​항목​ ​세부항목​ ​□​​일반현황​ ​- 창업아이템명, 산출물, 팀 구성 현황 등​ ​□​​개요​(​요약​)​ ​- 창업아이템 소개, 문제인식, 실현가능성, 성장전략, 팀 구성 등​ ​-​ ​1-1. 핵심 문제점​ ​1. 문제 인식​ ​-​ ​1-2. 국내외 시장 현황​ ​(Problem)​ ​-​ ​1-3. 아이템 개발 필요성​ ​-​ ​2-1. 제품/서비스 개발 계획​ ​-​ ​2-2. 엔진 아키텍쳐​ ​-​ ​2-3. 차별성 및 경쟁력​ ​2. 실현 가능성​ ​-​ ​2-4. 경쟁력 비교​ ​(Solution)​ ​-​ ​2-5. 경쟁 우위 구조​ ​-​ ​2-6. 사업추진 일정​ ​-​ ​2-7. 정부지원사업비 집행 계획​ ​-​ ​3-1. 목표 시장 및 타겟 고객​ ​-​ ​3-2. 비즈니스 모델​ ​-​ ​3-3. SOM 산출​ ​3. 성장전략​ ​-​ ​3-4. WTP 검증 계획​ ​(Scale-up)​ ​-​ ​3-5. 수익구조​ ​-​ ​3-6. 투자유치 전략​ ​-​ ​3-7. 전체 사업 로드맵​ ​-​ ​3-8. 리스크 및 대응 전략​ ​4. 팀 구성​ ​-​ ​4-1. 대표자 보유 역량​ ​(Team)​ ​-​ ​4-2. 팀 구성안​ ​-​1​-​ 일반현황​ ​□​​ 창업 아이템명​ ​ 전략 개발부터 신뢰 검증까지 통합 자동화하는 AI 퀀트 리서치 플랫폼​ ​ 워크플로우 자동화 캔버스)​ ​1. Ops Studio MVP ( 산출물​ ​ 전략 검증 + 감사 리포트 자동 생성)​ ​2. Audit Report MVP ( ​(협약기간 내 목표)​ 과금 체계 및 랜딩페이지 ​3. ​ 클로즈드 베타 운영 및 ​4. 검증 결과 (베타 유저 50명, 유료 전환율 20%+)​ WTP ​직업​ 일반인​ ​ 기업명​ ​ 프라임퀀트​ ​ ​□​​창업 아이템 개요(요약)​ ​명 칭​ ​PQ Research​ ​범 주​ 인공지능프로그램​ ​ ​PQ Research 는 퀀트 전략의 리서치 자동화와 독립 검증을 통합한 AI 기반 SaaS 플랫폼.​ ​아이템​​개요​ ​축 1 -​​Ops Studio​: 전략 생성, 백테스트, 검증, 리포트를 하나의 자동화 캔버스로 연결​ 축 ​ 2 -​​Audit Report​: 자체 고정밀 엔진 위에서 전략을 실행하고, 기관급 감사 리포트로 결과를 증명​ ​생산-검증 비대칭:​​LLM이 전략 생산 속도를 10~100배 높였지만 검증은 수동 그대로.​ ​문제 인식​ ​커밋 코드의 42%가 AI 생성이고, AI 코드 신뢰도는 29%로 하락(Stack Overflow, 2025).​ ​(Problem)​ ​신뢰성 공백:​​백테스트 결과는 구조적으로 과대평가되기 쉽지만, 이를 자동으로 탐지하는 도구가 없음.​ ​도구 파편화:​​차트 툴, 백테스트, 데이터 관리, 리스크 모니터링이 각각 다른 도구에 분산. 재현과 비교가 어려움.​ ​엔진 구현 완료:​​C언어급 속도의 자체 고정밀 백테스트 엔진. 병렬 처리로 대규모 파라미터 공간을 초고속 탐색.​ ​실현 가능성​ ​세계 최대 트레이딩 플랫폼(TradingView, 1억+ 유저)과 동일 조건에서 결과 동등성 검증 완료.