트레이딩 스캐너 만들었는데 조언 구합니다 🧭

파이썬으로 트레이딩 스캐너를 만들었어요. 프로그래머는 아니라 Gemini Pro 기능을 써서 구현했습니다.

Gemini에 물어보니, 모든 신호가 맞는다고 가정하면 RR 3 기준에서 승률 55~60%면 수익이 난다고 답했어요.

평일에는 은행에서 학생 신분으로 8시부터 16시까지 근무하고, 17시부터 22시까지는 수업이라 실시간으로 프로그램이 작동하는 모습을 본 적이 없습니다.

여러분은 어떻게 보시나요? 트레이딩 스캐너나 트레이딩 봇 경험 있으신 분 의견 듣고 싶습니다.

🧐 배경 설명 및 요약

왜 이 글이 나왔나: 작성자는 스스로 트레이딩 스캐너를 만들었고, 플랫폼(Gemini Pro) 측에서 계산한 가정상 승률이 수익을 낸다고 들어 실제 검증이 필요해 의견을 구하려고 글을 올렸습니다.

작성자가 실제로 걱정하는 점: 이론적·모의 결과와 실제 실거래의 괴리입니다. 작성자는 낮에는 근무·수업으로 실시간 모니터링이 어렵고, 그래서 ‘프로그램이 실제 시장에서 같은 성과를 낼지’ 불확실해합니다.

핵심 개념 간단 설명:

• RR 3 (리스크·리워드 1:3): 한 번의 손실 값 대비 이익 목표가 3배임을 의미합니다. 같은 규모의 포지션에서 손실이 1이면 이익 목표는 3입니다.
• 승률 55~60%의 의미: RR 3이면 손실을 보는 거래보다 이익 보는 거래가 더 많다는 뜻이며, 단순 수학으로는 RR=3일 때 손익분기 승률은 약 25%(1/(3+1))라 이 수치는 이론적으로는 충분히 유리합니다.
• 하지만 백테스트·시뮬레이션과 실거래 차이: 슬리피지(체결 가격 차이), 수수료, 호가 깊이, 주문 실행 지연, 데이터 스누핑/오버피팅 등으로 실제 성과는 달라질 수 있습니다.

실무적으로 확인해야 할 점(간단한 체크리스트):

• 충분한 표본(거래 수)으로 백테스트했는지 확인하세요.
• 슬리피지와 수수료를 보수적으로 반영한 시뮬레이션을 돌리세요.
• 오버피팅 가능성(과최적화)을 점검하고, 보이지 않는 편향(look-ahead bias 등)이 없는지 확인하세요.
• 페이퍼 트레이딩 또는 아주 작은 규모 실계좌로 포워드 테스트를 해보세요.
• 거래 로그를 남기고 주기적으로(예: 주말마다) 성과와 규칙을 재평가하세요. 댓글에서처럼 거래 기록을 남기고 주말에 평가하는 방법이 현실적입니다.

요약: 플랫폼의 이론적 수치만으로 신뢰하지 말고, 로그 기록·보수적 시뮬레이션·작은 규모의 실전 테스트로 차이를 확인하는 것이 중요합니다.