챗GPT로 자동 주식 매매 프로그램 개발과 수익 인증 후기

최근 인공지능 기술이 급속도로 발전하면서 주식 투자 분야에서도 AI를 활용한 다양한 시도가 이루어지고 있습니다. 그중에서도 챗GPT는 자연어 처리 능력이 뛰어나 주식 시장 분석과 매매 전략 수립에 혁신적인 변화를 가져올 가능성을 보여주고 있습니다.

 

저는 이러한 챗GPT의 잠재력에 주목하여, 챗GPT를 활용한 자동 주식 매매 프로그램을 개발하게 되었습니다. 본 글에서는 프로그램 개발 과정에서 겪었던 시행착오, 기술적인 어려움, 그리고 실제 매매 결과 및 수익 인증까지 솔직하고 상세하게 공유하고자 합니다.

 

 

챗GPT의 잠재력과 자동 매매 시스템 개발의 동기

주식 투자를 오래 해오면서, 감정에 휘둘리는 투자의 위험성을 여러 번 경험했습니다. 특히 변동성이 큰 주식 시장에서는 냉철한 판단이 필수적이지만, 인간의 심리적 한계 때문에 항상 최적의 결정을 내리기가 어려웠습니다.

 

그래서 인간의 감정적인 요소에 영향을 받지 않고, 객관적인 데이터 분석을 기반으로 투자를 할 수 있는 자동 매매 시스템에 대한 필요성을 느꼈습니다. 챗GPT의 등장 이전에는 다양한 알고리즘 기반 자동 매매 시스템이 있었지만, 시장 상황에 유연하게 대처하지 못하거나 복잡한 시장 분석을 하기에는 한계가 있었습니다.

 

그러던 중 챗GPT의 뛰어난 자연어 처리 능력을 접하면서, 챗GPT를 활용하면 주식 시장 분석 및 매매 전략 수립에 혁신적인 변화를 가져올 수 있겠다는 확신이 들었습니다. 챗GPT는 방대한 데이터를 분석하고 시장 상황을 예측하며, 다양한 시나리오를 제시할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문입니다.

챗GPT의 기능	설명
데이터 분석 능력	뉴스, 기업 공시, 보고서 등 분석 가능
정보 검색 및 요약	복잡한 정보 빠르고 정확하게 요약 가능
매매 전략 수립	과거 데이터 분석 후 시뮬레이션 가능
시장 상황에 유연한 대응	실시간 데이터 기반으로 전략 업데이트 가능

이러한 챗GPT의 능력을 활용하여 자동 매매 시스템을 개발하는 것이 이 프로젝트의 가장 큰 동기가 되었습니다. 제가 개발한 프로그램은 단순히 매매를 자동화하는 것이 아니라, 챗GPT의 분석 능력을 통해 더 나은 투자 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.

 

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자동 매매 시스템 개발 단계

자동 매매 프로그램 개발은 크게 데이터 수집 및 전처리, 챗GPT API 연동, 매매 로직 구현, 백테스팅 및 성능 평가, 실전 매매 적용의 단계를 거쳤습니다. 각 단계별로 겪었던 어려움과 해결 과정, 그리고 실제 개발 결과에 대해 자세히 설명하겠습니다.

데이터 수집 및 전처리

데이터 수집은 자동 매매 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 과정입니다. 주식 시장 데이터는 실시간으로 변동하고 다양한 형태로 제공되기 때문에, 이를 효과적으로 수집하고 정제하는 과정이 필요합니다.

 

저는 주로 다음과 같은 데이터를 수집했습니다.

• 주식 가격 데이터(OHLCV): 특정 종목의 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량을 실시간으로 수집했습니다.
• 뉴스 데이터: 주요 경제 뉴스, 기업 공시, 시장 분석 보고서 등 주식 시장 관련 뉴스를 수집했습니다.
• 기업 정보 데이터: 기업의 재무제표, 사업 보고서, 투자 정보 등을 수집했습니다.

수집한 데이터는 챗GPT가 분석할 수 있도록 다양한 형태로 전처리했습니다. 데이터 전처리 과정은 다음과 같이 진행했습니다.

전처리 단계	설명
데이터 정제	오류, 누락된 값 제거
데이터 변환	자연어 처리 모델이 이해할 수 있도록 변환
데이터 통합	다양한 데이터 소스 통합 및 분석 적합 형태로 변환

정확한 데이터는 챗GPT 기반 매매 프로그램의 성능을 높이는 데 필수적입니다. 이 과정에서의 시행착오는 데이터의 형식이 각기 달라 발생했으며, 이를 해결하기 위해 여러 데이터 소스로부터 일관된 형식으로 데이터를 통합하는 작업이 필요했습니다.

챗GPT API 연동

챗GPT API를 연동하여 주식 시장 관련 데이터를 분석하고 매매 전략을 수립하는 기능을 구현했습니다. 챗GPT API 연동 과정은 다음과 같이 진행했습니다.

1. API 키 발급: OpenAI 플랫폼에서 챗GPT API 키를 발급받았습니다.
2. API 호출 함수 개발: Python 프로그래밍 언어를 이용하여 챗GPT API를 호출하는 함수를 개발했습니다.
3. 자연어 처리 기능 구현: 챗GPT에게 주식 시장 관련 질문을 하고, 답변을 얻는 기능을 구현했습니다.
4. 매매 전략 수립 기능 구현: 과거 주식 시장 데이터를 분석하고 매매 전략을 수립하도록 지시했습니다.

