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개발자 도구
모의 투자 및 시장 시뮬레이션 플랫폼 만들기
Kliv는 AI 앱 빌더입니다. 모의 투자 및 시장 시뮬레이션 플랫폼을 설명하면, 당신의 규정집을 중심으로 연습 계좌, 주문 규칙, 손실 한도, 일지, 멘토 리뷰를 만들어 줍니다.
텍스트 상자에 아이디어를 입력하기만 하면 AI가 아이디어를 만들어줍니다.
Kliv란 무엇인가요?
Kliv는 고정된 메뉴에서 설정하는 트레이딩 소프트웨어가 아닙니다 — 사용자를 위해 소프트웨어를 대신 만들어 주는 AI 앱 빌더입니다.
필요한 앱을 자신의 말로 설명하면 Kliv가 만들어 줍니다: 데이터, 규칙, 화면, 역할, 워크플로까지 전부요. 완성된 결과물은 온전히 자기 것인 진짜 웹앱이고, 자체 도메인에서 돌아가며, 나중에 변경을 요청해 얼마든지 바꿀 수 있습니다. 템플릿도, 장난감 시뮬레이터도 아닙니다.
이 페이지에서 그 앱은 모의 투자 및 시장 시뮬레이션 플랫폼입니다. Kliv는 온갖 종류의 웹앱을 만드는데, 이 앱은 교육과 연습 계좌, 리스크 규칙, 리뷰를 위한 것입니다.
왜 직접 모의 투자 플랫폼을 만들어야 할까요?
지훈은 선물 트레이더를 교육하면서 일반적인 모의 투자 사이트마다 똑같은 문제를 발견했습니다. 너무 쉽게 체결되고, 리셋 버튼이 있고, 트레이니가 여러 세션에 걸쳐 무엇을 했는지 거의 기억하지 못한다는 점이었습니다. 결과에 대한 책임을 한 번도 강제하지 않는 시뮬레이터는 잘못된 습관을 가르칩니다.
Kliv는 데스크의 규칙에 맞춰 플랫폼을 만듭니다. 연습 계좌, 주문 티켓, 손실 한도, 매매 일지, 기수 순위표가 모두 같은 데이터베이스를 읽습니다. 거래를 막는 그 규칙이 왜 막혔는지도 함께 기록합니다.
공정한 연습이 기대는 것
여기서 리얼리즘은 그래픽이 아닙니다. 규칙이 실제로 지켜지게 만드는 기록입니다.
연습 계좌
트레이니마다 5,000만 원 같은 연습 자금을 받고, 미결제 포지션과 잔고는 체결 내역으로 계산됩니다. 잔고를 직접 수정하는 사람은 없습니다.
주문 티켓
주문에는 매수·매도 방향, 수량, 유형, 세션 시간이 담깁니다. 티켓은 이미 찍힌 가격이 아니라 피드가 다음에 전달하는 가격에 체결됩니다.
손실 한도
기수마다 최대 수량이나 하루 50만 원 손실 정지 같은 리스크 규칙을 둘 수 있습니다. 정지선에 닿으면 계좌는 리뷰 전까지 새 티켓을 거부합니다.
매매 일지
모든 체결은 그때 적용된 규칙과 트레이니가 직접 적은 메모와 함께 매매 일지에 남습니다. 트레이니는 자기 일지를 읽고, 멘토는 기수 전체를 검토할 수 있습니다.
기수 순위표
순위는 가치 있게 여기는 기준으로 매길 수 있습니다. 규칙 안에서 완료한 세션을 먼저, 수익을 그다음으로요. 순위표는 스크린샷이 아니라 세션 기록으로 계산됩니다.
예시: 지훈의 선물 트레이딩 교육 데스크
한 교육 데스크가 이것을 어떻게 쓸 수 있는지 살펴봅니다. 어디까지나 예시일 뿐이며, 실제로는 자신의 시장, 규칙, 한도, 피드, 리뷰 프로세스를 직접 설명하게 됩니다.
트레이니마다 같은 자금으로 시작합니다
한 트레이니가 5,000만 원의 연습 자본, 데스크 규정집, 돌아가는 세션 시계와 함께 기수를 시작합니다. 첫 체결은 곧바로 일지에 들어갑니다.
하루 손실 한도가 새 주문을 멈춥니다
세 번 손실을 본 뒤 그는 하루 50만 원 손실 정지선에 닿습니다. 다음 티켓은 거부되고, 지훈이 검토할 때까지 계좌는 잠긴 채로 있습니다.
규정집이 잠금을 설명합니다
왜 잠겼는지 물으면 데스크 에이전트가 지훈이 업로드한 규정집과 그 자신의 체결 내역을 근거로 답합니다. 다른 트레이니의 데이터로는 답하지 않습니다.
패턴이 세션에 걸쳐 드러납니다
두 번의 잠금이 모두 갭 상승이 있던 월요일에 일어난 것이 일지에 나타납니다. 앱이 그 행들을 보관하므로 멘토와 트레이니가 함께 논의할 수 있습니다.
최종 리뷰는 기록에 근거합니다
서른 번째 세션에서 지훈은 일지를 검토합니다. 잠금, 규칙 준수, 결과까지요. 계좌는 읽기 전용으로 닫혀, 트레이니는 다시 읽을 수는 있어도 이력을 수정할 수는 없습니다.
