1. AI 비트코인 투자 자동화 선물 거래 개요 [0]

thumbnail AI를 활용하여 비트코인 선물 거래를 자동화하는 방법을 소개한다.

1.1. AI 투자 자동화의 개념 및 필요성 [0]

  1. AI 투자 판단의 원리 [0]
    • 인간처럼 다양한 데이터를 종합적으로 추론하여 투자 판단을 내린다.
    • 차트 데이터, 보조 지표, 뉴스, 커뮤니티 정보 등을 분석한다.
  2. 자동화 시스템 구축 [4]
    • AI가 투자 판단을 내리면 자동으로 선물 거래를 진행한다.
    • 거래 내역을 데이터베이스에 쌓아 지속적인 학습 및 보강이 이루어지도록 한다.
    • 웹 대시보드를 통해 모니터링 가능한 구조를 만든다.
  3. AI 발전과 투자 능력 향상 [7]
    • AI 모델의 성능이 빠르게 발전하고 있으며, 인간의 능력을 넘어서고 있다.
    • 새로운 AI 모델로 교체만 해도 투자 능력이 향상될 수 있다.
    • AI가 처리할 수 있는 데이터 양이 늘어나고 가격은 저렴해지고 있다.
  4. 강의 목표 및 주의사항 [18]
    • 본 강의는 돈을 버는 방법에 대한 강의가 아니라, AI에게 투자를 맡기는 방법에 대한 강의이다.
    • 구현 내용은 예시이며, 자신만의 데이터와 전략을 적용하여 AI를 활용하는 방법을 배운다.
    • 강의대로 구현하면 돈을 번다는 보장은 없으며, AI를 시키는 방법에 대한 강의이다.

1.2. 강의 진행 방식 및 환경 설정 안내 [26]

  1. 강의 자료 및 수강 안내 [26]
    • 1강부터 7강까지는 유튜브에 무료 공개되며, 이후 강의는 유료로 제공된다.
    • 무료 강의 자료는 조코딩 카페에 접속하여 확인할 수 있다.
    • 유료 강의 자료는 멤버십 가입 후 멤버십 전용 게시물에서 비밀번호를 확인할 수 있다.
    • 관련 링크는 영상 고정 댓글에 안내된다.
  2. 코딩 실력에 대한 부담 완화 [33]
    • '바이브 코딩' 시대로, AI가 코드를 대신 작성해 주므로 코딩 실력이 뛰어나지 않아도 된다.
    • 대부분의 코드는 AI를 통해 생성하며, 방법론적인 부분에 집중한다.
    • 파이썬 기초 과정은 유튜브 채널에 무료로 공개되어 있다.
  3. 질문 및 문제 해결 방법 [41]
    • 댓글 문의에 대한 답변이 어렵다면 AI에게 질문하여 해결할 수 있다.
    • 강의 소스 코드를 AI에게 붙여넣고 설명을 요청하면 이해를 도울 수 있다.

2. 선물 거래 기본 개념 및 위험성 [47]

thumbnail 선물 거래의 기본 개념과 높은 위험성을 이해하고 안전한 투자를 위한 방법을 배운다.

2.1. 선물 거래의 기본 용어 및 작동 방식 [47]

  1. 선물 거래의 정의 [47]
    • 미래의 가치를 사고파는 거래이며, 미래 가격의 오르내림에 베팅하는 개념이다.
    • 현물 거래와 달리 가격 상승에 베팅하는 롱(Long)과 하락에 베팅하는 숏(Short) 포지션이 있다.
  2. 증거금(마진)과 레버리지 [52]
    • 증거금(마진): 거래를 위해 필요한 담보 금액이다.
    • 레버리지: 적은 자본으로 큰 투자를 할 수 있게 하는 기능으로, 내 돈보다 더 많은 금액을 배팅할 수 있다.
    • 예시: 1천만 원 증거금에 레버리지 10배 적용 시 1억 원 투자 가능.
  3. 레버리지를 활용한 수익 및 손실 [58]
    • 롱 포지션: 가격 상승 시 레버리지만큼 수익이 증폭된다. (예: 10% 상승 시 증거금의 두 배 수익)
    • 숏 포지션: 가격 하락 시 레버리지만큼 손실이 증폭된다. (예: 10% 상승 시 증거금 전액 손실, 즉 0원)
    • 선물 투자는 원금 손실의 가능성이 매우 높음을 인지해야 한다.

