바이낸스 선물 GPT 자동매매 4편 : 주문 실행 & 예외 처리

안녕하세요!
이번 포스팅에서는 지난 3편에서 완성한 매매 신호(매수·매도) 를 기반으로,
실제로 바이낸스 선물 시장에서 자동으로 주문을 실행하는 로직을 만들어보겠습니다.

이제 GPT가 계산한 신호가 진짜 거래로 이어지는 단계입니다.
하지만 거래 명령을 다룰 때는 언제나 “리스크 방어”가 가장 우선입니다.
따라서 오늘은 단순 실행뿐 아니라 예외 처리, 오류 대응, 안전장치까지 함께 살펴봅니다.

🔹 1. 이번 편에서 다룰 내용

1. 시장가 주문 실행 함수 구현
2. 매수(BUY), 매도(SELL), 보류(HOLD) 조건 처리
3. Binance API 오류 처리 (BinanceAPIException)
4. 주문 실행 후 결과 확인 및 출력
5. GPT 자동매매를 위한 안전 제어 구조

바이낸스 선물 GPT 자동매매 3편 : 데이터 수집 & 이동평균 신호 계산

 

🔹 2. 기본 세팅 (지난편 이어서)

이전 포스팅에서 만든 trading.py 상단에는 이미 다음 코드가 있습니다 👇

import os
import pandas as pd
import ta
import time
from binance.client import Client
from binance.enums import *
from binance.exceptions import BinanceAPIException
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("BINANCE_API_KEY")
API_SECRET = os.getenv("BINANCE_API_SECRET")
client = Client(API_KEY, API_SECRET)

이제 여기에 주문 실행 함수를 추가합니다.

🔹 3. 주문 실행 함수 만들기

자동매매의 핵심은 “신호에 따라 정확히 한 번” 주문을 실행하는 것입니다.
아래 함수는 매수(BUY), 매도(SELL), 대기(HOLD) 신호에 따라
시장가로 선물 주문을 넣습니다.

def place_order(signal, symbol='BTCUSDT', quantity=0.001):
    """매매 신호에 따라 바이낸스 선물 주문을 실행"""
    try:
        if signal == 'BUY':
            print("매수 주문 실행 중...")
            order = client.futures_create_order(
                symbol=symbol,
                side=SIDE_BUY,
                type=ORDER_TYPE_MARKET,
                quantity=quantity
            )
            print("✅ 매수 주문 완료:", order['orderId'])

        elif signal == 'SELL':
            print("매도 주문 실행 중...")
            order = client.futures_create_order(
                symbol=symbol,
                side=SIDE_SELL,
                type=ORDER_TYPE_MARKET,
                quantity=quantity
            )
            print("✅ 매도 주문 완료:", order['orderId'])

        else:
            print("신호 없음. 대기 중...")

    except BinanceAPIException as e:
        print(f"🚨 주문 실패: {e.message}")
    except Exception as e:
        print(f"⚠️ 알 수 없는 오류 발생: {e}")

✅ 코드 설명

• signal: 'BUY', 'SELL', 'HOLD' 중 하나의 값
• symbol: 거래쌍 (기본 BTCUSDT)
• quantity: 주문 수량 (0.001 BTC = 약 10~15달러 수준)

⚙️ 주요 옵션

• side: 매수(SIDE_BUY), 매도(SIDE_SELL)
• type: 시장가 주문 (ORDER_TYPE_MARKET)
• quantity: 최소 주문 수량(바이낸스 규칙 확인 필요)

🔹 4. 매매 루프 구조 (자동 반복 실행)

이제 프로그램이 1시간마다 자동으로 데이터를 불러오고,
매매 신호를 확인한 뒤 주문을 실행하도록 만들어봅시다.

def main():
    SYMBOL = 'BTCUSDT'
    INTERVAL = '1h'
    LIMIT = 100
    QUANTITY = 0.001

    while True:
        # 1️⃣ 시세 데이터 가져오기
        df = client.futures_klines(symbol=SYMBOL, interval=INTERVAL, limit=LIMIT)
        df = pd.DataFrame(df, columns=[
            'timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume',
            'close_time', 'quote_asset_volume', 'number_of_trades',
            'taker_buy_base_asset_volume', 'taker_buy_quote_asset_volume', 'ignore'
        ])
        df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
        df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']] = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].astype(float)

