차트가 이쁘다 라는 판단을 한 주관적인 평가는 어떻게 입력을 해주어야 할까요? [음악] 안녕하세요 허브 스토리 입니다. 저번 시간엔 AI 자동 매매에 대해 제가

1년간 공부했던 이야기를 시작하기에 앞서 AI 에 대한 막연한 환상을 없애 보는 시간을 가져 왔었는데요.

이번 시간엔 제가 만든 자동매매 영상이 댓글과 메일로 꾸준히 질문이 없는 것이 있습니다. 자신만의 매매 법이 있는데 이것이 과연 프로그램으로 구현이 가능할 지에

대한 질문인데요. 그래서 준비했습니다. 자동매매를 하기 위해서는 어떤 것이 필요하고 제가 공부하면서 느낀 점과 왜 AI 자동매매 까지 공부를 하게 되었는지

컴퓨터가 스스로 학습을 한다는데 어떻게 학습을 하는 것 즉, 그리고 자동 매매에 관심 있으신 구독자 분들을 위해 나의 매매 법은 과연

컴퓨터로 구현이 가능할 지 평소 자동매매 에 대해 관심이 있으시거나 자신만의 매매기법을 가진 구독자

분들께서는 영상을 끝까지 봐주시면 좋을 것 같습니다. 먼저 자동 매매를 하기 위해서는 자동 매매 프로그램과 자동매매에 사용할

전략이 필요합니다. 자동매매 프로그램은 이전 영상에서 말한 것 같이 자신이 직접 만들거나 각각의 증권사에서

무료로 제공하는 혹은 감시 줌은 그리고 제가 추천을 하지 않는 프로그램 구매가 있습니다. 특히 프로그램을 구매하는 것은 정말 추천을 하지 않는데

판매되는 자동매매 프로그램의 대부분 기능이 HTS에 이미 구현이 되어 있기 때문입니다. 그럼에도 자동 매매 프로그램을 구매하시려는 분들이 있으시다면

HTS에서 제공하는 기능을 모르시거나 디테일한 설정이 필요한 시기 때문이라 생각이 됩니다. 하지만 일반적으로 판매되는 자동매매 프로그램에서

내외 법을 정확히 구현하는 것은 1개가 있으며 괜히 비싼 돈만 내고 마음대로 매매하지 못하는 상황이 생길 가능성이

있습니다 혹시나 4 이어 업체 자동 매매 프로그램 에 전략이 좋아서 구매를 한다 라고 하시는 분들이 있으신가요

그 업체 전략 을 사용한다고 할 때에는 그 전략이 왜 판매가 되었을까 라는 질문을 던져 보시면 답이 나오실 것 같습니다

만약 진짜 수익이 나는 전략 이었다면 판매를 하지 않지 않을까요 컴퓨터를 사용하여 자동 매매를 하기 이전 자동매매 는 어떤 사람에게 큰

도움이 될지 알아보겠습니다 컴퓨터는 기본적으로 계산을  전 빠르지만 자기 스스로 생각을 하지 않고

시키는 대로만 정확히 수행을 하는데 이런 관점에서 자신의 매매 법이 검색기 의 많이 의존한다면 자동매매 에 성공할 확률이 높아집니다

그런데 그 검색해야 나오는 모든 종목을 전부 매수하지 않죠 아마 아니죠 검색해 에 나온 종목들 훑어보고 차트 한번 보고 수급도

확인해 보고 먼저 들어갈지 말지 고민을 하다 원하는 가격대에 들어왔을 때 매수 주문을 넣게 됩니다. 바로 여기서 컴퓨터로 명령을 하기 힘든 부분이 생깁니다.

내가 검색기 에 나온 종목들을 훑어보고 매수 해야겠다는 생각을 했던 그 행동, 프로그램적으로 명령 이 가능하신가요?

예를 들어보겠습니다. 저는 단타 계절을 매매를 할 때 1000만 이상 일반 종목에서 재료가 살아 있고 기관이랑 외국인 s 꿈이 꽤 있으며 눌림목 에서 매수

팝니다. 이 종목은 제가 얼마 전 매매 했던 종목인데 제가 가지고 있던 검색기 에서도 검색이 되었고 외국인의 지속적인 내서

2차전지의 들어가는 재료로써 시장을 관심이 지속적으로 있을 것이라는 판단, 그리고 흔히 말하는 삼각 수렴 형태로 조만간 위든 아래든 방향이 나올

것이라 추측해 9 빨간색 동그라미 부분에서 매수를 했습니다. 이게 컴퓨터에서 명령을 시켜서 구현이 가능할까요?