2.2. 선물 거래의 위험성과 안전 장치 [75]

  1. 청산의 위험성 [75]
    • 가격 변동이 심할 경우, 레버리지로 인해 투자금이 전부 사라지는 청산을 당할 수 있다.
    • 청산이 되면 이후 가격이 올라도 더 이상 수익을 얻을 수 없다.
    • 예시: 10배 롱 포지션에서 10% 하락 시 청산 발생.
  2. 안전한 투자를 위한 필수 장치: 스탑로스 [86]
    • 스탑로스(손절): 손절 라인에 도달하면 계약을 종료하여 손실을 제한하는 기능이다.
    • 테이크 프로핏(익절): 익절 라인에 도달하면 계약을 종료하여 수익을 확정하는 기능이다.
    • 투자를 시작하기 전에 반드시 손절 및 익절 라인을 미리 정해두어야 한다.
    • 경고: 스탑로스를 걸지 않으면 변동성이 심한 시장에서 언젠가 청산을 당할 위험이 매우 높다.
    • 경험담: 바이낸스에서 청산을 당하면 하늘이 무너지는 느낌이며, 절대로 포지션을 그냥 열어두면 안 된다.
    • 오징어 게임 사례 언급: 선물 투자의 위험성을 비유적으로 설명한다.

3. AI 투자 판단 원리 이해 및 환경 설정 [107]

thumbnail AI가 투자 판단을 내리는 원리를 이해하고, 실제 거래를 위한 개발 환경을 구축한다.

3.1. AI 투자 판단 원리 시연 (챗GPT 활용) [107]

  1. AI에게 차트 데이터 제공 및 분석 요청 [112]
    • 차트 스크린샷을 챗GPT에 붙여넣고, 암호화폐 트레이딩 전문가 역할을 부여한다.
    • 시장 데이터를 분석하여 롱 또는 숏 포지션 진입 여부와 그 이유를 응답하도록 요청한다.
    • AI는 제공된 데이터를 분석하여 하락(숏)에 베팅하라는 판단과 그 이유를 제시한다.
  2. 자동화의 필요성 [124]
    • 수동으로 데이터를 입력하는 방식은 노동력이 계속 투입된다.
    • 파이썬을 이용해 데이터를 자동으로 받아오고 바이낸스 API를 통해 거래를 자동화할 필요가 있다.

3.2. 개발 환경 설정: 거래소 가입 및 계정 준비 [127]