        # 2️⃣ 이동평균 계산
        df['SMA_Short'] = ta.trend.sma_indicator(df['close'], window=10)
        df['SMA_Long'] = ta.trend.sma_indicator(df['close'], window=30)

        # 3️⃣ 매매 신호 생성
        if df['SMA_Short'].iloc[-2] < df['SMA_Long'].iloc[-2] and df['SMA_Short'].iloc[-1] > df['SMA_Long'].iloc[-1]:
            signal = "BUY"
        elif df['SMA_Short'].iloc[-2] > df['SMA_Long'].iloc[-2] and df['SMA_Short'].iloc[-1] < df['SMA_Long'].iloc[-1]:
            signal = "SELL"
        else:
            signal = "HOLD"

        print(f"[{pd.Timestamp.now()}] 현재 신호: {signal}")

        # 4️⃣ 주문 실행
        place_order(signal, SYMBOL, QUANTITY)

        # 5️⃣ 다음 신호까지 대기 (1시간)
        print("⏳ 다음 신호까지 대기 중...\n")
        time.sleep(3600)

🔹 5. 예외 처리 & 안전장치

자동매매에서는 API 오류나 일시적 네트워크 장애가 반드시 발생합니다.
따라서 아래 원칙을 꼭 코드에 반영하세요.

✅ 기본 예외 처리 구조

• BinanceAPIException : 주문 실패(잔고 부족, 제한 초과 등)
• ConnectionError : 인터넷 연결 오류
• time.sleep() : 실패 시 일정 시간 대기 후 재시도

try:
    place_order(signal)
except BinanceAPIException as e:
    print("API 오류 발생:", e.message)
    time.sleep(10)  # 10초 후 재시도
except Exception as e:
    print("일반 오류:", e)
    time.sleep(30)

🔹 6. GPT 자동매매에 적용되는 로직 구조

이제 GPT를 활용하면 아래 구조로 자동화할 수 있습니다

데이터 수집 → 기술적 지표 계산 → GPT 분석 → 매매 신호 → 주문 실행 → 예외 처리

 

GPT는 단순히 신호를 계산하는 데 그치지 않고,

• “BUY/SELL 신호의 신뢰도” 분석
• 이전 손익 기록 기반 전략 수정
• API 오류 로그 요약 및 원인 진단

까지 자동으로 수행할 수 있습니다.
이 구조를 기반으로 다음 편에서 “리스크 관리 모듈”을 추가할 예정입니다.

🔹 7. 실행 시 주의사항

• 테스트넷(Testnet) 에서 먼저 충분히 테스트하세요.

client = Client(API_KEY, API_SECRET, testnet=True)

 

• 실전 거래는 최소 금액(0.001 BTC 이하) 으로 시작하세요.
• 중복 주문 방지 로직 추가: 동일 방향 신호는 스킵.
• 레버리지 및 마진 모드는 코드로 직접 설정 가능합니다.

client.futures_change_leverage(symbol='BTCUSDT', leverage=3)
client.futures_change_margin_type(symbol='BTCUSDT', marginType='ISOLATED')

🔹 8. 다음 편 예고 (5편)

다음 글에서는 “리스크 관리 & 포지션 사이징” 을 다룹니다.
자동매매가 장기적으로 안정적으로 작동하려면,
한 번의 손실로 계좌가 무너지지 않도록 체계적인 포지션 관리가 필요합니다.

우리는 GPT가 자동으로 손절·익절 비율을 제안하도록 설계할 것입니다. 🚀

✨ 맺음말

이번 편에서 우리는 드디어 GPT가 계산한 신호를 실제 매매로 연결했습니다.
지금 코드는 단순하지만, 여기에 리스크 제어·로그 저장·알림 시스템을 추가하면
“24시간 자율매매 시스템”으로 발전시킬 수 있습니다.

다음 편에서는 포지션 크기와 손절선을 자동으로 계산하는
“GPT 기반 리스크 매니저”를 만들어볼게요.

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