백테스트5 업비트 비트코인 GPT 자동매매 8편 : 실전 운영 및 성능 개선 가이드 이전까지의 코드를 그대로 실행하면GPT가 매시간 시장을 분석하고 자동으로 매수·매도를 수행할 수 있습니다.하지만 실전에서는 단순히 작동하는 것만으로는 부족합니다.이제는 “안정적이고 효율적인 운영”이 핵심입니다.이번 글에서는 운영 환경, 비용 절감, 성능 최적화, 실시간 모니터링까지 다뤄봅니다.🔹 1. 운영 환경 선택 (로컬 vs 서버)자동매매 프로그램은 24시간 돌아야 하므로서버 환경에서 실행하는 것이 좋습니다.① 로컬 실행 (테스트용)장점: 설정 간편, 디버깅 쉬움단점: 컴퓨터를 꺼두면 실행 중단② 클라우드 VPS (운영용)추천 플랫폼: AWS Lightsail, Oracle Cloud, Vultr, Naver Cloud월 5~10달러 수준으로 24시간 구동 가능Ubuntu 환경 + Python3 설.. 2025. 10. 8. 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 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 2 다음