검색기 검색 수급 분석은 코드로서 구현이 가능하지만 시장의 지속적인 관심을 어떻게 수치로 표현할까요?

뉴스 기사의 수로 확인을 해야 할까요? 그 2, 고체 눈으로 보았을 때 자태가 이쁘다라는 판단을 한 주관적인

평가는 어떻게 입력을 해주어야 할까요? 제가 만들었던 프로그램은 바로 이 부분에서 막혔습니다. 그래서 주관적인 판단이 가장 적게 들어가고

정말 기계적으로 판단을 하고 초를 다투는 매매 안에 시초가 단타 매매를 누리며 프로그램을 만들었습니다.

하지만 수초가 단타 매매 프로그램의 기계적인 매매는 시키는 대로 너무나도 잘 해주었지만 0.25%에 큰 스스로의 벽을 넘지

못했습니다. 저희 프로그램의 승률은 약 50% 레고 해줬는데 수익도 충분히 잘 나지만

엉뚱한 종목을 매수해서 손실을 보는 좀 더 무시하지 못했습니다. 결국 총 매수 매도 금액은 비슷해서 쓰는

매일 0.2%를 사용했는데 3%의 손실이 발생했고 그 문제가 해결되지 않아 한동안 프로그램 개발을 접게 되었습니다.

그러던 어느 날 인공지능이 스스로 학습을 한다는데 데이터를 엄청나게 주고 스스로 학습을 시킨다면

수익을 낼 수 있지 않을까라는 생각이 들었고 공부를 하기 시작했습니다. 공부를 하기 전 제가 가장 궁금했던 건 아무래도 컴퓨터에 판단이 내 돈을

위임한 거시기, 도대체 컴퓨터가 어떻게 스스로 학습하고 판단하는 걸까 였습니다. 공부해 본 결과 인공지능이라는 게 별 게 없었습니다.

계산만 엄청나게 빠른 개념이죠. 인공지능이라는 거창한 이름을 붙였지만 사실은 그냥 계산기입니다.

일반적인 컴퓨터 프로그램과 인공 지능 프로그램의 차이점은 임프 꽈 오프 서희의 함수를 직접 만들어 주는 야

아니면 컴퓨터가 찾아내게 만드냐 의 차이 점 인데요 예시를 들어보면 다음과 같습니다 일반적인 프로그램은 임프 x2 를 넣게

되면 와인은 ex 플러스 이래 데이비 되어 오라는 결과값이 튀어 나오지만 인공 지능 특히 머신 러닝 의 경우 인 푸생 이라는 값을 넣어주면 오라는

결과가 나왔는데 한번 알아서 찾아봐 하는 프로그램입니다 마냥 어떤 함수의 이를 넣으며 녹아 나오는 경우의 수는 수도 없이 많죠

그런데 만약 f3 은 7 이라는 데이터가 하나 더 주어진다면 바로 이번에 함수가 맞다는 것을 추측할 수 있겠죠

그래서 머신 러닝 학습을 시킬 때 데이터가 많이 필요하다는 이유가 바로 여기에 있습니다 이렇게 어떤 데이터와 그 결과를 주면 알아서 상관관계를 찾는 함수를

만드는 프로그래밍 바로 인공지능 프로그램입니다. 결과적으로 컴퓨터가 스스로 판단하는 것이 아닌 컴퓨터가 어떤 입력을 받았을 때 어떤 것을 내보낼지 미리 만들어 놓고 데이터가 들어왔을 때 그 결과값을 내보내는 겁니다. 여기서 조금 더 자세하게 컴퓨터가 학습하는 방법을 알아볼 건데요.

최대한 간단하게 설명해 볼 거지만 혹시 어렵다면 듣고 흘리셨어도 됩니다. 그런데 만약 프로그램 구현을 목표로 하시는 분들은 컴퓨터의 학습 방법을 보시고 내 방법을 컴퓨터가 학습할 수 있을지 한번 생각하면서 들어보시면 좋을 것 같습니다. 주가를 결정하는 데 정말 다양한 변수들이 있을 겁니다.

