자동화 썸네일형 리스트형 자동화가 아무것도 안 할 때, 조건부터 완화하면 안 되는 이유 문제 제기: 아무 일도 일어나지 않는다자동화를 돌렸는데 결과가 나오지 않을 때가 있다. 매매 봇이 하루 종일 아무것도 사지 않거나, 알림이 오지 않거나, 조건 필터를 통과하는 후보가 하나도 없다. 이때 가장 흔한 반응은 "조건이 너무 빡빡한가 보다"라며 기준을 낮추는 것이다.그런데 조건을 완화하기 전에 던져야 할 질문이 있다. 정말 조건이 문제인가, 아니면 다른 단계에서 후보가 사라지고 있는가? 원인을 모른 채 기준부터 낮추면, 겨우 만들어 둔 안전장치를 스스로 허무는 결과가 된다.왜 위험한가: 완화는 안전 여유를 갉아먹는다실제 운영 기록에서 얻은 원칙이 있다. 국내·해외 자동매매를 함께 관찰하던 중 양쪽 모두 매수가 발생하지 않는 무매수 현상이 나타났다. 이때 매수 기준을 낮추지 않고, 탈락 사유와 기.. 더보기 다른 시장으로 자동화를 옮길 때 먼저 점검해야 할 것들 문제 제기: 잘 돌아가던 게 왜 다른 곳에선 멈추나한 환경에서 완성한 자동화 시스템은 재사용하고 싶어진다. 기본 틀을 그대로 두고 일부만 바꿔 붙이면 새 환경에서도 금방 돌아가기 때문이다. 실제로 필자는 한국 주식용으로 만든 자동매매 틀을 재사용해 코인용을 짧은 시간에 만들었고, 그 다음 날 미국 주식용까지 이어서 만들었다.재사용 덕분에 만드는 속도는 확실히 빨랐다. 다만 '금방 만들어진다'는 것과 '제대로 동작한다'는 것은 다른 이야기였다. 새 환경에는 원래 환경에 없던 규칙이 숨어 있었다. 그 결과 매수 조건을 충족해도 주문이 실행되지 않는 경우가 있었고, 코인에서는 개선 판단에 필요한 근거를 잡기 어려웠다. 재사용을 하지 말자는 게 아니라, 옮기기 전에 무엇을 점검해야 하는지가 이 글의 주제다.왜 .. 더보기 자동화 시스템을 만들기 전 API 가능 여부부터 확인하는 법 전략보다 먼저 확인해야 하는 것자동화 시스템을 만들 때 사람들은 흔히 '무엇을, 어떻게 자동화할지'부터 설계합니다. 하지만 그 앞에 먼저 던져볼 만한 질문이 있습니다. '그 작업을 프로그램이 대신 하는 게 애초에 가능한가?'실제로 주식 자동매매를 만들기로 했을 때, 저는 주식 지식이 거의 없는 상태였습니다. 그럼에도 제일 먼저 한 일은 매매 전략을 짜는 것이 아니라 '프로그램이 대신 사고파는 게 가능한지'를 알아보는 것이었습니다. 저는 이 사례에서 가능 여부를 먼저 확인하는 순서를 택했습니다.왜 API 확인을 건너뛰면 위험한가전략이나 코드를 먼저 완성한 뒤에 '그런데 이걸 자동으로 실행할 방법이 없다'는 사실을 뒤늦게 발견하면, 재작업이 필요해지거나 일정이 크게 지연될 수 있습니다.서비스가 외부 프로그램.. 더보기 AI 결과를 두 개 이상의 모델로 교차 검증하는 방법 문제 제기: AI 한 개 답변만 믿으면 생기는 일AI에게 "이렇게 만들어줘"라고만 요청하면 내가 생각한 방향과 다른 결과가 나오는 경우가 많습니다. 실제로 자동매매 시스템을 AI만으로 개발하던 초기에도, 처음에는 단순히 "이렇게 해줘"라고 지시했다가 의도와 다르게 작업되는 일을 여러 번 겪었습니다.AI 답변은 그럴듯해 보여도 그대로 최종 결론으로 삼기에는 위험할 수 있습니다. 그래서 하나의 모델 답변만 믿기보다, 답이 실제로 맞는지 별도로 확인하는 절차가 필요합니다.왜 위험한가: AI 답변과 실제 동작은 다르다AI가 내놓는 답은 "그럴듯한 텍스트"이지 "검증된 사실"이라는 보장은 없습니다. 특히 다음 상황에서 오차가 커지기 쉽습니다.최신 API나 라이브러리 변경 사항을 모를 때"이 기능은 지원하지 않는다.. 더보기 이전 1 2 다음
