트레이딩 로봇을 작성하는 방법

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트레이딩 로봇을 위한 코드를 작성하는 방법:

옵션 1: 전문가에게 문의
옵션 2: 직접 코드 작성
옵션 3: 코드 생성기 사용

트레이딩 봇을 만드는 것은 어려운 작업처럼 보일 수 있지만 올바른 팁을 사용하면 달성할 수 있습니다. 트레이딩 봇 또는 자동매매 시스템을 사용하면 미리 설정한 전략에 따라 거래를 체결할 수 있습니다. 따라서 지속적인 모니터링과 수동 개입이 필요 없습니다. 적합한 플랫폼과 프로그래밍 언어 선택부터 코딩, 테스트, 최적화까지 나만의 트레이딩 봇을 구축하는 방법을 단계별로 안내해 드립니다. 프로그래밍을 처음 시작하든 알고리즘 트레이딩을 이제 막 시작하든 이 가이드는 트레이딩 스타일에 맞는 봇을 구축할 수 있는 기초를 마련하는 데 도움이 될 것입니다.

트레이딩 로봇 코드 작성 방법

트레이딩 로봇은 금융시장에서 트레이딩 프로세스를 자동화하는 소프트웨어입니다. 트레이딩 로봇은 시장 데이터를 분석하고 지정된 알고리즘과 전략에 따라 자동으로 거래를 체결합니다. 트레이딩 로봇을 사용하면 시장 변동에 신속하게 대응하고 인적 요인의 영향을 최소화할 수 있습니다.

트레이딩 로봇에는 크게 두 가지 유형이 있습니다:

자동 - 트레이더의 참여 없이 완전히 독립적으로 시장을 분석하고 거래를 체결합니다.
반자동 (어드바이저) - 거래에 대한 추천을 제공하고 최종 결정은 트레이더에게 맡깁니다.

트레이딩 로봇을 만드는 방법은 세 가지가 있습니다:

옵션 1: 전문가에게 문의

MQL5 플랫폼 또는 프리랜서 거래소에서 트레이딩 로봇을 작성할 프로그래머를 찾을 수 있습니다.

장점:

아이디어를 빠르게 구현할 수 있습니다;
전문가를 선택할 수 있습니다.

옵션 2: 직접 코드 작성

이 경로는 로봇을 만드는 과정을 배우려는 사람들에게 적합합니다. 기본 교육 후 간단한 봇도 작성할 수 있으며 사용 가능한 온라인 리소스가 기술 개발에 도움이 될 것입니다.

장점:

아이디어를 하나씩 구현할 수 있습니다;
코드 수준에서 로봇의 작업을 이해할 수 있습니다;
아이디어의 완전한 기밀 유지.

옵션 3: 코드 생성기 사용

MetaTrader 4 거래 로봇 생성은 온라인 코드 생성기를 사용하여 간소화할 수 있습니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 MT4 과 호환되는 ex4 형식의 간단한 트레이딩 로봇을 개발할 수 있습니다.

온라인에서 무료로 트레이딩 로봇 만들기

일반적으로 다음과 같은 과정을 거칩니다:

보조지표 추가. 트레이딩 결정에 참고할 보조지표를 선택합니다.
조건 만들기. 선택한 지표를 기준으로 거래를 트리거할 구체적인 기준 또는 규칙을 정의합니다.
자본 관리 전략 구현하기. 거래 규모, 위험 수준 및 전체 자본 배분을 관리하기 위한 지침을 설정합니다.
트레이딩 로봇 내보내기. 최종 파일 (ex4) 을 생성하여 MT4 플랫폼에 업로드하여 실행할 수 있습니다.

장점:

디자이너의 기존 기능을 사용하여 로봇을 구현할 수 있는 경우 로봇을 빠르게 얻을 수 있습니다.

이러한 도구는 대부분 무료이므로 프로그래밍 기술이 없는 트레이더도 이용할 수 있습니다.

어디서부터 시작해야 할까요?

