이동평균전략3 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 3편 : 데이터 수집 & 이동평균 신호 계산 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 드디어 바이낸스 선물 데이터를 실시간으로 불러와,이동평균(Moving Average) 을 이용해 매수·매도 신호를 자동으로 계산하는 방법을 만들어보겠습니다.GPT가 분석할 수 있는 데이터 구조를 만들고,이후 자동매매 로직의 기반이 되는 시세 수집 → 신호 생성 → 시각화 단계까지 완성합니다.🔹 1. 이번 편에서 완성할 흐름바이낸스 API로 과거 시세(캔들 데이터) 수집Pandas로 데이터프레임 변환 및 정리ta 라이브러리로 이동평균선 계산매수/매도 신호 자동 판별이 네 단계가 GPT 자동매매의 핵심 “데이터 파이프라인”입니다.이제 하나씩 구현해봅시다.🔹 2. 사전 준비 (이전 편 이어서)지난 2편에서 이미 아래가 준비되어 있어야 합니다:python-binance, pan.. 2025. 10. 5. 바이낸스 선물 GPT 자동매매 1편 : 기초 개념 & 안전장치 안녕하세요! 이번 시리즈에서는 GPT 인공지능을 활용해 바이낸스 선물 거래를 자동으로 수행하는 프로그램을 단계별로 만들어보겠습니다.1편에서는 본격적인 코딩 전에 꼭 알아야 할 선물 거래의 구조와 리스크 관리 기본 원칙, 그리고 GPT 기반 자동매매를 안전하게 돌리기 위한 장치들을 정리합니다.왜 현물 말고 선물인가?레버리지로 작은 변동에서도 수익(또는 손실)이 크게 납니다.숏 포지션이 가능해서 하락장에서도 전략을 구사할 수 있습니다.단, 청산 리스크가 있으므로 리스크 관리가 필수입니다.꼭 알아야 할 핵심 용어레버리지(Leverage): 증거금 대비 몇 배로 포지션을 잡는지(예: 5x). 배수만큼 손익도 확대.증거금(Margin): 포지션을 유지하기 위한 담보 자금.교차/격리 마진교차: 계정 전체 잔고가 포.. 2025. 10. 5. 이전 1 다음