어떤 정보는 중요할 수도 어떤 정보는 덜 중요할 수도 있습니다. 최초의 컴퓨터는 들어온 다양한 입력 값들이 각각 랜덤한 특정 값과 곱해지고 더해진 후 활성 함수로 보내 다음 단계로 어떻게 넘길 것인지 결정합니다. 이 과정을 수행하면 어떤 계산 값이 나오게 되고 그 계산 값은 랜덤한

값으로 시작했기 때문에 정답과는 차이가 있을 겁니다. 컴퓨터는 이 차이를 줄이기 위해 입력 값에 곱해지는 랜덤한 값을 조절합니다. 이 값을 가중치라고 부르는데요. 이 가중치를 조절하는 과정을 통해 컴퓨터는 학습을 합니다. 즉, 컴퓨터는 입력 값과 가중치를 곱하고 더하는 과정을 반복하면서 정답에 가까운 결과값을 내도록 가중치를 조절하는 겁니다.

수치를 가지고 나온 값이 주어지면 이제 이 값을 최종 목표로 했던 값과 비교합니다. 계산 끝과 결과 값 사이에 오차가 존재할 텐데 그 오차를 가지고 최초의

랜덤하게 정해졌던 가중치를 업데이트 시켜 줍니다. 이어 업데이트된 가중치를 가지고 처음부터 다시 계산을 진행하고

결과 끝까지 비교하고 오차가 발생하면 다시 가중치를 업데이트 시켜주는 방식으로 굉장히 빠르게 반복하며 어떠한 함수를 도출되는 게 됩니다.

간단하게 예를 들어보면 결과값을 주어진 데이터에 대한 다음날의 주가를 예상하는 프로그램을 만들 때 상승 rce 를 부여하고 허락하신 이 영을 줌의 학습을 시킨다면 주가가

상승할 확률도 추출하는 AI 프로그램을 만들 수 있겠죠. 물론 이렇게 간단하지 만은 않지만 컴퓨터는 이런 식으로 학습하고 결과를

도출해 냅니다. 그럼 여기까지 살펴보면 우리는 어떤 데이터를 주어야 하고 어떤 결과값을 원하는 매매 프로그램을 만들어야 잘 작동할까요?

여러분이 생각하는 상상 속의 자동 매매 프로그램 구현이 가능할 것 같으신가요? 혹시 가능할 것 같으면 한번 만들어 보는 것도 좋을 것 같습니다.

저도 자동 매매 프로그램을 만들려고 시작한 코딩인데, 만들다 보니 실력도 많이 늘어 저의 다른 커리어를 쌓는데 도움이 되고

있거든요. 하지만 개인적인 사견으로는 아직 AI가 학문적인 단계이고 큰 연구소에서의 연구도 몇몇 두각을 나타낸 분야를 제외하고는 큰 성과가 없기에

개인이 만든다면 AI를 사용한 프로그램을 만들려고 하기 보다는 특정 포인트에 도달할 시 외면 방식으로 프로그램을 짜는 것이 더 좋을 것

같습니다. 저도 그동안 굉장히 많은 고민을 했고, 주변에 치니까 정보 공해도 관련 분야의 교수님께 이렇게 배워도 보았는데, 어떤 결과가 나왔을까요?

눈치 채신 분들은 있으시겠지만 예전 영상에서도 말씀드렸다시피 저는 수익이 확실하고 꾸준히 나는 프로그램을 만들고 나면

회사고 유튜브 다 때려치고 놀러 다닐 겁니다. 물론 이런 생각은 자동 뇌를 만드는 모든 사람들이 그렇게 할 겁니다.

혹시 난 수익이 꾸준히 확실히 날 땐 프로그램을 열심히 만들어서 다른 사람에게 몇 백만 원만 받고 팔 거야 하는 사람은 없으시겠죠?

만약 저라면 만들었는데 수익이 나지 않았을 때 팔아서라도 돈을 벌어야겠다는 생각이 될 수도 있을 것 같습니다.

어디를 지칭하는지는 아시겠죠? 그럼 다음 시간부터는 제가 어떤 전략을 가지고 프로그램을 어떻게 조경했었는지

그리고 그 결과는 어땠는지, 만약 실패를 했다면 어떤 이유로 실패를 하고 어떻게 보완을 했는지

알려드리겠습니다. 무가 없는 그날까지, 후 스토리였습니다. 감사합니다.

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

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

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

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