  1. 바이낸스 거래소 가입 [128]
    • 한국 거래소는 선물 거래를 지원하지 않으므로 해외 거래소인 바이낸스를 이용한다.
    • 코인마켓캡 기준 현물 및 선물 거래량 1위 거래소로 안전성을 확보한다.
    • 가입 시 수수료 10% 할인을 위한 레퍼럴 코드 입력을 권장한다.
    • 이메일, 전화번호, 구글, 애플, 텔레그램 계정으로 가입 가능하다.
    • KYC(본인 인증) 절차를 거쳐야 입금이 자유롭다. (신분증 인증)
    • 바이낸스 앱을 통해서도 가입 및 인증이 가능하다.
  2. 계정 보안 강화: 2차 인증 설정 [143]
    • 프로필 > 어카운트 > 시큐리티 탭에서 'Authenticator App'을 통해 2차 인증을 설정한다.
    • 구글 OTP 또는 구글 어센티케이터 앱을 사용하여 로그인 및 입출금 시 보안을 강화한다.
  3. 선물 거래 계정 개설 [148]
    • 바이낸스 메뉴에서 'Futures' > 'USD Futures'로 진입하여 선물 거래 계좌를 개설한다.
    • 디폴트 레버리지는 5배로 설정하며, 추후 변경 가능하다.
    • 선물 거래 계좌 개설 시에도 수수료 10% 할인을 위한 레퍼럴 코드 입력이 중요하다.
    • 레퍼럴 코드를 입력하지 않았다면 KYC 해제 후 재가입을 통해 적용할 수 있다.
  4. 국내 거래소를 통한 자금 입금 절차 [160]
    • 국내 은행(K뱅크, 국민은행 등)에서 국내 거래소(업비트, 빗썸 등)로 원화 입금한다.
    • 국내 거래소에서 수수료가 저렴한 코인(예: 리플 XRP)으로 환전하여 해외 거래소로 송금한다.
    • 해외 거래소 내 선물 지갑으로 자금을 이동시킨다.
    • 예시: 빗썸에서 바이낸스로 리플(XRP)을 전송하는 과정 시연.
      • 빗썸 가입 및 KYC, 실명 계좌 연결 후 원화 입금.
      • 원화로 리플(XRP) 매수.
      • 빗썸에서 바이낸스 지갑 주소로 리플 출금.
      • 바이낸스에서 리플을 USDT(스테이블 코인)로 환전.
      • USDT를 선물 지갑으로 이체.
  5. 개발 환경 세팅: 파이썬, VS 코드 설치 [200]
    • 파이썬 설치: 프로그래밍 언어로 자동 매매 프로그램을 만드는 데 사용된다. (최신 3.x 버전 권장)
    • VS 코드 설치: 코드를 작성하는 에디터로, 초보자에게 적합하다.
    • VS 코드에 파이썬 익스텐션을 설치하여 편리하게 코딩할 수 있도록 한다.
  6. 프로젝트 폴더 설정 및 파이썬 실행 테스트 [226]
    • VS 코드에서 '퓨처스'라는 이름의 폴더를 생성하고 연다.
    • 'test.py' 파일을 생성하여 print("Hello") 코드를 실행하여 파이썬 설치 및 실행을 확인한다.
    • VS 코드의 'Select Interpreter'에서 설치된 파이썬 버전을 지정한다.
  7. 자주 발생하는 오류 및 해결 방법 (환경 변수 설정) [246]
    • 파이썬 경로(Path) 설정 오류 시, 시스템 환경 변수 편집에서 파이썬 설치 경로와 Scripts 폴더 경로를 추가하고 우선순위를 높여야 한다.
    • VS 코드를 재시작하거나 컴퓨터를 재부팅하여 설정을 적용한다.
  8. OpenAI API 키 발급 및 설정 [260]
    • OpenAI 플랫폼(platform.openai.com)에 접속하여 회원 가입 및 로그인한다.
    • API 키 생성 시 프로젝트 이름을 '바이낸스'로 설정하고 API 키를 발급받는다.
    • 발급받은 API 키는 .env 파일에 OPENAI_API_KEY 형식으로 저장한다. (반드시 저장해야 함)
  9. Binance API 키 발급 및 설정 [289]
    • 바이낸스 홈페이지에서 'API Management' 메뉴로 이동한다.
    • 'Create API'를 통해 시스템 생성 API 키를 발급받는다.
    • 보안 강화를 위해 'Restrict IP'를 설정하여 자신의 IP 주소에서만 API 키를 사용하도록 제한한다.
    • 'Enable Spot & Margin Trading'과 'Futures' 권한을 활성화한다.
    • 발급받은 API 키와 시크릿 키를 .env 파일에 각각 BINANCE_API_KEY, BINANCE_SECRET_KEY 형식으로 저장한다.
  10. 필수 라이브러리 설치 [310] * requirements.txt 파일을 생성하고 필요한 라이브러리(ccxt, openai, python-dotenv, pandas)를 명시한다. * 터미널에서 pip install -r requirements.txt 명령어로 라이브러리를 설치한다. * .env 파일의 API 키를 불러와 정상적으로 작동하는지 테스트 코드를 실행하여 확인한다.

4. AI 기반 선물 거래 최소 기능 구현 [329]

thumbnail AI가 투자 판단을 내리고 실제 선물 거래를 실행하며, 위험 관리를 위한 기능을 구현한다.

4.1. 바이낸스 차트 데이터 가져오기 [337]

  1. CCXT 라이브러리를 활용한 데이터 수집 [345]
    • 파이썬의 ccxt 라이브러리를 사용하여 바이낸스 선물 거래소에서 차트 데이터를 가져온다.
    • AI(Claude 3.7 Sonnet 등)를 활용하여 필요한 코드를 생성한다.
    • 프롬프트 예시: "파이썬 CCXT 라이브러리로 바이낸스 선물 거래소에서 최근 15분봉 96개를 불러오는 코드를 작성해 줘."
  2. 데이터 가져오기 코드 구현 [360]
    • mvp.py 파일에 AI가 생성한 코드를 붙여넣고 설명한다.
    • exchange.fetch_ohlcv() 함수를 사용하여 15분봉 96개 데이터를 가져온다.
    • 가져온 데이터를 Pandas DataFrame으로 변환하고 시간 형식으로 보기 좋게 처리한다.
    • 실행 결과로 96개의 15분봉 데이터(시가, 고가, 저가, 종가, 거래량)를 성공적으로 불러온다.
    • 코드를 간결하게 정리하여 가독성을 높인다.

