AI Trading: Challenges in Implementing Personal Strategies

자동 트레이딩은 정확한 프로그래밍에 의존하지만 주관적인 평가는 구현을 복잡하게 만듭니다.

### 자동매매 프로그램 개발의 도전과 AI의 가능성
* 🤖 안녕하세요, 허브 스토리입니다. 이번 시간에는 제가 만든 자동매매 영상에 대한 질문과 함께 **자동매매를 위한 준비 사항**에 대해 이야기하겠습니다.
* 💻 자동매매를 위해서는 프로그램과 전략이 필요하며, 대부분의 기능은 **HTS에 이미 구현**되어 있어 프로그램 구매는 권장하지 않습니다.
* 📊 개인의 매매 법이 프로그램으로 구현 가능한지를 고민하며, **컴퓨터가 스스로 학습하는 방법에 대한 이해**가 중요하다고 강조합니다.
* 🔍 컴퓨터는 빠른 계산 능력을 가지고 있지만, 주관적인 판단을 내리기 어려운 점이 있으며, 예를 들어 **"차트가 이쁘다"는 판단**을 어떻게 입력할 수 있을지에 대한 질문이 제기됩니다.
* 📈 제가 만든 프로그램은 기계적인 매매를 잘 수행했지만, **수익의 한계에 부딪혀 결국 AI의 학습 가능성을 탐구**하게 되었습니다.
* 🧠 인공지능의 본질은 **빠른 계산**에 있으며, 머신 러닝을 통해 **데이터 기반으로 스스로 학습**하는 방식을 설명합니다.
* 🔄 가중치를 조절하며 반복적인 학습을 통해 최적의 결과를 도출하는 과정이 중요하며, 이를 통해 **매매 프로그램의 구현 가능성**을 탐색할 수 있습니다.
* 🔮 다음 시간에는 제가 사용한 전략과 프로그램의 성과, 그리고 **실패의 원인과 보완 방안**에 대해 자세히 알려드리겠습니다.

나만의 매매법을 자동매매로 구현할 수 있을까? (어떻게 작동되는걸까?)

흑우스토리

자동매매 프로그램 개발 과정과 어려움

주관적인 차트 분석 판단을 프로그램에 입력하는 방법에 대한 질문

자신만의 매매법을 프로그램으로 구현 가능한지에 대한 질문

자동매매 프로그램 선택: 직접 제작, 증권사 제공, 유료 프로그램(비추천)

유료 프로그램의 문제점: HTS 기능 중복, 매매법 정확한 구현 어려움

수익성 좋은 전략은 판매하지 않는다는 점 강조

자동매매의 성공 가능성과 한계

컴퓨터는 계산은 빠르지만 스스로 생각하지 못함

검색기에 의존적인 매매법은 자동매매에 적합

주관적인 판단(차트 분석, 수급 확인 등)은 프로그램 구현 어려움

개인적인 단타 매매 사례: 주관적인 판단 포함, 프로그램 구현 어려움

시장 관심, 차트 분석 등 주관적인 판단을 수치화하는 어려움

AI 학습의 시작: 데이터 기반 학습을 통한 수익 가능성 탐색

AI는 엄청나게 빠른 계산기와 같다는 설명

일반 프로그램과 AI 프로그램의 차이점: 함수 직접 생성 vs. 컴퓨터 학습

머신러닝 학습: 데이터와 결과를 통해 상관관계를 찾는 함수 생성

AI 프로그램 개발을 위한 데이터 및 결과값 설정