아이디어를 검색하는 것부터 시작해야 합니다. 예를 들어

시장이 종종 라운드 레벨을 잘못 돌파하는 것을 발견했습니다;
가격과 거래량의 상호 작용에서 종속성을 발견했습니다;
책에서 트레이딩 전략에 대한 설명을 읽은 경우.

아이디어가 단계별 지침에 명확하게 설명되어 있다면 프로그램 코드로 전환할 수 있습니다.

봇에 가장 적합한 브로커 계좌는 무엇인가요?

트레이딩 봇 코드를 설정했으면 적절한 트레이딩 플랫폼과 연동하세요. 거래 선호도에 따라 TradingView, Forex 브로커 또는 암호화폐 거래소와 같은 플랫폼이 될 수 있습니다. 플랫폼은 또한 API 통합, 봇 연결, 낮은 수수료, ECN 유동성을 지원하여 일관된 스프레드와 최소한의 슬리피지를 보장해야 합니다.

봇 작업용 브로커
	ECN 스프레드 EUR/USD	ECN 위원회	계정 개설
OANDA	0,15	3,5	계정 개설 귀하의 자본은 위험을 수반하게 됩니다.
Pepperstone	0,1	3	계정 개설 귀하의 자본은 위험에 처해 있습니다.
IG Markets	0,8	2,3	연구 검토

거래 내역 테스트 및 최적화

로봇을 만든 후에는 테스트 (백테스팅) 를 하고 매개변수를 최적화해야 합니다.

백테스팅이란 과거 데이터로 로봇을 테스트하는 것을 의미합니다. 즉, 예를 들어 2017~2019년의 데이터를 가져와서 과거에 로봇이 해당 기간의 규칙에 따라 거래했을 거래를 살펴보는 것입니다. 그런 다음 거래 데이터를 처리하여 보고서 형식으로 표시합니다:

실행된 거래 수
총 수익 또는 손실.
수익 대 손실 비율.
로봇의 품질을 평가하기 위한 추가 지표.

테스트 패널을 열려면 MT4, Ctrl+T 을 누르세요.

MT4의 테스트 패널

그 후, 당신:

테스트할 로봇을 선택합니다. 로봇의 ex4 파일은 MQL4Experts 폴더에 있어야 합니다. 위의 예에서는 이동평균으로 거래하는 로봇을 선택했습니다. MT 4 터미널이 함께 제공됩니다.
테스트할 트레이딩 쌍을 선택합니다. 예를 들어 EUR/USD 을 선택할 수 있습니다.
테스트 정확도를 선택합니다 (정확도가 높을수록 테스트에 더 많은 시간이 소요됩니다).
테스트 기간을 선택합니다. 더 많은 과거 데이터를 처리할수록 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
기간을 선택합니다 (5).
스프레드 값 (구매 가격과 판매 가격의 차이) 을지정합니다. 현재를 선택하면 스프레드 값이 자동으로 로드됩니다.
로봇 매개 변수를 선택합니다. 예를 들어 이동 평균 기간, 초기 예치금 크기 등이 있습니다.
테스트를 실행합니다. 결과 탭에 테스트 중 로봇이 체결한 거래가 표시됩니다.

결과적으로 모든 것을 올바르게 수행했다면 높은 확률로 그래프 탭에 다음 그림이 표시됩니다:

트레이딩 로봇 테스트의 예

이는 트레이딩 로봇이 천천히 예치금을 잃고 있음을 의미합니다:

수학적 수익 확률 = 50/50;
최종 손실은 각 거래에 대해 지불되는 스프레드 (수수료) 로 인해 발생합니다.

이 결과를 수정하기 위해 이동 평균, 시간 프레임, 통화 쌍의 기간으로 "플레이"를 시도 할 수 있습니다. 그러나 이러한 모든 "게임"은 장거리에서 원하는 결과를 제공하지 못할 가능성이 높습니다.

