오픈런(OpenRun) 구축 사례: 실시간 시세와 뉴스를 연결한 금융 정보 사이트 제작

핵심 요약

1. 거래소 시세와 기업 뉴스, 상장 전망을 각각 찾아야 하는 정보 탐색의 불편을 해결하고자 했습니다. 2. API·WebSocket으로 시세를 수신하고, 기업별 연결 규칙과 RSS 뉴스 수집으로 관련 정보를 모았습니다. 3. 기업별 화면에서 가격의 기준 시각, 환산 기업가치, 전망 출처와 뉴스 원문을 함께 살펴볼 수 있도록 구현했습니다.

프로젝트 소개

오픈런(OpenRun)은 트램스가 비상장 기업 관련 정보를 한곳에서 확인하도록 제작한 내부 프로젝트입니다. 제품 화면에서는 Pre-IPO TradFi라는 이름을 사용하며, 기업별 시장 정보와 상장 전망을 함께 탐색하는 구성을 담았습니다.

Pre-IPO는 기업이 증시에 상장하기 전 단계를 뜻하며, TradFi는 전통 금융을 가리키는 표현입니다. 이 서비스에서 다루는 시세는 비상장 기업과 연계된 무기한 선물 계약의 가격입니다. 기업의 실제 주식을 보유하거나 거래하는 기능과는 구분되는 정보입니다.

개발 목표는 거래소 가격과 여러 출처의 전망·뉴스를 기업 단위로 모아 보여 주는 시스템을 완성하는 것이었습니다. 금융 정보 사이트 제작을 준비하는 핀테크 사업자와 금융 미디어 운영자에게도 필요한 과제입니다. 이용자가 수치를 읽은 뒤 그 배경과 원문까지 이어서 확인하는 흐름에 초점을 맞췄습니다.

실시간 시세 API 연결: 거래소 WebSocket과 기업별 화면

거래소마다 나뉜 가격을 기업별로 보여 주려면, 먼저 어떤 계약이 어느 기업과 연결되는지 정리해야 합니다. 오픈런은 바이낸스(Binance)와 바이비트(Bybit)의 API 및 WebSocket 연결을 통해 가격 데이터를 수신하도록 구축했습니다. API는 프로그램 사이에서 데이터를 주고받는 연결 규약입니다.

WebSocket은 연결을 유지하면서 서버가 보내는 정보를 계속 받는 통신 방식입니다. 가격 변화가 이어지는 시세 정보를 화면에 반영하는 데 활용했습니다. Node.js로 만든 수집기가 거래소 데이터를 받아들이고, React·Vinext 기반 웹 앱이 기업별 조회 화면을 구성합니다.

실시간 시세 API 연결에서 자체 로직이 맡는 부분은 기업과 거래소 계약을 연결하는 처리입니다. 같은 기업에 관한 정보라도 거래소와 계약이 다르면 개별 가격으로 다룹니다. 가격만 떼어 합치는 대신 통화와 관측 시각을 함께 보존해 값이 만들어진 기준을 표시합니다.

이렇게 정리한 데이터는 기업을 선택했을 때 보이는 거래소별 가격과 차트로 이어집니다. 이용자는 선택한 기업에 연결된 시세와 가격 흐름을 한 화면에서 살펴봅니다. 화면에 관측 시각을 함께 두어, 표시된 가격이 어느 시점의 정보인지 확인할 수 있도록 했습니다.

거래소 연동에서는 가격 항목의 의미도 살펴야 합니다. 예를 들어 Bybit의 Ticker 문서는 최근 가격, 지수 가격, 데이터 생성 시각을 별도 항목으로 제공합니다. 이런 구분은 화면에 어떤 가격을 표시할지 정하는 기준이 됩니다.

Binance도 상품별 REST API와 WebSocket·시장 데이터 스트림을 구분해 안내합니다. 유사 서비스를 설계할 때에는 대상 계약에 맞는 데이터 경로를 선택해야 합니다.

오픈런의 구현 범위는 수집한 시장 정보를 읽고 비교하는 과정입니다. 주문·매매·지갑·베팅 기능은 포함하지 않았습니다. 시세 연결의 결과를 기업별 정보 탐색에 사용하도록 범위를 정했습니다.

기업가치 비교: 기준 시각·환율·전망 출처를 함께 표시

기업가치 비교에서는 숫자를 나란히 놓는 것만으로 충분하지 않았습니다. 선물 가격에서 환산한 값과 별도 원문에서 제시한 IPO 전망은 산출 근거가 다르기 때문입니다. 오픈런은 계산으로 얻은 기업가치와 출처가 있는 전망을 구분해 보여 주도록 구성했습니다.

입력은 거래소 계약의 가격, 계약별 환산 기준, 환율 정보와 전망 자료입니다. 가격은 계약에 대응하는 환산 규칙에 따라 기업가치 표시로 이어지고, 전망은 해당 내용을 제시한 출처와 연결합니다. 서로 다른 근거의 값을 하나의 확정된 기업가치로 합치지 않는 것이 처리 원칙입니다.

환산값을 읽을 때에는 가격의 관측 시각과 환율 기준일을 함께 살펴야 합니다. 가격이 달라진 영향과 통화를 바꿔 표시한 영향을 구분할 수 있어야 하기 때문입니다. 화면에서는 기업가치와 기준 정보를 함께 제시하고, 다른 기업과 비교하는 구성으로 연결했습니다.