​ ​(Solution)​ ​핵심 차별 기술:​​오류를 코드가 아닌 실행 레벨에서 자동 탐지. LLM 리뷰로는 불가능한 런타임 검증.​ ​워크플로우 자동화:​​전략 생성부터 검증, 리포트까지 단일 파이프라인으로 연결. 개발진행도​ ​단계적 수익 구조:​​Audit Report(건당 $20부터)로 짧은 판매 루트를 열고,​ ​성장전략​ ​Workspace(월 $50~200)로 MRR을 만들고, API로 인프라 사업으로 확장.​ ​(Scale-up)​ ​3세그먼트 타겟:​​전략 판매자(A), 소형 프랍/팀(B), 개인 퀀트(C). 24개월 SOM $400K, 472명 유료 고객 목표.​ ​글로벌 출시:​​퀀트 커뮤니티(Reddit, Discord, QC 포럼) 기반 콘텐츠 마케팅으로 글로벌 유저 확보.​ ​창업자:​​ML/엔지니어링 15년+, CME NQ 선물 실전 운용 2년. 백테스트 엔진, LLM 워크플로우,​ ​팀 구성​ ​데이터 파이프라인, 프론트엔드까지 1인 풀스택으로 전체 플랫폼 설계/구현.​ ​(Team)​ ​팀 구성:​​백엔드 개발자 1인 채용으로 2인 체제 구성(예창패 단계).​ 이미지​ ​ ​< 워크플로우 대시보드 >​ ​< 감사 리포트 핵심 검증 체계>​ ​-​2​-​ ㅇ 퀀트 트레이더가 직면한 구조적 한계​ ​ ​-​ ​퀀트 트레이더는 과거 데이터로 전략을 시뮬레이션해 성과를 예측한다. 그러나 시뮬레이션에는 함정이 있다.​ ㅇ ​ 1-1. 핵심 문제점​ ​-​ ​전략 검증의 공백​ 전략 성과가 좋아도, 그 결과가 진짜인지 증명할 수 없으면 의미가 없다. Lookahead(미래 데이터 참조)와​ ​ 과거 시그널 변경) 같은 구조적 오류가 없음을 증명해야 하지만, 검증하는 도구가 없다.​ ​Repaint( ​-​ ​워크플로우 파편화​ 차트 툴, 백테스트, 데이터 관리, 리스크 모니터링이 각각 다른 도구에 흩어져 있다.​ ​ ​-​ ​AI 코드 검증 공백​ 커밋 코드의 42%가 AI 생성이지만 48%는 검증 없이 커밋. 퀀트에서는 자금 손실로 직결된다.​ ​ ㅇ ​ 1-2. 국내외 시장 현황​ ㅇ ​ 1-3. 아이템 개발 필요성​ ​-​ ​전략은 넘치는데, 신뢰를 증명할 수단이 없다.​ 프랍 시장($12B)이 커지면서 전략의 신뢰성 증명이 필수가 됐다. 하지만 Lookahead bias와 Repaint는​ ​ 코드 리뷰로 탐지할 수 없는 런타임 문제다. 독립적으로 신뢰를 증명하는 자동화 검증 체계가 필요하다.​ ​LLM 리서치 도구는 많지만, 연결되어 있지 않다.​ ​-​ ​ 차트, 백테스트, 데이터, 검증이 각각 다른 도구에 흩어져 있다. AI가 전략 생산을 가속할수록, 이 파편화된​ ​ 워크플로우가 병목이 된다. 생산에서 검증까지 끊기지 않는 단일 파이프라인이 필요하다.​ ​ 검증 수요와 잠재 고객이 동시에 폭발하고 있다.​ ​-​ ​ 개발자 95%가 AI 코드 검증에 시간을 투입하고(Sonar, 2025), LLM으로 인해 퀀트 전략 생산자 수가​ ​ 급증하고 있다. 생산은 가속되고, 검증은 부재하고, 고객은 늘고 있다. 지금이 진입 적기다.​ ​ ​-​3​-​ ㅇ ​ PQ Research - AI 퀀트 리서치 + 독립 전략 감사​ ​-​ ​전략 리서치를 자동화하고, 백테스트 결과를 검증하고, 독립 감사로 증명한다.