당신이 지금부터 제가 알려드릴 방법을 따라 하면, 작동하는 AI 트레이딩 봇을 처음부터 직접 구축할 수 있습니다.
주식이든 암호화폐든, 이 글을 다 읽고 나면 실제 거래를 대신 실행해 주는 완전한 기능의 트레이딩 봇을 갖게 될 겁니다.
저와 제 개발팀이 제대로 된 봇을 만들기까지 몇 주간의 연구와 테스트가 필요했지만, 이 글을 읽으면 그 시간의 10분의 1 만에 만들 수 있을 겁니다.
이 가이드의 맨 끝에는 이 글 전체를 요약한 무료 PDF도 첨부했습니다. Claude 나 Codex 에 바로 입력해서 첫 번째 봇을 만들기 시작할 수 있습니다.
끝까지 읽어보시고, 제가 직접 공유해 드릴게요.
목차
- AI 트레이딩 봇 설명
- 대부분의 봇이 손실을 보는 이유 (피해야 할 실수)
- 봇 배포 옵션
- 1단계: 설정
- 2단계: 전략 설계
- 3단계: 봇에 메모리와 컨텍스트 부여
AI 트레이딩 봇 설명
봇을 실제로 구축하는 단계별 과정에 들어가기 전에, 트레이딩 봇이 실제로 무엇을 하려는 것인지 이해해야 합니다.
트레이딩 봇은 단 두 가지만을 목적으로 합니다:
- 반복적인 전략 자동화
- 인간보다 나은 실행 처리
대부분의 트레이더는 실행 때문에 손실을 보며, 그래서 봇을 구축하는 것이 강력한 이유입니다.
저조차도 트레이딩을 하다 보면 올바른 셋업을 갖췄음에도 사소한 일들(예: 자리 비움) 때문에 실제 실행을 하지 못하는 경우가 많았습니다.
봇은 기본적으로 그 간극을 메우고, 사용자가 정의한 매개변수에 따라 단순히 실행하는 역할을 합니다.
또 다른 핵심 요소는 좋은 봇은 시간이 지남에 따라 학습한다는 것입니다. 모든 거래를 통해 더 똑똑해져야 하며, 이상적으로는 반성 루프가 내장되어 있어야 합니다.
기본 루프
모든 트레이딩 봇은 동일한 핵심 루프로 작동합니다:
매개변수 설정 → 매개변수 기반 실행 → 결과 학습 → 반복
트레이딩 봇 루프
이는 재량 거래를 완전히 대체하는 것이 아닙니다
이 점을 미리 분명히 하고 싶습니다. 트레이딩 봇은 트레이딩에 훌륭한 보조 도구이지만, 이를 대체하지는 않습니다.
봇이 정확히 무엇을 따라야 하는지 알 수 있도록, 여전히 재량적 아이디어와 시장 우위를 가져와야 합니다.
트레이딩 봇 구축은 이미 전략을 가지고 있지만 실행에 어려움을 겪는 분들을 위한 것입니다.
수익성 있는 트레이딩 전략을 찾는 데 어려움을 겪고 있다면 다음을 읽어보세요:
https://x.com/milesdeutscher/status/2075615711150608468
오늘 글에서는 실제 실행에 더 초점을 맞추겠습니다.
대부분의 봇이 손실을 보는 이유 (이 실수들을 피하세요)
제 경험상, 트레이딩 봇은 다음 네 가지 중 하나의 방식으로 실패합니다:
- 메모리 시스템 부재: 과거 거래(승/패)를 반복하지 않음
- 목표 부재: 명확한 매개변수 없음
- 예측 능력 부족: 과거 가격 데이터로만 훈련되어 미래 상황에 적응 불가
- 우위(Edge) 부재: 가장 큰 이유. 99%의 트레이딩 봇이 시장 우위가 없기 때문에 실패하며, 결과적으로 실패하도록 만들어진 것이나 다름없습니다.
이 네 가지 치명적인 실수만 피해도 실제로 수익성 있는 트레이딩 봇을 구축할 수 있을 것입니다.
봇 배포 옵션
이제 트레이딩 봇을 실제로 구축하고 배포하는 옵션에 대해 알아보겠습니다.
각 옵션에는 장단점이 있으며, 어떤 것을 선택할지는 개인의 기술 수준, 트레이딩 경험 및 목표에 따라 크게 달라집니다.
- 사전 제작된 봇 구매
이는 주로 Binance 나 Blofin 과 같은 거래소에 통합된 봇의 형태를 띱니다.
Binance 사전 제작 봇
이러한 봇은 완전한 전략을 갖추고 있으며 거래소에 직접 통합되어 있어 사용하기 매우 쉽습니다.
단점: 원하지 않는 거래소를 사용해야 하고, 맞춤 설정이 제한적이며, 상당한 수수료가 발생할 수 있습니다.
이 옵션은 트레이딩 봇에 처음 발을 담그거나 가벼운 트레이딩 자동화 솔루션을 테스트하려는 분들에게 이상적일 것입니다.
- 노코드 플랫폼
이러한 플랫폼을 사용하면 맞춤형 에이전트를 가져와 거래소의 인프라에 직접 연결할 수 있습니다.
Composer 나 Robinhood 같은 플랫폼을 생각하면 됩니다.
사용 편의성과 맞춤 설정 사이의 좋은 균형을 제공합니다.
Robinhood 에이전트
이러한 봇은 기본 그리드 봇, DCA 봇 및 일반 포트폴리오 관리 에이전트에 적합합니다.
단점은 완전 자율 봇 실행 측면에서 빠르게 한계에 부딪힐 가능성이 높으며, 완전 자동화를 원하는 경우 세 번째 옵션을 고려해야 한다는 것입니다.
