Forward Paper Trading을 통해 AI 운용 로그를 축적하는 설계

실전 자동 매매에 가까운 흐름을 검증하고 싶은 한편, 갑자기 실제 주문을 내면 구현 실수, 과적합 (Overfitting), 예상치 못한 정지 누락이 그대로 손실로 이어집니다.

그래서 auto-fx에서는 forward paper trading 단계를 단순한 '데모'가 아니라, 향후 실운용으로 나아가기 위한 성장 데이터 수집 레이어 (Layer)로 취급합니다.

실제 주문 없이 실전과 유사한 처리를 흘려보내며, 다음 정보들을 지속적으로 기록합니다.

• 진입/청산 후보
• 포지션 상태
• AI 또는 규칙 기반 (Rule-based) 판단 이유
• 손익 추이
• spread, slippage, 수수료를 포함한 평가
• 정지 조건 도달 여부
• 개선 후보 및 감사용 로그

AI에게 무제한적인 매매 판단을 맡기는 것이 아니라, 담당 범위를 나눕니다.

• 시장 환경의 분류
• 전략 후보의 선택
• 정지 판단의 보조
• 로그를 통한 개선 제안

반면, 발주 가부, 리스크 제약, 정지 조건, 감사 증적은 시스템 측에서 명시적으로 다룹니다.

Forward Paper의 가치는 단순히 이익처럼 보이는 숫자를 보는 것에 그치지 않습니다.

• 미확정 봉 (Unconfirmed bar)을 사용하고 있지는 않은가
• look-ahead bias가 혼입되어 있지는 않은가
• bid/ask와 spread를 고려하고 있는가
• slippage와 수수료를 포함해도 성립하는가
• 시장 환경별 승패를 분해할 수 있는가
• 멈춰야 할 상황에서 멈출 수 있는가

이러한 부분들을 로그로 남김으로써, 단순한 자동 매매 스크립트가 아닌 검증 가능한 금융 OS에 가깝게 만듭니다.

향후에는 forward paper 데이터를 축적하면서 시간 프레임 (Timeframe), 시장 환경, 전략 선택의 조합을 비교할 예정입니다.