​ ㅇ ​ 2-1. 제품/서비스 개발 계획​ ​-​ ​PQ Research는 두 축으로 구성된다.​ 가 전략의 생성부터 운용까지 전체 생명주기를 자동화하고,​ ​Ops Studio​ 가 그 결과를 독립 검증하여 증명한다.​ ​Audit Repor​t 자체 고정밀 백테스트 엔진이 양쪽의 신뢰 기반을 제공한다.​ ​ ​-​4​-​ ㅇ ​ 2-2. 엔진 아키텍처​ ㅇ ​ 2-3. 차별성 및 경쟁력​ ​-​ ​백테스트 결과는 Lookahead Bias와 Repaint로 인해​​구조적으로 과대평가​된다.​ ​PQ Engine 은 이를​​코드 레벨이 아닌 실행 레벨​에서 탐지한다.​ ​-​5​-​ ㅇ ​ 2-4. 경쟁력 비교​ ㅇ ​ 2-5. 경쟁 우위 구조​ ​-​6​-​ ㅇ ​ 2-6. 사업추진 일정​ ​-​ ​사업추진 일정(협약기간 내)​ ​구분​ ​추진 내용​ ​추진 기간​ ​세부 내용​ ​1​ ​백엔드 개발자 채용​ ​26.06 ~​ ​백엔드/인프라 전문 개발자 1인 채용​ ​2​ ​Ops Studio MVP​ ​26.06 ~ 26.08​ ​워크플로우 캔버스 핵심 기능 구현​ ​3​ ​Audit Report MVP​ ​26.07 ~ 26.09​ ​전략 검증 파이프라인​ ​+ 기관급 감사 리포트 자동 생성​ ​4​ ​과금 체계 + 랜딩페이지​ ​26.09 ~ 26.10​ ​Stripe 연동, 브랜딩, 랜딩페이지 구축​ ​5​ ​클로즈드 베타 + WTP 검증​ ​협약기간 말​ ​베타 유저 50명, 유료 전환율 20%+​ ​6​ ​시제품 완성​ ​협약기간 말​ ​클로즈드 베타 완료, 유료 전환 가능 시제품​ ㅇ ​ 2-7. 정부지원사업비 집행 계획​ ​-​ ​1단계 정부지원사업비 집행계획​​(MVP 개발 + 인프라 구축)​ ​비​ ​목​ ​산출 근거​ ​정부지원사업비(원)​ ​인건비​ ​백엔드 개발자 1인 (350만원 x 3개월)​ ​10,500,000​ ​시제품 제작비​ ​클라우드 인프라 AWS/GCP (3개월)​ ​1,500,000​ ​시제품 제작비​ ​LLM API - Claude/GPT 등 (3개월)​ ​3,000,000​ ​장비/도구​ ​개발 장비 (워크스테이션 - 개발/테스트 + 로컬 LLM 대체 검증)​ ​5,000,000​ ​합​ ​계​ ​20,000,000​ ​-​ ​2단계 정부지원사업비 집행계획​​(베타운영 + WTP 검증 + 시제품 완성)​ ​비​ ​목​ ​산출 근거​ ​정부지원사업비(원)​ ​인건비​ ​백엔드 개발자 1인 (350만원 x 3개월)​ ​10,500,000​ ​시제품 제작비​ ​클라우드 인프라 AWS/GCP (3개월)​ ​1,500,000​ ​시제품 제작비​ ​LLM API - Claude/GPT 등 (3개월)​ ​3,000,000​ ​마케팅​ ​기술 콘텐츠 제작 + 고객 인터뷰 / WTP 조사​ ​3,000,000​ ​마케팅​ ​랜딩페이지 / 브랜딩​ ​2,000,000​ ​합​ ​계​ ​20,000,000​ ​-​7​-​ ㅇ ​ 3-1. 목표 시장 및 타겟 고객​ ㅇ ​ 3-2. 