kevin111234
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3 months ago AWS 프리티어 요금 계산
프리티어 기간이 끝난 후, AWS의 표준 요금이 적용됩니다. 프리티어 한도를 기준으로 표준 요금으로 환산했을 때의 비용을 서비스별로 계산해보겠습니다. 이 예시는 프리티어 기간 동안 사용한 리소스가 그대로 유지된다고 가정한 것입니다.
1. EC2 (Elastic Compute Cloud)
- t3.micro 인스턴스: 1 vCPU, 1 GB RAM
- 시간당 비용: 약 $0.0104 (US East - North Virginia 리전 기준)
- 월 750시간 사용 시: $0.0104 × 750 = 약 $7.80/월
2. RDS (Relational Database Service)
- db.t3.micro 인스턴스: 1 vCPU, 1 GB RAM
- 시간당 비용: 약 $0.0186 (MySQL 또는 PostgreSQL, US East - North Virginia 리전 기준)
- 월 750시간 사용 시: $0.0186 × 750 = 약 $13.95/월
- 스토리지 비용: 20GB 표준 스토리지 (GP2) 사용 시, GB당 약 $0.10
- 20GB 스토리지 비용: 20GB × $0.10 = 약 $2.00/월
3. S3 (Simple Storage Service)
- 스토리지: 5GB 스토리지
- 비용: GB당 약 $0.023
- 5GB 스토리지 비용: 5GB × $0.023 = 약 $0.12/월
- 데이터 전송: 데이터 전송 비용은 별도로 계산되며, 첫 1GB는 무료입니다. 그 이후 GB당 $0.09가 부과됩니다.
4. Lambda
- 요청: 월 100만 요청, 400,000 GB-초의 컴퓨팅 시간
- 비용:
- 요청당 $0.20 (백만 요청당)
- 100만 요청 시 비용: $0.20
- 400,000 GB-초 컴퓨팅 시간 비용: GB-초당 $0.00001667로 계산됩니다.
- 400,000 GB-초 비용: 400,000 × $0.00001667 = 약 $6.67/월
5. API Gateway
- 요청: 월 100만 호출
- 비용: 호출당 약 $3.50 (백만 호출당)
- 100만 호출 시 비용: 약 $3.50/월
6. CloudWatch
- 로그 저장: 5GB
- 비용: 로그 저장 비용은 GB당 $0.50
- 5GB 로그 저장 비용: 5GB × $0.50 = 약 $2.50/월
- 경고 및 지표 비용: 추가적인 경고 및 지표 모니터링이 필요할 경우 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
표준 요금 총합
- EC2: $7.80/월
- RDS: $13.95/월 (인스턴스) + $2.00/월 (스토리지) = 약 $15.95/월
- S3: $0.12/월
- Lambda: $6.67/월
- API Gateway: $3.50/월
- CloudWatch: $2.50/월
총 예상 비용: 약 $36.54/월
이 예상 비용은 프리티어 기간 동안 사용한 리소스를 기준으로 하며, 지역(리전)이나 실제 사용량에 따라 비용이 변동될 수 있습니다. 추가적인 서비스 사용이나 리소스 확장이 필요하면 더 많은 비용이 발생할 수 있습니다.
전업 투자자로서 알고리즘 트레이딩 프로그램을 개발하고자 하시는 계획은 매우 흥미롭고 도전적인 프로젝트입니다. 이 프로그램은 지속적으로 작동해야 하고, 여러 경제적 정보를 분석하여 투자 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있는 기능을 갖추어야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계로 프로젝트를 진행하시는 것을 권장합니다.
1. 시스템 설계
먼저, 프로그램이 어떻게 작동할지에 대한 전반적인 아키텍처를 설계해야 합니다.
데이터 수집 모듈: 경제 지표, 뉴스, 주가 데이터, 트위터 등의 실시간 데이터를 수집하는 모듈을 설계합니다. 예를 들어, Yahoo Finance API, Alpha Vantage API, Quandl, 또는 뉴스와 소셜 미디어 데이터를 수집할 수 있는 스크래퍼를 사용할 수 있습니다.
데이터베이스: 수집된 데이터를 저장하고, 후에 분석하기 위해 데이터베이스를 구축해야 합니다. MySQL, PostgreSQL 또는 NoSQL 데이터베이스 (예: MongoDB)를 사용할 수 있습니다.
데이터 분석 및 평가 모듈: 수집된 데이터를 분석하고, 미리 정의된 공식을 통해 자산이나 종목을 평가하는 모듈을 개발합니다. 이 과정에서는 머신러닝 모델을 활용하여 예측 모델을 개발할 수도 있습니다.
알고리즘 트레이딩 모듈: 저평가된 자산이나 종목을 자동으로 매매할 수 있는 알고리즘을 설계합니다. 이 모듈은 API를 통해 브로커와 연동되어야 하며, 일반적으로 Alpaca, Interactive Brokers API 등을 사용할 수 있습니다.
백엔드 서버 및 클라우드 인프라: 프로그램이 지속적으로 작동할 수 있도록, 클라우드 서버에 배포하여 24/7 작동이 가능하도록 해야 합니다. AWS, GCP, Azure와 같은 클라우드 서비스를 활용할 수 있습니다.
2. 기술 스택 선택
어떤 기술을 사용할지 결정해야 합니다. 대표적인 기술 스택은 다음과 같습니다:
프로그래밍 언어: Python은 데이터 과학 라이브러리와의 호환성이 높고, 알고리즘 트레이딩 커뮤니티에서 많이 사용됩니다. JavaScript (Node.js), C++도 고려할 수 있습니다.
프레임워크 및 라이브러리:
3. 서버 배포 및 유지보수
프로그램이 안정적으로 작동할 수 있도록 서버를 배포하고 관리하는 것이 중요합니다.
4. 백테스팅 및 실전 테스트
알고리즘 트레이딩 프로그램은 백테스팅을 통해 과거 데이터에서 성능을 검증한 후, 소액으로 실전 테스트를 진행하여 리스크를 줄이는 것이 중요합니다.
5. 법률 및 규제 고려사항
마지막으로, 금융 및 트레이딩 관련 법률과 규제를 준수해야 합니다. 특히, 각국의 증권거래법과 개인정보보호법 등을 확인하고, 필요시 법적 자문을 받는 것이 중요합니다.
이 계획을 단계적으로 진행하면, 안정적이고 강력한 알고리즘 트레이딩 프로그램을 구축할 수 있을 것입니다. 성공적인 개발을 기원합니다!