🚀 1억원으로 직접 세운 트레이딩 봇, 30일 실전 테스트 돌입

개발해오던 자동 트레이딩 봇을 약 1억원 규모로 실전에 돌입했습니다. 총 10개의 서로 다른 전략 프로필이 동시에 작동하며, 각기 다른 타임프레임(1분~15분), RSI 조건, 익절 설정 등을 사용합니다. 일부는 부분 청산 전략, 일부는 전량 청산 방식입니다.

RSI 기준도 고정값 대신 포지션 크기나 시장 상황에 따라 유동적으로 변화하도록 설정했습니다. 작년 10월 급락장 때에는 특정 전략 하나가 손해를 보더라도 다른 전략들이 이를 보완하면서 전체적으로는 월 평균 수익률이 8% 정도 나왔습니다.

핵심은 리스크 분산입니다. 각 전략은 다른 조건으로 작동하며, 서로 상충하지 않도록 설계되어 있어 한 시장에서 손실이 나더라도 다른 전략들이 이를 해지할 수 있도록 구성되어 있습니다. 한 전략이 손실을 보고 있는 동안 다른 전략이 수익을 내는 구조지요.

진입도 한 번에 하지 않고, 조건에 따라 분할 진입해서 평균 단가를 점차 낮춰가는 방식입니다. 수학적으로 이전 진입분을 현재 시세와 맞춰가며 전체적인 익절 기준에 도달할 수 있도록 설계되어 있어, 리스크를 제한적으로 유지하면서 수익 목표를 달성하는 것이 목표입니다.

전체 봇 코드는 약 5000줄로 구성되었고, JSON 파일로 과거 기록을 저장해 봇이 꺼졌다 켜져도 이어서 작동하도록 했습니다. 관심 있으신 분들은 질문 주시면 답변 드릴게요.

🧐 배경 설명 및 요약

이 게시물은 한 이용자가 자신이 개발한 암호화폐 자동매매 봇을 실제 자산(10만 달러, 약 1억 원 수준)으로 시험하기 시작하며 올린 글입니다. 다양한 전략을 동시에 실행해 리스크를 분산시키는 구조로 되어 있다는 점이 핵심입니다.

본문에서 말하는 '10개의 프로필'이란, RSI 조건, 익절 방식, 진입 타이밍 등이 서로 다른 자동 거래 전략 세트를 말합니다. 이들이 서로 중첩되지 않도록 구성되어 있어 하나의 전략이 손실을 봐도 다른 전략이 수익을 내며 전체적인 리스크 관리를 한다는 구조입니다.

또한, 진입도 일시적인 몰빵 방식이 아니라 시간과 조건에 따른 분할 진입을 사용하며, 수학적으로 손절을 최소화하도록 설계되어 있다고 합니다. 이처럼 다전략 기반 트레이딩 시스템은 헤지펀드 등에서도 사용하는 고급 리스크 관리 기법이므로, 관심 있는 독자들은 전략 구조나 구현 방식에 집중해서 볼 만합니다.