자동 매매 검증에서 가장 위험한 것은 매매 로직 그 자체보다 '보고 있는 가격 데이터가 어긋나 있는' 상태입니다. 수집한 틱(Tick)으로부터 1시간 봉을 생성하고, GMO 공식 KLine과 비교하는 공정을 추가함으로써 백테스트(Backtest)의 전제를 사전에 점검합니다.

• 수집된 틱에서 생성한 OHLC가 공식 KLine과 일치하는지 확인
• bid/ask, 스프레드(Spread), 미확정 봉, 결손, 중복 등의 오차를 조기에 발견
• 백테스트 전에 검증에 사용할 가격 시계열의 신뢰성을 향상
• 자동 매매 Bot을 단순히 '실전 매매만 수행하는 스크립트'가 아니라, 조사, 검증, 기록, 정지 판단을 쌓아 올리는 금융 OS로 취급

캔들(Candlestick) 대조는 auto-fx의 안전 확인 레이어(Layer)입니다. AI는 무제한으로 매매 판단을 하는 것이 아니라, 시장 분류, 전략 선택, 정지 판단, 개선 제안을 담당합니다. 그 전제로 입력되는 가격 데이터가 검증 가능해야 합니다.

• 수집된 틱을 시간 봉으로 집계한다
• GMO 공식 KLine을 동일한 시간 범위로 취득한다
• timestamp를 키(Key)로 하여 OHLC를 대조한다
• 허용 오차를 초과하는 차분을 로그(Log)화한다
• 차분이 큰 기간은 백테스트 대상에서 제외하거나 재취득한다

수익화를 노릴수록 과적합(Overfitting), 안이한 백테스트, 실전 주문 사고를 피하는 설계가 중요해집니다. 캔들 대조를 도입함으로써 슬리피지(Slippage), 수수료, 선행 편향(Look-ahead bias), 감사 추적(Audit trail)까지 포함한 검증으로 나아가기 쉬워집니다.

다음으로는 forward paper 데이터를 쌓아가며 어떤 시간 봉, 어떤 시장 환경, 어떤 전략 선택이 가장 균형 있게 성장하는지 확인합니다. 월 100만 엔이나 FIRE를 목표로 한다면, 화려한 한 방보다는 멈출 수 있는 메커니즘과 개선 가능한 로그를 가진 Bot으로 키워나가는 것이 재현성이 높습니다.