원하는 트레이딩 시뮬레이터를 설명하세요
Kliv는 설명을 바탕으로 만들기 때문에, 자세할수록 첫 버전이 더 가까워집니다. 시장, 피드, 계좌 규모, 리스크 규칙, 결제, 리뷰 워크플로를 구체적으로 적어 주세요. 시작점이 될 세 가지를 소개합니다:
선물 평가 데스크
유료 좌석, 한도, 일지, 멘토 리뷰.
“9만 7천 원짜리 평가 좌석을 체크아웃으로 판매하는 선물 모의 투자 플랫폼을 만들어 주세요. 트레이니마다 5,000만 원 연습 자금, 내가 업로드한 장 마감 선물 피드에 체결되는 주문, 계좌를 잠그는 하루 50만 원 손실 한도, 비공개 매매 일지, 멘토 리뷰 대시보드를 넣어 주세요.”
교실 주식 게임
반 편성, 포트폴리오, 일시 정지 제어.
“우리 경제 수업을 위한 주식 시장 시뮬레이션을 만들어 주세요. 반마다 별도의 리그가 되고, 학생마다 2,500만 원 연습 포트폴리오를 운용하고, 시험 주간에는 거래가 멈추고, 보유 종목과 일지 메모를 검토할 교사 대시보드가 필요합니다.”
옵션 연습방
월 멤버십과 규율 점수.
“회원이 월 3만 9천 원을 내는 옵션 모의 투자 방을 만들어 주세요. 포지션은 내가 업로드하는 장 마감 옵션 체인에 마킹되고, 순위표는 수익보다 규칙 준수를 먼저 점수 매기고, 모든 스프레드 조정은 비공개 일지에 저장됩니다.”
리얼리즘은 어디에서 오는가
피드가 원천입니다. 시뮬레이터는 자체 시장 데이터를 들고 오지 않습니다. 이미 라이선스한 피드나 직접 업로드한 파일을, 정한 일정에 따라 받아들입니다.
좌석은 하나의 상품이 될 수 있습니다. 지훈의 9만 7천 원 평가 좌석은 자기 Stripe 계정에서의 일회성 구매가 될 수 있습니다. 체크아웃이 별도의 동기화 단계 없이 트레이니를 기수에 앉힙니다.
에이전트에는 경계가 있습니다. 데스크 에이전트는 규정집과 질문한 사람 자신의 체결 내역을 읽을 수 있습니다. 내일의 시장은 알지 못하고, 다른 트레이니의 비공개 일지도 읽지 않습니다. 에이전트가 무엇을 알아도 되고 무엇은 안 되는지를 중심으로 설계하는 것도 작업의 일부인데, 그 기술의 더 깊은 부분에서 더 자세히 다룹니다.
자주 묻는 질문
Kliv가 정확히 무엇인가요?
Kliv는 설명만으로 커스텀 웹앱을 만드는 AI 앱 빌더입니다. 모의 투자라면 연습 계좌, 주문 티켓, 리스크 규칙, 일지, 피드, 기수, 리뷰 화면까지 만들 수 있습니다.
진짜 앱인가요, 아니면 템플릿인가요?
진짜 앱입니다. 시뮬레이터는 당신의 규정집, 시장, 피드, 기수에 맞춰 만들어집니다. 일반적인 트레이딩 게임 템플릿이 아닙니다.
만들어진 뒤에 바꿀 수 있나요?
네. 리스크 규칙, 계좌 규모, 점수 산정, 리뷰 흐름, 기수 구성, 데이터 가져오기를 변경 요청만으로 바꿀 수 있습니다.
누구의 시장 데이터를 쓰나요?
당신의 것입니다. 이미 라이선스한 피드를 서버 측 함수로 연결하거나, 장 마감 파일을 업로드할 수 있습니다. 시세 계약은 당신과 데이터 공급사 사이에 그대로 남습니다.
실제 돈이 위험에 노출되나요?
아니요. 트레이니는 오직 연습 자본으로만 거래합니다. 잔고는 화폐가 아니라 산술입니다. 실제 청구가 있다면 체크아웃으로 판매하는 좌석이나 멤버십뿐입니다.
트레이니가 깡통 계좌를 리셋할 수 있나요?
당신이 그렇게 규칙을 정할 때만요. 지훈의 예시에서는 깡통이 된 자금이 일지에 남고, 두 번째 시도에는 새 계좌가 주어지되 예전 계좌는 읽을 수 있는 상태로 유지됩니다.
에이전트가 투자 조언을 하나요?
아니요. 당신이 제공한 규정집과 질문한 사람 자신의 체결 내역을 근거로 답합니다. 규칙과 기록을 설명하기 위한 것이지, 시장을 예측하기 위한 것이 아닙니다.
멘토가 모든 트레이니의 일지를 볼 수 있나요?
역할이 허용한다면 네. 트레이니는 자기 일지를 봅니다. 멘토는 기수 전체를 검토할 수 있습니다. 이 경계는 숨긴 버튼이 아니라 데이터 규칙입니다.
평가 좌석을 판매할 수 있나요?
네. 좌석은 자기 Stripe 계정의 체크아웃 상품이 될 수 있고, 구매하면 트레이니를 알맞은 기수에 배치할 수 있습니다.
트레이니에게 Stripe 계정이 필요한가요?
아니요. 좌석을 판매한다면 트레이니는 카드로 결제합니다. 결제는 당신 자신의 Stripe 계정을 통해 이루어집니다.
점수가 수익보다 규율을 우선할 수 있나요?
네. 기수 순위표는 수익보다 규칙 안에서 완료한 세션을 먼저 점수 매길 수도 있고, 교육 프로그램에 필요한 어떤 점수 규칙이든 쓸 수 있습니다.
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