- 자체 봇 구축
마지막 옵션은 자신만의 봇을 구축하는 것입니다.
어렵게 들릴 수 있지만, 실제로는 매우 간단하며 여기서 제 전체 프레임워크를 설명해 드리겠습니다(3단계):
1단계: 설정
주식을 거래하든 암호화폐를 거래하든, 트레이딩 봇의 일반적인 아키텍처는 동일합니다:
- 두뇌: 실제로 트레이딩 전략을 수립하는 부분입니다.
여기에는 Claude/Codex 와 같은 LLM 이 가장 적합합니다.
- 손: 실제로 거래를 실행하는 부분입니다.
이는 주로 MCP 연결을 통해 이루어집니다.
주식의 경우, 제가 개인적으로 선호하는 MCP 중 하나는 Alpaca 커넥터입니다.
Alpaca 는 완전 무료이며 모의 거래 기능을 제공하여 매우 좋습니다.
Alpaca MCP
이 MCP를 연결하는 것은 세 단계로 이루어집니다:
- Alpaca 계정 가입
- API 키 획득
- API 키를 Claude 에 연결
암호화폐의 경우도 과정은 완전히 동일합니다.
거래소(Blofin, Binance, Bybit 등)로 이동하여 API 키를 가져온 후, 다음과 같은 프롬프트와 함께 Claude 에 연결하세요:
"Blofin MCP로 내 트레이딩을 자동화하고 싶습니다. 내 API 키 [키 입력]를 연결하고, 내 트레이딩을 관리할 대시보드를 구축해주세요."
내 트레이딩 봇 대시보드
내 트레이딩 터미널 대시보드 \실제 출력\
안전
안전에 대한 몇 가지 참고 사항:
- 모의 거래부터 시작하세요
- 거래소에 모든 자금이 있지 않은 하위 계정을 만드세요
- API 키를 보호하세요
2단계: 전략 설계
앞서 다루었듯이, AI 봇은 오직 실행만을 위해 구축됩니다.
트레이딩 규칙, 진입/청산 규칙, 이상적인 거래 시간대 등을 명확히 정의해야 합니다.
이를 위해 새 Claude 채팅을 열고 전략을 완전히 브레인 덤프하는 것을 추천합니다.
Claude 에 프롬프트:
"[브레인 덤프]를 기반으로 내 전체 트레이딩 전략의 마크다운 파일을 만들어줘."
그런 다음 Claude 의 응답을 가져와 위에서 설정한 대시보드 설정에 연결하세요.
여기서 좋은 소식은 TradingView MCP를 Claude 에 연결하고 수익성 있는 전략을 실시간으로 백테스트할 수 있다는 것입니다.
이 프롬프트는 Claude 와 TradingView MCP를 직접 연결합니다:
Claude + TradingView 프롬프트
새 Claude 프로젝트를 만들고 TradingView MCP를 사용하여 Claude 에 질문하고, 의견을 주고받고, 가격 데이터를 깊이 파고들며 좋은 전략을 설계하는 데 시간을 투자할 것을 추천합니다.
TradingView + Claude 로 백테스팅 \예시\
3단계: 봇에 메모리와 컨텍스트 부여
이것이 가장 중요한 단계입니다.
적절한 메모리와 컨텍스트 시스템이 없으면 봇은 단순히 사용자가 정의한 전략을 실행할 뿐, 무엇이 효과가 있고 무엇이 없는지 비판적으로 반성하지 않습니다.
봇에 적절한 메모리를 부여하려면 로컬 데스크톱에 두 개의 파일 시스템을 만드세요:
- 거래 원장
모든 거래 데이터의 실행 로그입니다.
Claude 에 프롬프트:
"데스크톱에 모든 개별 거래를 기록하는 마크다운 파일을 만들어줘. 가격 데이터, 진입 시간, 진입 및 청산, 그리고 기타 중요한 데이터를 포함해야 해. 목표는 이 데이터를 사용하여 시간이 지남에 따라 트레이딩 전략을 개선하는 거야."
- 학습 파일
Claude 가 실행된 거래를 반성하도록 지시하는 파일입니다.
Claude 에 프롬프트:
"거래 원장에 제공된 데이터를 적극적으로 반성하고 트레이딩 전략에 대한 개선 사항을 사전에 제안하는 두 번째 마크다운 파일을 만들어줘."
클라우드 메모리
더 고급 메모리 시스템을 원하는 분들을 위해, Supabase 나 Supermemory 같은 곳에 클라우드 메모리 시스템을 설정하고 Claude 에 직접 연결하는 것을 고려할 수 있습니다.
이렇게 하면 메모리가 로컬 파일 대신 완전한 데이터베이스로 저장됩니다(로컬 파일도 완벽하게 잘 작동합니다).
Supabase
특히 고빈도 트레이더이거나 많은 거래를 하는 경우 클라우드 메모리를 추천합니다. 로컬 저장소보다 대량의 데이터를 더 잘 처리할 수 있기 때문입니다.
마지막 조언
위에서 이미 언급했지만, 모의 거래를 먼저 하고 모든 것을 제대로 설정하는 데 최소 일주일의 시간을 투자할 것을 강력히 권장합니다.
일부 전략을 테스트하고, 메모리 시스템을 설정하고, 반복하고, 개선하세요.
봇 구축을 서두를 필요가 없습니다. 사실, 전략을 수립하고 제대로 만드는 데 더 많은 시간을 투자하는 것이 가장 좋습니다. AI 덕분에 실제 구축 부분은 매우 간단해졌기 때문입니다.
마무리
이 글이 도움이 되었기를 바랍니다.
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여기까지 읽어주셔서 감사합니다.
- Miles 드림