이때 선물 기반 환산 기업가치는 해당 계약의 가격과 환산 기준을 통해 읽는 참고 정보입니다. 이를 실제 지분가치나 상장 확정가로 해석할 수는 없습니다. 비교 화면에서도 숫자의 크기와 함께 가격 기준을 읽을 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

IPO는 기업공개를 뜻하며, 전망에는 가치에 관한 수치와 상장 가능성에 관한 의견이 함께 등장할 수 있습니다. 오픈런은 수치 전망과 가능성 평가를 구분하고, 전망의 출처와 시점을 함께 표시합니다. 과거에 나온 전망에는 과거 자료라는 맥락을 남겨 최근 시세와 구별합니다.

상장 일정도 특정 날짜와 일정 기간을 구분해 표현합니다. 원문이 기간 단위의 전망을 제시했다면 이용자도 그 범위로 읽을 수 있어야 합니다. 투자유치 기록은 별도 정보로 다루어, 과거 자금 조달 사실과 향후 상장 전망이 섞이지 않도록 구성했습니다.

전망 화면에는 IPO 가치의 보수적인 하단값이 확보되지 않은 상태도 표시합니다. 비교에 필요한 값이 충분한지 이용자가 판단할 수 있게 하는 정보입니다. 결과적으로 기업별 비교는 가격·환산값·전망을 각각의 기준과 함께 읽는 화면으로 완성했습니다.

기업별 뉴스 수집: RSS·원문 링크와 분류 데이터

기업 관련 소식을 모으는 과정에서는 기사 제목뿐 아니라 발행처와 시각, 원문으로 이동할 경로가 필요했습니다. 오픈런은 RSS를 이용해 공개 뉴스 정보를 수집하고 기업별로 연결했습니다. RSS는 새 게시물의 제목과 링크 등을 일정한 형식으로 전달하는 배포 방식입니다.

입력으로 받은 RSS의 XML 데이터를 fast-xml-parser로 해석해 뉴스 항목을 읽습니다. XML은 정보를 정해진 표식으로 구분하는 문서 형식이며, 파서는 그 구조를 프로그램이 다룰 수 있게 풉니다. 이 과정이 뉴스 목록을 구성할 기초 데이터를 만드는 단계입니다.

다음으로 기업별 분류 규칙을 적용해 뉴스 항목을 관련 기업에 연결합니다. 수집만 한 전체 목록을 보여 주는 데서 그치지 않고, 이용자가 선택한 기업의 맥락으로 정보를 묶는 처리입니다. 제목·원 발행처·발행 시각·원문 링크를 함께 제공해 각 항목의 출처를 따라갈 수 있게 했습니다.

기사 제목과 발행 시각·언어·유형은 서로 다른 방식으로 관리합니다. 제목은 독자가 내용을 판단하는 단서이고, 언어와 유형은 목록을 좁히는 조건으로 사용합니다. 오픈런의 뉴스 화면은 언어와 구분 필터를 제공해 목록을 좁혀 볼 수 있도록 구성했습니다.

처리 결과는 기업별 뉴스 목록과 원문 이동 링크로 나타납니다. 이용자는 제목과 발행처를 살펴본 뒤 관심 있는 기사의 원문으로 이동합니다. 금융 미디어 운영 관점에서는 시장 수치와 관련 보도를 같은 기업 화면에서 탐색하도록 연결한 구성입니다.

기사 분류나 요약을 더 세밀하게 만들고 싶다면, 향후 확장으로 AI API를 활용하는 방안을 검토할 수 있습니다. 이는 오픈런에서 구현한 RSS 파싱과 기업별 분류 규칙에 추가할 수 있는 제안입니다. 적용 범위를 정할 때에는 어떤 텍스트를 입력하고 어떤 분류·요약 결과를 제공할지 별도로 설계해야 합니다.

성공 요소

개발에 주어진 일정은 1개월 이내였으며, 실제 구축은 3주 동안 진행했습니다. 이 제약에 대응한 첫 번째 방식은 핵심 기능을 갖춘 초기 제품인 MVP를 빠르게 만드는 것이었습니다. 초기 제품에 대한 피드백을 일찍 받으며 개발을 진행했습니다.

두 번째는 프로젝트 초기에 집중적으로 소통하는 방식이었습니다. 짧은 일정에서 필요한 기능과 개발 방향을 맞추는 데 초점을 두었습니다. 빠른 MVP 개발과 초기 커뮤니케이션이 결합해 정해진 기한 안에 내부 프로젝트를 완성했습니다.

정보를 기업별로 모으면서도 각 데이터의 기준을 남긴 점도 이 사례의 구현상 특징입니다. 시세에는 관측 시각을, 전망에는 출처와 시점을, 뉴스에는 발행처와 원문 링크를 연결했습니다. 이용자가 모인 정보를 읽고 근거까지 살펴볼 수 있는 구성을 갖췄습니다.

이 사례를 비슷한 서비스에 적용할 때에는 수집할 데이터의 종류와 화면에서의 쓰임을 함께 정하는 것이 중요합니다. 가격 조회, 전망 비교, 기사 탐색은 입력과 처리 방식이 서로 다릅니다. 각각의 결과를 기업이라는 공통 기준으로 연결하는 것이 오픈런의 서비스 구성입니다.

개발 기간 · 비용 · 투입 인력

총 개발 기간은 3주, 개발 비용은 800만 원, 투입 인원은 1명입니다. 1개월 이내라는 일정 제약 아래 진행한 이번 프로젝트의 구축 범위에 해당하는 수치입니다. 유사 서비스의 비용과 일정은 연결할 거래소와 데이터 범위, 필요한 화면에 따라 별도로 검토합니다.