자기 진화형 금융 OS 설계하기: GMOコイン FX API를 활용한 단계적 자동 매매 기반 구축

GMOコイン (GMO Coin) 외환 FX API를 사용하여 USD/JPY를 대상으로 조사, 설계, Public 데이터 취득, 검증, dry-run, paper trading, 그리고 최소 실전 매매까지 단계적으로 구성된 자동 매매 기반을 만들기 시작했습니다.

갑자기 주문 로직부터 시작하는 것이 아니라, 우선은 '안전하게 검증할 수 있는 토대'를 만드는 것을 우선순위로 두고 있습니다. AI는 직감으로 매매하는 주체가 아니라, 시장 분류(Market Classification), 전략 선택, 정지 판단, 개선 제안을 담당하도록 설계했습니다.

자동 매매에서 가장 위험한 것은 검증되지 않은 채 실운용에 들어가는 것입니다. 특히 FX에서는 spread (스프레드), slippage (슬리피지), 미확정 봉 (unconfirmed bar), look-ahead bias (룩어헤드 편향) 등을 무시하면 백테스트 (backtest) 성적과 실운용 결과가 쉽게 괴리됩니다.

따라서 이번에는 수익화보다 데이터 취득과 검증의 재현성을 담보하는 구성을 우선했습니다.

이번 초기 설계에서는 다음 레이어(layer)를 순차적으로 쌓아 올립니다.

• Public API로부터의 레이트 (rate), 종목 정보, KLine 취득
• bid / ask / mid / spread를 분리한 시계열 저장
• 전략 검증용 백테스트 기반
• dry-run 및 paper trading 실행 환경
• 정지 판단, 감사 추적 (audit trail), 개선 제안 로그 기반

Private API나 주문 기능은 후반부로 미루고, 우선은 연구와 검증만으로 진행합니다.

AI는 만능 트레이더가 아니라, 다음 역할로 한정합니다.

• 시장 분류
• 전략 후보 선택
• 이상 발생 시 정지 판단
• 로그를 통한 개선 제안

다음 사항들을 처음부터 고려하여 과적합 (overfitting)이나 사고를 방지합니다.

• spread (스프레드)
• slippage (슬리피지)
• 수수료
• 미확정 봉
• look-ahead bias (룩어헤드 편향)
• 실행 로그
• 감사 추적

다음 페이즈(phase)에서는 forward paper 데이터를 쌓아가면서, 어떤 시간 프레임, 어떤 시장 환경, 어떤 전략 선택이 가장 균형 있게 성장하는지 파악할 것입니다.

화려한 한 방을 노리기보다, 멈출 수 있는 메커니즘과 개선할 수 있는 로그를 가진 봇 (Bot)이 장기 운용에서는 더 강력하다고 생각합니다.

이번 프로젝트의 핵심은 AI 매매 봇을 갑자기 완성품으로 만드는 것이 아니라, 검증 가능한 금융 OS로서 단계적으로 키워나가는 것입니다. 우선은 안전하게 측정할 수 있는 기반을 다지고, 그 위에 전략과 자동화를 쌓아 올리겠습니다.