분류 전체보기60 바이낸스 선물 GPT 자동매매 8편 : 깃허브 오픈소스 패키징 안녕하세요! 지금까지 만든 내용을 그대로 실행 가능한 코드 묶음으로 정리해 깃허브에 올릴 수 있도록, 폴더 구조 + 핵심 파일 + 최소 실행 코드를 한 번에 드립니다. 이대로 복사해 레포를 만들면 바로 테스트넷에서 돌아가요.레포지토리 구조README.mdLICENSE (MIT 예시).gitignore.env.examplerequirements.txtDockerfilesrc/config.pybinance_client.pydata.pystrategy.pyrisk.pytrade.pymonitor.pybot.py ← 24시간 운영 루프backtest.py ← 과거 데이터 검증paper.py ← 실시간 가상(페이퍼) 트레이딩 GitHub - dataob/autocoinContribute to dataob/auto.. 2025. 10. 5. 바이낸스 선물 GPT 자동매매 7편 : 운영 자동화 & 실시간 모니터링 시스템 구축 안녕하세요! 👋 이번 포스팅은 “바이낸스 선물 GPT 자동매매 시리즈”의 마지막 핵심 단계입니다.드디어 완성된 자동매매 봇을 24시간 자동 운영하고,거래 내역과 오류를 실시간으로 모니터링할 수 있는 구조를 만들어보겠습니다.지금까지 배운 모든 내용을 실제로 안정적으로 돌릴 수 있게 만드는 마무리 단계예요.🔹 1. 왜 운영 자동화가 필요한가?자동매매 시스템은 코드를 잘 짜는 것보다 지속적으로 안정적으로 작동시키는 것이 더 중요합니다.사람이 직접 실행을 눌러주는 한계에서 벗어나려면 다음 요소들이 필요합니다.서버 환경에서 24시간 실행 (예: AWS, Google Cloud, PythonAnywhere 등)오류 발생 시 자동 재시작거래 로그 저장 및 백업거래 신호와 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 알림이 .. 2025. 10. 5. 바이낸스 선물 GPT 자동매매 6편 : 백테스트 & 페이퍼 트레이딩 시스템 구축 안녕하세요! 👋 이번 포스팅에서는 GPT 자동매매 시리즈의 여섯 번째 단계,“백테스트(Backtest)”와 “페이퍼 트레이딩(Paper Trading)” 을 다룹니다.앞선 5편까지는 실제로 신호를 만들고, 리스크 관리까지 코드를 완성했죠.이제 본격적으로 이 전략이 과거 데이터에서 얼마나 유효한지,그리고 실전 진입 전 가상 환경에서 얼마나 안정적으로 작동하는지 검증해볼 차례입니다.🔹 1. 백테스트와 페이퍼 트레이딩의 차이백테스트(Backtesting)→ 과거 데이터를 기반으로 전략을 시뮬레이션하는 과정→ “이 전략이 과거에 통했다면 앞으로도 통할까?”를 검증페이퍼 트레이딩(Paper Trading)→ 실시간 시세를 사용하지만 실제 자금을 사용하지 않는 가상 거래→ “실제 시장 환경에서 전략이 얼마나 안.. 2025. 10. 5. 바이낸스 선물 GPT 자동매매 5편 : 리스크 관리 & 포지션 사이징 안녕하세요! 👋 이번 포스팅은 “GPT 자동매매 시리즈”의 핵심 중 핵심, 바로 리스크 관리(Risk Management) 와 포지션 사이징(Position Sizing) 편입니다.이전까지는 GPT가 신호를 계산하고 실제로 주문을 실행하는 기능을 만들었죠.하지만 자동매매의 성패를 좌우하는 진짜 차이는 얼마만큼 잃을 수 있는가를 통제하는 능력입니다.오늘은 그 통제력을 코드로 구현해보겠습니다.🔹 1. 리스크 관리가 왜 중요한가?자동매매는 단 한 번의 큰 손실로 계좌 전체가 청산될 수 있습니다.특히 선물 거래에서는 레버리지 때문에 손실이 기하급수적으로 커지기 때문에,‘얼마나 벌 수 있는가’보다 ‘얼마나 잃지 않는가’를 먼저 설계해야 합니다.예를 들어,10번 중 6번 수익을 내도한 번의 -30% 손실이면 전.. 2025. 10. 5. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 15 다음
