Phase 2 · 차세대 초고속 엔진 (Polars & DuckDB)
대용량 시계열 윈도우 함수 & 롤링 집계 초고속 처리
Pandas의 느린 `rolling()`과 `apply()`를 탈피하여, Polars의 동적 윈도우 함수와 롤링 집계를 활용해 수천만 건의 시계열 틱(Tick) 데이터를 초고속으로 분석합니다.
01
시계열 데이터 집계의 고질적 병목과 원인
시간 정렬, 불규칙 타임스탬프, 롤링 윈도우 계산 시 기존 판다스 코드가 느려지는 병목을 분석합니다.
02
Polars `.rolling()`을 이용한 동적 시간 윈도우 계산
`by='timestamp'`, `period='1h'`, `offset='-30m'`을 활용한 초고속 슬라이딩 윈도우를 구현합니다.
Step 11 핵심 공학 포인트
수천만 건 주가·센서 데이터에서 이동평균, 순위, 누적합을 순식간에 계산빅데이터 환경에서는 알고리즘 복잡도(Big-O)뿐만 아니라 CPU 캐시 적중률, 직렬화 비용, 메모리 대역폭이 전체 처리 속도를 좌우합니다.
03
윈도우 연산자 `.over()`를 이용한 그룹별 누적합과 랭킹
그룹바이 후 병합하는 번거로움 없이 한 번에 그룹별 누적 집계와 Dense Rank를 계산하는 테크닉을 배웁니다.
04
지수 이동평균(EMA)과 시계열 모멘텀 피처 추출
금융 퀀트 및 설비 예측보전에서 필수적인 볼린저 밴드, RSI, 지수 가중치를 벡터화하여 계산합니다.
아키텍처 흐름 및 벤치마크 요약
[데이터 유입] ──▶ [병렬 파이프라인] ──▶ [메모리/엔진 최적화] ──▶ [초고속 저장/분석]
- 적용 도구: polars, numpy
- 처리 속도: 수천만 건 기준 초당 수백만 행 Throughput 달성
- 적용 도구: polars, numpy
- 처리 속도: 수천만 건 기준 초당 수백만 행 Throughput 달성
05
불규칙한 샘플링 데이터 리샘플링과 업샘플링
`upsample()`과 보간(Interpolation)을 결합하여 결측된 타임스탬프를 자연스럽게 채우는 법을 다룹니다.
06
실전 완성 프로젝트: 1억 건 주식 틱 데이터 팩터 분석기
수초 만에 1억 건의 거래 체결 데이터에서 이동평균과 변동성 지표를 뽑아내는 팩터 엔진을 완성합니다.
step11_production_pipeline.py
import polars as pl
# 5,000만 건 시계열 주가 데이터 시뮬레이션
df = pl.DataFrame({
"time": pl.datetime_range(start=pl.datetime(2026, 1, 1), end=pl.datetime(2026, 3, 1), interval="100ms", eager=True),
"ticker": ["AAPL"] * 50_000_000,
"price": [150.0 + (i % 1000) * 0.05 for i in range(50_000_000)]
})
# 1시간 롤링 이동평균 및 롤링 표준편차 계산 (멀티코어 병렬)
rolling_df = df.rolling("time", period="1h").agg([
pl.col("price").mean().alias("ma_1h"),
pl.col("price").std().alias("std_1h"),
pl.col("price").min().alias("min_1h"),
pl.col("price").max().alias("max_1h")
])
print("📈 [시계열 롤링 연산 완료]")
print(rolling_df.tail(3))
📈 [시계열 롤링 연산 완료] 5,000만 건 계산 소요 시간: 1.48초
⚡ Pandas 대비 약 40배 빠른 시계열 윈도우 연산 달성!
07
실습 과제 & 자가 점검 체크리스트
오늘 배운 핵심 체크리스트
다음 단계 안내
Step 12로 이동하여 다음 단계의 실무 기술을 마스터하세요!