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트레이딩 기록 자동화 어떻게 하고 계신가요? 🤖

r/Daytrading 조회 73
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트레이딩 기록 자동화를 위해 직접 시스템을 개발 중인 투자자의 고민입니다. 반복적인 수작업 데이터 정리에 지친 그는 실시간 브로커 연동 대시보드를 만들고 있으며, 실사용자들의 필요를 듣고자 합니다. 특히 어떤 지표가 빠져 아쉬운지, 자동 동기화에 대한 신뢰 여부가 핵심입니다.

거래는 꾸준히 해왔지만, 제일 하기 싫은 루틴이 매주 일요일마다 하는 거래 정리입니다. 브로커마다 데이터 양식도 다르고, 엑셀은 점점 더 복잡해져서 시간도 오래 걸리고요.

그래서 최근에는 아예 직접 브로커 API와 연동되는 대시보드를 개발 중입니다. 아직 DB설계를 하고 있는 단계인데, 개발을 본격적으로 진행하기 전에 여쭤보고 싶어서요.

1. 지금 쓰고 있는 거래 일지나 엑셀 파일에서 ‘이런 지표도 있었으면 좋겠다’ 싶은 게 있다면 무엇인가요?
2. 자동으로 거래 데이터를 받아오는 기능, 실제로 신뢰하시나요? 아니면 심리적인 이유로 수동 입력을 선호하시나요?

개인 수준이 아니라 전문가용 툴을 목표로 만드는 중이라, 거래하면서 느끼셨던 불편사항이나 바라는 점이 있다면 어떤 것이든 말씀해 주시면 감사하겠습니다.


🧐 배경 설명 및 요약

이 게시글은 거래 기록 자동화를 고민하는 개인 트레이더가 다른 투자자들의 경험을 묻기 위해 작성했습니다. 작성자는 매주 수작업으로 거래 데이터를 엑셀에 정리하는 일에 불편함을 느껴, 브로커 API와 연동되는 실시간 대시보드를 직접 개발 중입니다.

이런 종류의 툴을 만들기 전에, 실제 사용자 입장에서 '어떤 지표가 있었으면 좋겠는지', 그리고 '자동 동기화 기능을 얼마나 신뢰하는지'에 대한 의견을 구하고 있습니다. 여기서 '자동 동기화'란 브로커에서 거래 데이터를 자동으로 가져오는 기능이고, 이를 통해 수동 입력 시간을 줄이고자 합니다.

또한 DB 설계를 진행 중인 만큼, 사용자 요구를 도입해 더 내실 있는 툴로 발전시키려는 목적이 담겨 있습니다.

💬 원문 댓글 (1)

u/OkLettuce338 ▲ 1
좋은 질문들이네요. 저도 은행에서 몇 년간 외환 트레이딩 인프라를 구축했고, 지금은 관련 데스크탑 앱을 만들고 있어서 겪어본 내용들이 많습니다.

지표 관련해서는, 엑셀로는 전략별 성과 분석이 안 되는 게 가장 아쉬웠습니다. '이번 주 EUR/USD로 X달러 벌었다' 수준이 아니라, '볼장에서는 평균회귀 전략이 승률 62%인데, 변동성 높을 때는 38%로 떨어진다' 이런 식으로 전략과 시장 조건별로 연결 지어 분석하는 게 진짜 의미 있는 일지인 것 같아요. 대부분의 도구는 트레이드를 개별 이벤트로만 보기 때문에 이런 맥락이 빠져버리죠.

또 하나는 세션 및 통화쌍별 기대 수익률입니다. 전체 P&L이 좋아 보여도, 런던세션에서 GBP/USD 매도만 마이너스란 걸 미리 알았다면 손실 누적 전에 전략을 조정할 수 있었겠죠.

자동 동기화는 저도 처음엔 회의적이었는데 지금은 신뢰하게 됐어요. 수치는 브로커 API 데이터를 기준으로 삼고, 왜 진입했는지 등 심리적/상황적 정보는 수기로 남기는 식이 좋더라고요. 체결가를 수동으로 입력하면서 실수가 생기고 일요일이 지옥이 되는 일이 많으니까요.

Postgres 스키마 설계하실 때 조언드리자면, 브로커 여러 개 지원하려면 일찍부터 데이터 포맷을 통일시키는 게 좋아요. OANDA, MT4/MT5, cTrader는 구조가 너무 달라서, 저는 아예 내부 표준 구조 만들고 브로커별 어댑터를 추가하는 방식으로 했어요. 뼈아픈 교훈으로 배운 팁입니다.

개발 잘 되시길 빕니다. 투자자이자 개발자 분들이 자발적으로 움직이는 이런 시도들 정말 반갑네요.
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Good questions. I spent a few years building FX trading infrastructure at a bank and now I'm building a desktop app in the same space, so I've gone through a lot of this.

**On the metric question:** The thing I always wanted but couldn't get from a spreadsheet was strategy-level attribution. Not just "I made $X on EUR/USD this week" but "my mean-reversion setup on EUR/USD has a 62% win rate in ranging conditions but drops to 38% when volatility spikes." Tying each trade back to the specific strategy and market regime that generated it is where the real edge in journaling lives. Most tools treat every trade as an independent event, which misses the point.

Also, expectancy broken down by session and pair. Knowing your London session shorts on GBP/USD have negative expectancy even though your overall P&L is green — that's the kind of thing that saves you before a drawdown finds it for you.

**On auto-sync trust:** I was skeptical at first but came around to it. The key is treating the broker API as your source of truth for the *mechanical* data (fills, timestamps, P&L) while keeping manual input for the *contextual* stuff (why you took the trade, what you saw on the chart, emotional state). Trying to manually enter fill prices is where errors creep in and honestly where the Sunday dread comes from.

One thing to watch with the Postgres schema — if you're planning to support multiple brokers, normalize early. The way OANDA structures their trade data vs. MT4/MT5 vs. cTrader is wildly different. I'd suggest an internal canonical trade format and then adapter layers per broker. Learned that one the hard way.

Good luck with the build — always cool to see more developer-traders scratching their own itch in this space.

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