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  로컬 LLM이란? 로컬 LLM은 클라우드 서버가 아닌 개인 컴퓨터나 자체 서버에서 직접 실행되는 대규모 언어 모델을 의미합니다. ChatGPT나 Claude와 같은 클라우드 기반 AI와 달리, 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있습니다. 주요 특징 1.  프라이버시 보호 모든 데이터가 로컬에서 처리되어 외부로 전송되지 않습니다 민감한 정보나 기업 기밀을 안전하게 다룰 수 있습니다 2.  오프라인 사용 가능 인터넷 연결 없이도 작동합니다 네트워크 제한이 있는 환경에서도 사용 가능합니다 3.  커스터마이징 가능 특정 목적에 맞게 파인튜닝할 수 있습니다 원하는 방식으로 모델을 수정하고 최적화할 수 있습니다 대표적인 로컬 LLM 오픈소스 모델 LLaMA (Meta) : 다양한 크기로 제공되는 강력한 모델 Mistral : 효율적이고 가벼운 프랑스산 모델 Gemma (Google) : 구글에서 공개한 경량 모델 Qwen : 알리바바에서 개발한 다국어 지원 모델 실행 도구 Ollama : 가장 간편한 로컬 LLM 실행 도구 LM Studio : GUI 기반의 사용하기 쉬운 도구 GPT4All : 다양한 모델을 지원하는 플랫폼 LocalAI : API 서버 형태로 제공되는 도구 필요한 시스템 사양 최소 사양 RAM: 8GB 이상 (작은 모델 기준) 저장공간: 10-50GB CPU: 최신 멀티코어 프로세서 권장 사양 RAM: 16-32GB 이상 GPU: VRAM 8GB 이상의 NVIDIA GPU 저장공간: 100GB 이상 (여러 모델 사용 시) 장단점 장점 완전한 데이터 프라이버시 인터넷 연결 불필요 사용량 제한 없음 커스터마이징 가능 단점 고사양 하드웨어 필요 클라우드 모델 대비 낮은 성능 직접 설치 및 관리 필요 업데이트를 수동으로 해야 함 활용 분야 기업 : 내부 문서 분석, 보안이 중요한 업무 연구 : 특정 분야에 특화된 모델 개발 개인 : 프라이버시를 중시하는 개인 사용자 개발 : 오프라인 환경에서의 AI 애플리케이션 개발

  피벗 테이블이란? 피벗 테이블은 대량의 데이터를 요약하고 분석하는 강력한 기능입니다. 데이터를 다양한 각도에서 빠르게 정리하고 분석할 수 있도록 도와줍니다. 피벗 테이블 만들기 1. 데이터 준비 분석할 데이터가 표 형식으로 정리되어 있어야 합니다 각 열에는 제목이 있어야 합니다 빈 행이나 열이 없도록 확인해 주세요 2. 피벗 테이블 삽입 분석할 데이터 범위를 선택합니다 삽입  탭 →  피벗 테이블 을 클릭합니다 새 워크시트 또는 기존 워크시트 위치를 선택합니다 확인 을 클릭합니다 피벗 테이블 구성하기 필드 배치 오른쪽에 나타나는  피벗 테이블 필드  창에서: 행 : 행으로 표시할 항목을 드래그합니다 열 : 열로 표시할 항목을 드래그합니다 값 : 집계할 숫자 데이터를 드래그합니다 필터 : 전체 데이터를 필터링할 항목을 드래그합니다 주요 기능 값 집계 방식 변경 값 영역의 필드를 클릭 → 값 필드 설정 합계, 평균, 개수, 최대값, 최소값 등 선택 가능 데이터 정렬 행 또는 열 레이블 클릭 → 정렬 옵션 선택 필터링 각 필드의 드롭다운 화살표를 클릭하여 필터 적용 그룹화 날짜나 숫자 데이터를 선택 → 마우스 오른쪽 클릭 → 그룹화 유용한 팁 새로 고침 : 원본 데이터가 변경되면 피벗 테이블을 마우스 오른쪽 클릭 → 새로 고침 디자인 변경 : 피벗 테이블 도구 → 디자인 탭에서 스타일 변경 가능 슬라이서 추가 : 삽입 → 슬라이서로 시각적 필터 추가

  단기 트레이딩에만 국한하지 않고, 중장기 투자에도 적용 가능한 관점으로 설명드립니다. 차트의 기본 구성 이해 캔들(봉): 한 기간(일/주/월/분)의 시가, 고가, 저가, 종가를 나타냅니다. 양봉(종가 > 시가)은 상승, 음봉(종가 < 시가)은 하락을 의미합니다. 그림자가 길면 해당 구간에서 변동성이 컸음을 의미합니다. 시간축/가격축: 가로축은 시간, 세로축은 가격입니다. 일봉은 하루 하나의 캔들, 주봉은 일주일 하나의 캔들을 의미합니다. 거래량(Volume): 특정 기간에 얼마나 많이 거래되었는지를 보여줍니다. 가격 움직임이 거래량 증가와 함께 나타나면 신뢰도가 높아집니다. 지표(Indicators): 이동평균선, RSI, MACD 등 보조지표로 추세·모멘텀·과매수/과매도 상태를 판단합니다. 가장 기초적인 추세 파악법 고점과 저점의 패턴: 고점·저점이 계속 높아지면 상승 추세, 낮아지면 하락 추세, 횡보면 박스권입니다. 추세선/채널: 저점들을 이은 선(상승 추세선), 고점들을 이은 선(하락 추세선)을 그려 지지·저항을 시각화합니다. 채널 상·하단에서 반등/돌파 여부를 확인합니다. 이동평균선(MA): 20일, 60일, 120일이 많이 쓰입니다. 가격이 장기선(120일) 위에 있고 단기선이 장기선을 상향 돌파하면 추세 개선 신호로 봅니다. 이동평균선이 수렴 후 벌어지면(확장) 추세가 강화되는 경우가 많습니다. 지지·저항과 매물대 지지(Support): 과거에 반등했던 가격대. 하락 시 이 구간에서 매수세가 유입되기 쉽습니다. 저항(Resistance): 과거에 막혔던 가격대. 상승 시 이 구간에서 매도·이익실현이 나오기 쉽습니다. 거래량 프로파일/매물대: 특정 가격대에서 거래가 많이 누적된 곳은 강한 지지·저항으로 작용할 수 있습니다. 돌파 시 거래량이 동반되면 신뢰도가 높습니다. 핵심 보조지표 해석 RSI(상대강도지수): 70 이상 과매수, 30 이하 과매도 경향. 절대 규칙은 아니며, 강한 상승장에서 RSI가 70 이상을 오래 유지할 수 ...

  1) WebSocket 서버 예제 (Spring Boot + STOMP) 웹소켓을 직접 다루기보다, 메시지 라우팅이 편리한 STOMP 프로토콜을 함께 쓰면 채팅 등 브로드캐스트 구조를 쉽게 구현할 수 있습니다. 프로젝트 설정 Spring Initializr로 생성 Dependencies: Spring Web, WebSocket, Lombok(선택), Spring Boot DevTools(선택) Gradle 기준 build.gradle 예시: gradle dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-websocket' implementation 'org.projectlombok:lombok' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' } WebSocket/STOMP 설정 클래스 java // WebSocketConfig.java package com.example.websocketdemo.config; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.messaging.simp.config.MessageBrokerRegistry; import org.springframework.web.socket.config.annotation.*; @Configuration @EnableWebSocketMessageBroker public class WebSocketCon...