서우의 블로그

일주일간의 벤치마크 결과기존 paper 운용을 약 일주일 넘게 이어가며 BTC/ETH/TRX 3종목 균등보유 벤치마크와 계속 비교해본 결과, 전략은 단순 보유보다 꾸준히 나은 성과를 보여줬다. 절대 수익률 자체가 아주 폭발적인 수준은 아니었지만, 시장이 흔들리는 동안 손실을 덜 보거나 아예 피하는 구간이 많았고, 초과수익 곡선도 상당 기간 플러스 구간을 유지했다. 특히 하락 구간에서 벤치마크가 크게 밀릴 때 전략이 상대적으로 안정적으로 버티는 모습은 분명한 차이로 보였다.중요했던 건 이 결과가 단순히 “운 좋게 한두 번 맞은 것”처럼 보이지 않았다는 점이다. 실제 로그를 보면 종목별로 BUY/HOLD/SELL 판단이 반복적으로 발생했고, BTC나 ETH를 사고팔면서 실현손익을 쌓은 흔적도 남아 있었다. ..

오늘 작업 개요 오늘은 /Users/jangseou/ai_trading_agent 기준으로 실제 운영 구조를 더 안정적이고 읽기 쉬운 형태로 정리하는 작업을 진행했다. 방향은 단순한 매매 봇이 아니라, 뉴스, ML, LLM, 자동 리포트, 운영 로그가 붙은 저빈도 AI 펀드형 시스템에 가깝게 만드는 것이었다.자동 실행 구조 정리현재 자동 실행은 macOS launchd 기반으로 운영되고 있다. 매시 :55에는 뉴스 갱신, :00에는 트레이딩 실행, :02에는 상태 리포트 전송, :03에는 애널리스트 전망 리포트 전송, 그리고 매일 09:10에는 일간 요약 리포트가 나가도록 구조를 정리했다.예전처럼 단순히 “실행 후 로그를 던지는 구조”에서 끝나는 것이 아니라, 이제는 현재 상태 확인용 리포트와 향후 전..

그냥 관으로 보내려다가 오픈크로 써보고 싶어서 다시한번 꺼냈읍니다....DAY 2. AI 자동 코인 트레이딩, 신호 기반 매매에서 판단형 시스템으로 바꾸기지난번에는 기본적인 자동 코인 트레이딩 구조를 만드는 데 집중했다.OHLCV 데이터를 가져오고, 여러 기술적 지표를 기반으로 피처를 만들고, 이를 바탕으로 모델이 매수/매도 신호를 내도록 연결해봤다.하지만 직접 여러 번 돌려보면서, 단순히 신호를 잘 맞추는 것과 실제로 운용 가능한 트레이딩 시스템을 만드는 것은 다르다는 걸 체감하게 됐다.이번 DAY 2에서는 그 차이를 줄이기 위해 구조를 꽤 많이 손봤다.특히 기존 adaptive percentile 방식에서 벗어나 LightGBM 중심의 분류 모델로 다시 정리했고, 여기에 LLM과 뉴스 데이터를 붙여 ..

Walk-Forward Backtest와 Adaptive Percentile 전략 구현최근 개인 프로젝트로 AI 기반 자동 트레이딩 시스템을 개발하기 시작했다.목표는 단순한 백테스트가 아니라 실제로 24시간 돌아가는 AI 트레이딩 봇을 만드는 것이다.Day 1에서는 다음과 같은 핵심 기능들을 구현했다.Feature Engineering 파이프라인 구축LightGBM 기반 가격 방향 예측 모델Percentile 기반 트레이딩 전략Walk-Forward BacktestingRegime Adaptive Percentile 전략이번 글에서는 현재까지 구현한 시스템 구조와 실험 결과를 정리해보려고 한다.프로젝트 목표이 프로젝트의 목표는 다음과 같다.머신러닝 기반 시장 방향 예측 모델 구축백테스트 기반 전략 검증 ..