AI가 시장 상황에 따라 전략을 선택하는 FX Bot의 토대 만들기

USD/JPY를 대상으로 한 FX Bot을 만드는 데 있어, 하나의 매매 로직에만 의존하면 시장 환경이 변하는 순간 성능이 무너지기 쉽습니다. 그래서 이번에는 여러 전략을 동일한 조건으로 비교하여, 잘 맞는 시장과 맞지 않는 시장을 정리할 수 있는 토대를 만들었습니다.

ma_trend (이동평균선 추세)

breakout (돌파)

mean_reversion (평균 회귀)

위와 같은 여러 전략을 동일한 평가 축으로 비교할 수 있도록 하여, 어떤 전략이 어떤 시장에서 기능하기 쉬운지를 리포트할 수 있는 형태로 만들었습니다.

목적은 '최강의 1개 전략'을 결정하는 것이 아닙니다. 시장 분류에 따라 전략을 전환할 수 있도록 하여, AI가 다음과 같은 역할을 담당할 수 있는 구성에 다가가는 것입니다.

• 시장 분류
• 전략 선택
• 정지 판단
• 개선 제안

수익성만을 보는 것이 아니라, 다음과 같은 실운용 리스크도 동시에 다룬다는 전제하에 진행하고 있습니다.

• bid / ask (매수/매도 호가)
• spread (스프레드)
• slippage (슬리피지)
• 手数料 (수수료)
• 未確定足 (미확정 봉)
• look-ahead bias (룩어헤드 편향)
• ログ (로그)
• 監査証跡 (감사 추적)

이를 통해 단순한 자동 매매 스크립트가 아니라, 검증 가능한 운용 기반으로서 키워나가기 쉬워집니다.

다음에는 forward paper (전진 분석) 데이터를 쌓아가면서, 시간 프레임·시장 환경·전략 선택의 조합을 평가하여 어떤 조건에서 안정되기 쉬운지를 살펴볼 예정입니다.

화려한 한 방을 노리기보다, 멈출 수 있는 메커니즘과 개선할 수 있는 로그를 갖추는 것을 우선하여 진행하고 있습니다.