Challenges and Realities of Automated Trading Systems

과거 데이터로 미래 시장 움직임을 효과적으로 예측하지 못하는 경우가 많기 때문에 자동 트레이딩은 어려운 일입니다.

### 자동 트레이딩 시스템의 도전과 현실
* 📈 "시장은 끊임없이 변화하기 때문에 과거의 데이터를 기반으로 미래를 예측한다는 전제에는 근본적인 결함"이 있다는 것을 깨달았습니다.
* 🤖 자동매매 프로그램 개발의 여정은 AI와 딥러닝의 발전에 힘입어 과거 데이터를 분석해 **1%의 수익 확률**을 낼 수 있는 시스템을 만들겠다는 목표에서 시작되었습니다.
* 🔍 많은 노력과 1년간의 학습 프로그램에도 불구하고 트레이딩의 현실은 **과거의 성공적인 전략이 시장 변동성과 예측 불가능성**으로 인해 실제 시나리오에서 종종 실패한다는 것을 보여주었습니다.
* 📉 1997년 IMF 위기나 2007년 리먼 브러더스 파산과 같은 역사적 경제 위기는 패턴이 반복되는 주기를 암시할 수 있지만 **실제 시장 행동은 크게 달라질 수 있음을 보여주었습니다.**
* 💔 메르스 사태 당시의 손실과 같은 개인적인 경험은 **위기에 대한 시장 반응의 예측 불가능성**을 강조하며, 미래 예측을 과거 데이터에만 의존하는 것의 한계를 더욱 강조했습니다.
* 💸 자동매매의 문제점은 **높은 거래 비용과 세금**으로, 특히 **매일 수많은 거래**를 체결할 경우 수익이 줄어들 수 있다는 점입니다.
* 🛠 어려움에도 불구하고 **자동매매 시스템의 잠재력에 대한 믿음**은 여전하며, 향후 알고리즘을 개선하고 수익성을 달성할 수 있을 것이라는 희망이 남아 있습니다.
* 🌟 이 여정은 자동매매가 생각만큼 간단하지는 않지만, **그 가능성은 이 분야에서 지속적인 탐구와 혁신**을 불러일으키고 있음을 상기시켜 줍니다.

자동매매 프로그램을 완성했지만 사용을 포기한 이유

흑우스토리

자동매매 프로그램 개발 배경 및 어려움

자동매매 프로그램 개발 이유와 현재 사용하지 않는 이유 설명

비전공자로서 1년간의 개발 과정과 초기 목표(과거 데이터 분석 기반 수익률 높은 매매)

과거 데이터 기반 미래 예측의 한계 인지

차트 분석의 한계점(과거 데이터 기반의 예측 불확실성)

백테스팅 결과와 실전 매매 결과의 차이점 강조

과거 데이터 기반 예측의 실패 사례

IMF, 리먼브라더스 사태 등 과거 경제 위기 사례를 통한 예측의 불확실성 제시

메르스 사태와 코로나 사태 초기 시장 반응 비교 분석

시장의 불확실성으로 인한 자동매매 중단 결정

개발된 자동매매 프로그램 전략 및 구체적 기능

시초가 급등 종목 매매 전략 채택 이유(시장 불확실성)

시장 상황에 구애받지 않는 꾸준한 수익을 위한 전략

프로그램 기능: 조건식 자동 편입, 조건식 필터링, 트레일링 스탑, 분할매수 등

알고리즘 설명: 조건식 종목 검출, 눌림목 매수, 로스컷 설정, 분할매도, 트레일링 스탑 적용

로스컷 이후 급등 종목 발생으로 인한 손실

눌림목 없이 급등하는 종목에 대한 대응 실패

3% 이상 상승 시 매수 취소 알고리즘의 문제점

자동매매의 어려움과 수익 창출의 어려움 강조

자동매매에 대한 일반인의 관심 부족 언급

자동매매의 가능성과 미래에 대한 긍정적 전망