그러나 전략 및 최적화에 대한 수많은 실험 (거래 로봇에 가장 적합한 설정 검색) 후에 아래 그림과 같이 인상적인 곡선을 볼 수 있습니다.

보고서 탭에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

위의 예에서 보고서에는 다음과 같은 내용이 표시됩니다:

테스트 정확도 = 99.9%, 테스트 오류 = 0. 이는 높은 신뢰도이며 양질의 가격 데이터베이스를 통해 달성할 수 있습니다.
이 봇은 9,395 건의 거래를 통해 2019년 2월부터 2023년 1월까지 초기 20,000달러를 110만 달러로 늘렸습니다.
상대적 손실률 = 40%는 확실히 높은 수치입니다. 그리고 실제 상황에서는 신경이 쓰일 것입니다.

한 기간 (예: 2015~2018 년 데이터) 에 대한 매개변수를 찾고 다른 기간 (2019~2023 년) 에 대해 테스트하도록 최적화합니다. 이를 직접 테스트라고 합니다.

테스트 결과를 100% 신뢰할 수 없다는 점을 기억할 필요가 있습니다. 실제 조건을 완전히 시뮬레이션하고 미끄러짐, 스프레드 변화를 고려할 수 없다는 것이 사실입니다. 가장 큰 문제는 MetaTrader 환경에서 가장 작은 시간대인 1분 단위 데이터의 세분성입니다. 하지만 1분 동안 가격이 어떻게 변하는지에 따라 거래가 이익실현 또는 손절로 마감될지 여부가 결정될 수 있습니다. 실제로 MT4 에서는 1분 동안 일어나는 일을 단순화하여 데이터베이스를 최적화하고 터미널이 더 빠르게 작동합니다.

그러나 전문가는 최대한의 정확도를 달성해야하므로 거의 20 년 동안 대규모 틱 데이터베이스를 구입하며 브로커는 제공하지 않을 가능성이 높습니다. 브로커의 "평활화 된"과거 데이터는 로봇이 과거에 이익을 표시하고 실시간으로 손실을 겪는 이유가 될 수 있습니다.

데모 계좌에서 테스트하기

로봇의 테스트 및 최적화를 완료한 후에는 서둘러 실제 계좌로 전환하지 마세요. 먼저 데모 계좌에서 몇 달 동안 테스트해 보세요. 이를 통해 로봇이 중요한 뉴스를 확인하고 가능한 개선 사항을 파악할 수 있습니다.

주의해야 할 사항

하드웨어 및 연결: 장비와 인터넷 연결이 로봇의 작동을 방해하지 않는지 확인하세요. 위험을 최소화하려면 VPS 사용을 고려하는 것이 좋습니다.
코드 품질: 결과를 관찰한 후 더 많은 시장 상황을 고려하여 코드를 변경하고 싶을 것입니다.
브로커 품질: 다양한 브로커의 데모 계좌를 사용하여 브로커 선택이 로봇의 효율성에 영향을 미치는지 파악합니다.

로봇이 데모 계좌에서 4개월 동안 40회 거래하여 예탁금을 7.45% 늘리고 6%의 손실을 냈다고 가정해 봅시다. 같은 기간 동안 과거 테스트 모드에서 실행하여 결과가 어떻게 일치하는지 확인합니다. 결과 간의 작은 차이는 정상입니다. 차이가 최소화되는 것이 중요하며, 이 경우 결과는 신뢰할 수 있는 것으로 간주할 수 있습니다.

실제 계정에서 실행

모든 작업을 올바르게 수행하고 이 단계에 도달했다면 객관적으로 훌륭한 것입니다. 초보자는 일반적으로 가능한 한 빨리 수익을 내기 위해 급하게 얻은 거래 로봇을 실제 계좌에 넣기에는 너무 빠르기 때문입니다. 불행히도이 방법은 예금 손실로 가득 차 있습니다. 가장 중요한 것은 주의와 자본 보호입니다. 실제 계좌로 로봇을 거래하는 경우 초기 테스트 거래에 소액을 할당하는 것으로 시작하세요.