4.2. AI에게 투자 판단 받기 [392]

  1. OpenAI 플레이그라운드 활용 및 API 연동 [394]
    • OpenAI 플랫폼의 플레이그라운드에서 AI 응답을 테스트한다.
    • 최신 모델(GPT-4o 등)을 선택하고, 'Chat Completion API'로 설정한다.
    • 이전 단계에서 가져온 차트 데이터를 JSON 형식으로 변환하여 AI에게 제공한다.
  2. 시스템 프롬프트 설정 및 영어 사용 권장 [407]
    • 시스템 프롬프트에 AI의 역할(암호화폐 트레이딩 전문가)과 수행할 작업(시장 데이터 분석, 롱/숏 응답)을 명확히 지시한다.
    • 영어로 프롬프트를 작성하면 성능 향상에 도움이 된다. (MMLU 벤치마크 결과 기반)
    • "롱 또는 숏 외에는 다른 문자는 쓰지 말라"는 지시를 추가하여 응답을 간결하게 만든다.
  3. AI 응답 결과 확인 및 코드 통합 [424]
    • 플레이그라운드에서 'Run' 버튼을 눌러 AI의 판단(숏)을 확인한다.
    • 플레이그라운드의 'Code' 기능을 활용하여 해당 로직을 파이썬 코드로 복사한다.
    • mvp.py 파일에 복사한 코드를 붙여넣고, .env 파일에서 API 키를 불러오는 코드를 추가한다.
    • AI의 응답에서 최종 판단값(롱/숏)만 추출하도록 코드를 수정한다.
    • 실행 결과로 AI의 투자 판단(숏)을 성공적으로 받아온다.

4.3. 바이낸스 선물 거래 포지션 진입 구현 [452]

  1. 바이낸스 API 연동 및 설정 강화 [455]
    • 이전 단계에서 받아온 API 키와 시크릿 키를 사용하여 바이낸스 계정과 연동한다.
    • API 호출 빈도 및 시간 차이를 보정하는 파라미터를 추가한다.
  2. 포지션 진입 로직 구현 [461]
    • 최소 기능 구현을 위해 투자 금액(100 USDT)과 레버리지(5배)를 고정한다.
    • 현재 비트코인 가격을 불러와 100달러 이상이 되도록 수량을 계산한다.
    • AI의 판단(롱 또는 숏)에 따라 바이낸스 API를 통해 매수(Buy) 또는 매도(Sell) 주문을 실행한다.
    • 주의: 실제 거래가 진행되므로 주의가 필요하며, 테스트 후에는 포지션을 종료해야 한다.
  3. 실행 결과 및 주의사항 [475]
    • 코드를 실행하면 AI의 판단에 따라 숏 포지션에 진입한다.
    • 실제 바이낸스 선물 화면에서 포지션 진입을 확인할 수 있다.
    • 중요: 이 단계에서는 스탑로스, 테이크 프로핏이 설정되지 않았으므로 청산 위험이 존재한다. 반드시 다음 단계에서 스탑로스를 설정해야 한다.
    • 테스트 결과, AI가 숏 포지션 진입을 성공적으로 수행했음을 확인한다.

4.4. 스탑로스 및 테이크 프로핏 설정 (위험 관리) [499]

  1. 스탑로스 및 테이크 프로핏 설정의 중요성 [500]
    • 변동성이 큰 비트코인 시장에서 투자금을 보호하기 위해 필수적인 기능이다.
    • 스탑로스를 설정하지 않으면 청산으로 인한 전액 손실 위험이 있다.
  2. 스탑로스 및 테이크 프로핏 설정 코드 구현 [509]
    • 기존 코드에 스탑로스(0.5% 하락 시 손절) 및 테이크 프로핏(0.5% 상승 시 익절) 설정을 추가한다.
    • 롱 포지션과 숏 포지션에 따라 스탑로스 및 테이크 프로핏 가격을 다르게 설정한다.
    • 바이낸스 API의 create_order 함수를 사용하여 스탑 마켓 및 테이크 프로핏 주문을 생성한다.
    • 실제 바이낸스 선물 화면에서 설정된 손절 및 익절 라인을 확인할 수 있다.
    • 가격 변동에 따라 손실 또는 이익이 제한되도록 하여 안정성을 높인다.
    • 보완 사항: 포지션 종료 후에도 남아있는 스탑 마켓 주문을 제거하는 로직이 필요하다.
  3. 실행 결과 및 수익 확인 [539]
    • 숏 포지션 진입 후 가격 하락 시 테이크 프로핏 라인에 도달하여 수익이 체결된다.
    • AI의 판단이 맞았을 경우, 설정된 레버리지 비율만큼의 수익을 얻을 수 있다.
    • 포지션 종료 후 스탑 마켓 주문이 자동으로 취소되지 않는 문제점을 확인한다.