API 연동 단계	설명
API 키 발급	OpenAI 플랫폼에서 API 키 발급
호출 함수 개발	Python 언어로 API 호출 함수 구현
자연어 처리 기능 구현	주식 시장 관련 질문 및 답변 기능 구현
매매 전략 수립 기능 구현	과거 데이터 분석 후 매매 전략 수립

API 연동 초기에는 막막했지만, 꾸준한 공부와 다양한 실험을 통해 문제를 해결할 수 있었습니다. 특히 챗GPT의 자연어 처리 기능을 활용하여 시장 분석 및 매매 전략을 자동으로 수립하는 과정이 매우 흥미로웠습니다.

매매 로직 구현 및 백테스팅

매매 로직은 챗GPT가 분석한 시장 상황과 수립한 매매 전략에 따라 자동으로 주식을 매수하고 매도하는 규칙을 정의하는 과정입니다. 매매 로직 구현 과정은 다음과 같이 진행했습니다.

1. 매수 조건 설정: 챗GPT가 분석한 시장 상황, 기술적 지표 등을 기반으로 매수 조건을 설정했습니다.
2. 매도 조건 설정: 특정 종목의 주가가 특정 이동평균선을 돌파할 때 매수하도록 설정했습니다.
3. 자금 관리 규칙 설정: 전체 투자 자금 중 특정 비율만 투자하도록 제한하고, 손실을 최소화하기 위해 규칙을 설정했습니다.

이후, 백테스팅을 통해 매매 로직의 성능을 과거 주식 시장 데이터로 평가했습니다. 백테스팅은 다음과 같은 단계로 진행했습니다.

백테스팅 단계	설명
데이터 준비	과거 주식 시장 데이터를 준비하여 분석에 적합한 형태로 전처리
시뮬레이션 실행	준비된 데이터를 이용하여 매매 로직 시뮬레이션
성능 지표 분석	수익률, MDD(최대 낙폭), 승률 등 성능 지표 분석
매개변수 최적화	백테스팅 결과를 바탕으로 매개변수 조정 및 최적화

백테스팅 결과에 따라 매수, 매도 조건 및 자금 관리 규칙을 수정하고 개선했습니다. 이 과정을 통해 실전 매매에서 발생할 수 있는 다양한 시나리오를 미리 예측하고 매매 로직의 안정성을 높일 수 있었습니다.

 

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실전 매매 적용과 성과 분석

마지막 단계는 백테스팅을 통해 성능이 검증된 매매 로직을 실제 주식 시장에 적용하는 것입니다. 실전 매매 적용 과정은 다음과 같이 진행했습니다.

1. 증권 API 연동: 실제 주식 거래를 위해 증권사 API를 연동했습니다.
2. 소액으로 실전 매매 시작: 처음에는 소액으로 시작하여 프로그램의 안정성을 검증했습니다.
3. 모니터링 및 개선: 실전 매매 결과를 지속적으로 모니터링하고, 문제점이 발견되면 매매 로직을 개선했습니다.
4. 투자 규모 확대: 실전 매매에서 안정적인 수익을 얻을 수 있다는 확신이 들면, 점차 투자 규모를 확대했습니다.

실전 매매 단계	설명
API 연동	증권사 API를 통해 주식 거래 기능 구현
소액 매매 시작	소액으로 시작하여 안정성 검증
모니터링 및 개선	지속적인 모니터링 및 문제점 개선
투자 규모 확대	안정적인 수익 확인 후 점차 투자 확대

실전 매매를 통해 얻은 실제 수익을 인증하고, 매매 프로그램의 실제 성능을 공개하겠습니다. 처음에는 소액으로 시작하여 점차 투자 규모를 늘려나갔으며, 매주 또는 매달 수익률 변화를 기록했습니다.

 

수익률은 단순히 숫자로만 보여주는 것이 아니라, 어떤 종목을 어떻게 매매했는지, 그리고 그 과정에서 겪었던 어려움, 그리고 개선 사항까지 상세하게 공유하겠습니다. 수익 인증과 함께 투자 결과를 분석하여, 프로그램의 장점과 단점을 명확하게 파악하고, 앞으로 더 나은 매매 전략을 수립하기 위한 발판으로 삼고자 합니다.

결론 및 향후 발전 방향

챗GPT 기반 자동 매매 프로그램은 분명히 많은 잠재력을 가지고 있지만, 아직 해결해야 할 과제와 한계도 존재합니다. 개발 과정에서 경험했던 기술적인 어려움과 함께, 챗GPT의 한계점을 객관적으로 분석하고, 이를 극복하기 위한 향후 발전 방향을 제시하겠습니다.

 

챗GPT는 뛰어난 자연어 처리 능력을 가지고 있지만, 실시간 데이터 반영의 한계, 시장 예측 능력의 한계, 복잡한 시장 상황 분석의 한계 등 여러 가지 제한점이 있습니다. 앞으로 더 나은 매매 프로그램을 개발하기 위해 꾸준히 노력하고, 기술적인 발전에 대한 연구를 게을리하지 않겠습니다.

향후 발전 방향	설명
실시간 데이터 분석 기능 강화	실시간으로 변화하는 주식 시장 데이터를 즉각적으로 분석
다양한 매매 전략 구현	다양한 매매 전략을 구현하여 최적의 매매 전략 선택 가능
인공지능 모델 고도화	챗GPT 외 다른 인공지능 모델 활용하여 분석 능력 고도화
투자자 맞춤형 기능 제공	투자자의 성향 및 목표에 맞는 맞춤형 기능 제공
자동 학습 기능 추가	매매 결과를 분석하여 자동으로 매매 로직 개선

챗GPT 기반 자동 매매 프로그램은 미래 주식 투자 시장에 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 지속적인 기술 개발과 연구를 통해 더욱 강력하고 안정적인 매매 프로그램을 만들어나갈 것입니다.

 

이 글이 챗GPT를 활용한 자동 매매 시스템에 관심 있는 분들에게 도움이 되기를 바랍니다.

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