AI 자동매매 실전
코딩을 모르는 사람이 AI를 도구로 자동매매 봇을 만들어가는 실전 기록과 요령.
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백테스트를 고칠수록 실전에서 멀어지는 이유 — 초보가 공부한 과최적화와 워크포워드 검증
코딩도 매매 로직도 초보인 필자가 자동매매 봇 개발 일지에서 마주친 과최적화(오버피팅)를 공부해 정리한 학습 노트. 시도 횟수가 왜 중요한지, 워크포워드 검증이 무엇인지 쉬운 말로 공유합니다.
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종목은 맞혔는데 계좌는 녹는 이유, 하이브리드 청산과 킬스위치 개념
자동매매 봇의 성패는 ‘언제 사느냐’보다 ‘언제, 어떻게 파느냐’에서 갈립니다. 단일 손절 하나로는 부족한 이유, 여러 청산 조건을 엮는 하이브리드 청산과, 계좌 전체를 강제로 멈추는 킬스위치 개념을 20년 현장 관점에서 초보 눈높이로 정리했습니다.
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신호가 진짜냐 착시냐 — 백테스트 속 평균회귀 착시를 가려내는 법
결론부터 말씀드리면, 제가 이번에 공부하며 배운 건 “어떤 신호가 붙은 종목의 성적이 나빴다고 해서, 그 신호가 뭔가를 알려 주는 건 아닐 수 있다”는 점입니다. 그 신호가 원래 성적이 나빠지기 쉬운 상태(예: 이미 많이 오른 상태)와 늘 함께 나타난다면, 신호는 그 상태에 이름표만 붙이고 있는 것일…
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자동매매 종목 선정, 유니버스·스코어링·게이트 3단계로 이해하기
자동매매 봇이 수천 개 종목을 어떻게 후보군으로 좁히는지 유니버스·스코어링·게이트 3단계 구조로 설명합니다. 비개발자가 종목 선정 로직을 설계할 때의 사고 순서와 흔한 실수를 실전 관점에서 정리했습니다.
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자동매매 봇 구조 설계: 4개 모듈로 나누는 이유와 실전 아키텍처
결론부터 말씀드리면, 제가 공부하며 이해한 자동매매 봇의 뼈대는 ‘데이터 → 신호 → 자금관리 → 실행’ 네 칸으로 나뉩니다. 이 칸을 나누는 이유는 코드를 예쁘게 정리하려는 게 아니라, 한 칸을 고쳐도 다른 칸이 무너지지 않게 하고, 무엇이 성과를 바꿨는지 따로 확인하기 위해서라고 합니다. 특히 ‘신호’와 ‘자금관리’를…
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켈리 공식, 초보가 공부해 보니 — ‘얼마를 걸까’보다 ‘걸어도 되나’가 먼저였습니다
코딩도 매매 로직도 초보인 필자가 봇 코드에서 마주친 켈리 공식을 처음부터 공부하고 정리한 학습 노트입니다.
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자동매매 봇에게 ‘정답’을 가르치는 법, 트리플 배리어 라벨링 개념
자동매매 봇의 예측 모델을 학습시키려면 과거 신호마다 ‘정답 라벨’을 붙여야 합니다. 단순 기간 기준 라벨링의 한계와, 익절·손절·시간 세 개의 경계로 정답을 정하는 트리플 배리어 라벨링의 개념을 20년 현장 관점에서 초보 눈높이로 정리했습니다.
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자동매매 점수를 ‘확률’로 바꿔야 하는 이유
자동매매 봇이 매긴 점수를 그대로 믿으면 안 되는 이유와, 점수를 확률로 변환(캘리브레이션)해야 하는 근거를 설명합니다. 순위와 확률의 차이, 변환의 사고 순서, 초보가 반복하는 실수를 실전 관점에서 정리했습니다.
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자동매매 백테스트 검증법: ‘있음·없음’ 2×2 대조 실험으로 진짜 효과만 남기는 방법
백테스트가 좋아 보인다는 착각부터 걷어냅니다 키움헌터v2를 만들며 가장 뼈아팠던 착각은, 새 필터 하나를 추가했더니 백테스트 누적 수익률 곡선이 예쁘게 올라가는 것을 보고 “이 필터가 효과가 있구나”라고 결론지었던 일입니다. 며칠 뒤 그 필터를 아예 빼고 다시 돌려 보니 성과가 거의 같았고, 오르막의 진짜 원인은 그 기간에…
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기대값이 플러스인데도 계좌가 터지는 이유 — 자금 관리와 포지션 사이징
결론부터 말씀드리면, 봇의 승산(기대값)이 플러스여도 한 번에 거는 돈의 비중을 잘못 잡으면 계좌는 터집니다. 이길 확률과 손익비가 아무리 좋아도, 베팅 크기가 크면 연속된 손실 몇 번에 원금이 회복 불가능한 구간으로 떨어지기 때문입니다. 실전에서 살아남는 봇과 죽는 봇의 차이는 ‘무엇을 사느냐’가 아니라 ‘얼마를 거느냐’에서 갈립니다. 솔직히…