4.5. 자동 투자 반복 및 종료 기능 구현 [549]

  1. 무한 반복 로직 구현 (While True) [552]
    • while True 반복문을 사용하여 전체 과정을 무한 반복시킨다.
    • 바이낸스 세팅, 차트 데이터 가져오기, AI 투자 판단, 포지션 진입, 스탑로스/테이크 프로핏 설정 과정을 반복한다.
    • 현재 포지션 유무를 확인하여 중복 진입을 방지한다.
    • 이전 거래에서 남아있던 미체결 주문(스탑로스, 테이크 프로핏)을 취소하는 로직을 추가한다.
    • 각 단계 진행 상황을 출력하여 모니터링할 수 있도록 한다.
    • 1초 간격으로 반복하여 시스템 부하를 줄인다.
  2. 프로그램 종료 방법 [580]
    • 터미널에서 Ctrl + C를 눌러 프로그램을 종료할 수 있다.
    • 실행 중인 포지션은 바이낸스 거래소에서 수동으로 종료해야 한다.

5. AI 자동 투자 시스템의 확장 가능성 [583]

thumbnail 구현된 최소 기능 시스템을 바탕으로 다양한 데이터와 전략을 추가하여 AI 투자 시스템을 고도화할 수 있다.

5.1. 최소 기능 구현의 한계 및 확장 방향 [583]

  1. 현재 구현된 기능 요약 [583]
    • 데이터를 AI에게 제공하고, AI의 투자 판단을 받아 포지션 진입 후 목표가 도달 시 종료하는 과정을 반복 구현했다.
  2. 확장 가능한 데이터 및 전략 [587]
    • 현재는 15분봉 데이터만 사용하지만, 다양한 시간대의 차트 데이터, 뉴스, 커뮤니티 게시물, 투자 철학 등 더 많은 데이터를 활용할 수 있다.
    • AI의 투자 판단을 롱/숏 외에 진입하지 않음, 목표가 및 스탑로스/익절가 결정, 특정 조건 만족 시 진입 등으로 확장할 수 있다.
    • 캘리 방정식 기반의 포지션 사이즈 결정, 레버리지 및 스탑로스/익절가 유동적 조절 등도 가능하다.
    • AI가 투자 판단을 내린 이유를 받아 저장하는 기능도 추가할 수 있다.

5.2. 향후 강의에서 다룰 내용 소개 [593]

  1. 데이터 및 전략 고도화 [593]
    • 다양한 시간대의 차트 데이터, 최신 뉴스 데이터, 투자 철학(워렌 버핏 등) 반영.
    • 과거 거래 내역 데이터를 반영하여 학습 및 개선.
    • 포지션 규모(캘리 방정식 기반), 레버리지, 스탑로스, 테이크 프로핏을 AI가 유동적으로 조절.
    • AI의 투자 판단 근거를 받아 저장.
  2. 시스템 구조 개선 및 모니터링 [598]
    • 데이터베이스에 거래 데이터를 쌓고, 스트림 웹 대시보드를 통해 실시간 모니터링.
    • 과거 데이터로 백테스트하여 모델 및 프롬프트 성능 검증.
    • 본 강의에서 제시하는 방법론을 응용하여 자신만의 AI 자동 매매 봇 구축.

5.3. 강의 후기 및 추가 안내 [603]

  1. 유료 강의 안내 [604]
    • 이후 강의는 조코딩 채널 멤버십 가입을 통해 시청 가능하다.
  2. 실제 테스트 결과 및 성능 [605]
    • 테스트 결과, 3건의 거래에서 3.85%의 이득을 기록했다.
    • 하락장에서도 숏 포지션 판단을 통해 이득을 보았다.
    • 스탑로스 및 테이크 프로핏을 설정하여 안전하게 관리한다.
  3. 시청자 참여 독려 [616]
    • AI 자동 선물 투자에 많은 관심과 시청을 부탁한다.
    • 좋아요 및 구독을 권장한다.