분)

2018년부터 2025년까지 비트코인 일봉 데이터로 돌려봤다. 결과는? 연복리 수익률 14.2%, 최대 낙폭 32%. 버티기 힘든 전략이라는 걸 10분 만에 알았다. 이게 백테스트의 가치다. 나쁜 전략을 실제 돈 넣기 전에 걸러내는 것.

5단계: MCP로 AI 분석 (30분)

백테스트 결과 JSON을 MCP 서버로 노출시키고, Claude에 연결해서 “이 전략의 약점을 분석하고 개선안을 제시해줘”라고 던졌다. AI가 변동성 필터 추가를 제안했고, ATR 기반 포지션 사이징을 적용하니 최대 낙폭이 32%에서 19%로 줄었다.

시간 아끼고 나서 — 수익화 경로 3개

인프라 구축에서 해방되니 진짜 중요한 질문에 집중할 수 있었다. 이걸로 어떻게 돈을 버나?

경로 1: 전략 판매 (월 50만~300만원)

검증된 전략을 백테스트 리포트와 함께 판매한다. 크몽이나 탈잉에서 “퀀트 전략 + 백테스트 코드” 패키지로 올리면 된다. 초보자들은 코드까지 원한다. 가격대는 5만~~30만원. 한 달에 10건만 팔아도 50만~~300만원.

핵심은 백테스트 리포트의 신뢰성이다. cinar/indicator로 생성한 리포트를 PDF로 만들어서 첨부하면 구매 전환율이 확 올라간다. 말로 “수익률 좋아요” 하는 사람과 데이터로 증명하는 사람은 다르다.

경로 2: AI 퀀트 도구 SaaS (월 100만~500만원)

MCP 서버를 그대로 상품화한다. 사용자가 자신의 전략 파라미터를 입력하면, 백테스트 돌려주고 AI가 분석 리포트를 생성해주는 웹 서비스. 구독제로 월 1만~3만원 받으면 된다.

개발 비용은 거의 안 든다. cinar/indicator가 백엔드 계산 다 해주고, Claude API가 분석 해주고, Next.js로 프론트 붙이면 끝. 초기 사용자 30명만 모아도 월 30만~90만원. 여기서 B2B로 확장하면 — 소규모 자산운용사나 리서치 팀에 팀 단위 라이선스 판매 — 단가가 10배로 뛴다.