비즈니스 모델 (수익화)​ ㅇ ​ 3-3. SOM 산출​ ​-​8​-​ ㅇ ​ 3-4. WTP (Willingness To Pay) 검증 계획​ ㅇ ​ 3-4. 수익 구조 (Unit Economics)​ ㅇ ​ 3-5. 투자유치(자금확보) 전략​ ​-​9​-​ ㅇ ​ 3-6. 전체 사업 로드맵​ ​-​ ​사업추진 일정(전체 사업단계)​ ​구분​ ​추진 내용​ ​추진 기간​ ​세부 내용​ ​P0​ ​엔진 고도화 + 선행 개발​ ​~26.05​ ​엔진 고도화, Audit/Ops 핵심 로직 선행 개발​ ​P1​ ​MVP + 베타 + WTP 검증​ ​26.06 ~26.12​ ​채용, Ops Studio/Audit MVP, 과금 체계,​ ​(예창패 단계)​ ​클로즈드 베타, WTP 검증​ ​P2​ ​시드 투자 + 확장​ ​27.01 ~27.06​ ​시드 $100K, API 외부화, 자산군 확장​ ​P3​ ​Scaled Platform​ ​27.06 ~27.12​ ​시그널 API, Enterprise 배포 옵션​ ㅇ ​ 3-7. 리스크 및 대응 전략​ ​-​10​-​ ㅇ 대표자​ ​ ​-​ ​학력 : 컴퓨터공학 대학원 석사 졸업(2008), 머신러닝 · 데이터마이닝 전공​ ​-​ ​경력 (15년+)​ 정보기술 연구소 · 연구원 (2009~2011)​ ​OOO 커뮤니티 신기술개발연구소 · 주임연구원 (2011~2013)​ ​OOO 프로젝트OO · 공동창업 · 대표 (2013~2015)​ ​ 베타 연구소 · 선임연구원 (2016~2017)​ ​OOO 카메라 연구소 · 책임연구원 (2017~2022)​ ​OOO ​-​ ​퀀트 리서치 · 트레이딩 (2022~현재)​ 년 퇴사 후 퀀트 리서치 본격 시작. ML/통계적 접근법으로 트레이딩 시스템 개발.​ ​2022 년 년간 선물 시장 실전 운용. 자체 자금으로 시장과 직접 부딪히며 백테스트-실전 괴리, 전략​ ​2023~2025 2 생성 검증 운영의 반복 비효율, 워크플로우 파편화를 직접 경험 - PQ Research의 모든 기능이 실전​ ​ ~ ~ 경험에서 출발 ​ ​ ​-​ ​핵심 역량​ 머신러닝 · 딥러닝 엔지니어링​ ​A. 석사 전공(ML/영상처리)에서 시작해 15년+ 산업 현장에서 전통 ML부터 딥러닝까지, 데이터 수집·모델​ ​ 설계 고성능 최적화·서비스 배포 전 과정을 반복 수행​ ​ · 퀀트 도메인 실전 경험​ ​B. 년간 자체 자금 실전 운용. 백테스트와 실전의 괴리, 슬리피지, 리스크 관리를 체득​ ​2 시스템 아키텍처 설계​ ​C. 고정밀·고성능 백테스트 엔진(Numba JIT), LLM 에이전트 오케스트레이션, 실시간 데이터 스트리밍,​ ​ 전략 생명주기 관리를 단일 아키텍처로 통합 설계​ ​ 풀스택 제품 개발​ ​D. 백테스트 엔진, LLM 워크플로우, 데이터 파이프라인, 프론트엔드까지 1인 풀스택으로 PQ Research​ ​ 전체를 설계 · 구현​ ​ ㅇ 팀 구성 계획(예창패 단계)​ ​ ​구분​ ​직위​ ​담당 업무​ ​보유 역량​(​경력 및 학력 등​)​ ​구성 상태​ ​1​ 백엔드 개발자​ ​ ​백엔드/인프라 개발​ ​Python/FastAPI,​ ​채용 예정​ ​클라우드 인프라 경력​ ​(‘26.06)​ ​-​11​-​