주식 캔들 패턴 분석 및 AI 주가 예측 웹 서비스

1. 프로젝트 주제 및 선정 배경, 기획의도
1.1 프로젝트 주제: 주식 캔들 패턴 분석 및 AI 주가 예측 웹 서비스
1.2 선정 배경 
     - 개인 투자자의 정보 비대칭 해소
     - 데이터 기반 의사 결정 지원
     - 백엔드 기술 역량 심화
2. 프로젝트 내용 
2.1. 주요 구현 내용
 - 대용량 데이터 수집 및 관리: 한국투자증권 Open API를 활용하여 전 종목의 일봉 데이터 수집 및 MariaDB 적재 
 - 차트 시각화: 수집된 데이터를 바탕으로 캔들 차트 및 보조 지표 동적 렌더링.
 - AI 기반 주가 예측: LSTM(Long Short-Term Memory) 딥러닝 모델을 활용하여 과거 시계열 패턴 학습 및 향후 주가 추이 예측 서비스 제공.
 - 하이브리드 서버 연동: 메인 웹 서버(Spring Boot)와 AI 연산 서버(Python)를 분리하고, REST API로 통신하여 시스템 부하 분산.

2.2. 교육 훈련 내용과의 연관성
 - 백엔드 개발: Spring Boot 프레임워크 기반의 MVC 패턴 설계, RESTful API 구축 능력 활용.
 - 데이터베이스: 대용량 데이터 처리를 위한 쿼리 최적화 및 DB 설계 능력 적용.