그런 다음 실제 계좌의 결과가 데모 계좌 및 기록에서 얻은 결과에서 벗어나는지 확인하십시오. 아마도 다음과 같은 상황이 발생할 수 있습니다:

데모 계좌와 실계좌 두 개를 평판이 좋은 브로커 한 곳에서 동시에 거래합니다. 그러나 데모 계좌는 수익이 있고 실제 계좌는 손실이 있지만 모든 것이 동일합니다.

충동적인 가격 변동 중에 거래를하는 스캘핑 로봇에 일반적입니다. 거래 시간은 초 단위로 측정되며 체결 품질이 매우 중요합니다. 실제 계좌와 데모 계좌는 다릅니다. 따라서 로봇을 개발할 때는 스캘핑 거래와 관련이 없는 아이디어를 선호하세요.

MT4용 트레이딩 로봇을 만드는 방법

트레이더를 위해 거래를 실행하는 자동화 시스템은 MetaTrader 4 (MT4) 플랫폼을 사용하여 만들 수 있습니다. 여기에는 프로그래밍을 위한 모든 도구가 있습니다. 이 과정은 6단계로 압축할 수 있습니다:

전략을 정의합니다. 먼저 자산과 트레이딩 방식을 결정합니다. 펀더멘털 및 기술적 분석에 따라 거래 시간과 조건을 결정하면 로봇의 효율성에 큰 영향을 미칩니다.
프로그래밍 언어를 선택합니다. MT4는 로봇을 만드는 데 널리 사용되는 MQL 4를 지원합니다. 고급 기능의 경우 MT5 플랫폼에도 적합한 MQL 5를 사용할 수 있습니다.
MQL 4. 변수, 구문, 기본 논리의 개념을 익힙니다. 간단한 스크립트 작성 연습은 이해도를 높이고 실력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
코드를 작성합니다. 전략을 코드로 종합합니다. 거래 진입 및 청산, 자금 관리, 변수에 대한 매개변수를 설정하여 유연한 사용자 지정이 가능합니다.
로봇을 최적화합니다. 주요 지표를 파악하고 알고리즘을 백테스트하여 시뮬레이션 조건에서 어떻게 작동하는지 확인합니다.
데모 계좌에서 테스트하세요. 데모 계정을 사용하여 현재 시장 데이터에서 로봇의 성능을 테스트하세요. 테스트에 성공하면 실제 거래로 넘어갈 수 있습니다.

얼마나 많은 돈을 벌 수 있나요?

현실을 직시하고 하늘에 성을 쌓지 말고 간단한 전략으로 부자가 될 수 있다고 생각하지 마세요. 다음은 주식 시장에서 자산을 관리하기 위해 전문가가 설계한 전략을 판매하는 유명 사이트의 데이터입니다. '성과' 열에는 연간 6%에서 18%의 수익률이 표시되어 있습니다. 이것이 현실적인 수익률입니다.

트레이딩 로봇이 자동 모드에서 작동할 수 있나요?

이론적으로는 가능합니다. 그러나 방치하는 것은 위험합니다. 시간이 지남에 따라 업데이트된 과거 데이터로 테스트하고 최적화하여 로봇 설정이 현재 시장 상황에 부합하도록 하는 것이 좋습니다. 시장은 글로벌 거시경제 사이클에 따라 변화합니다.

알고리즘 트레이더 실수

트레이딩 로봇을 만들 때 초보자는 몇 가지 일반적인 실수를 저지르는 경우가 많습니다.

과거 수익률에 지나치게 의존. 과거의 성공이 미래의 수익을 보장한다고 가정하면 과신으로 이어질 수 있습니다. 시장 상황은 변하고 전략도 적응해야 합니다.
불충분한 테스트. 철저한 백테스트와 데모 테스트 없이 실계좌에 로봇을 사용하면 손실이 발생할 수 있습니다. 적절한 테스트는 실제 돈을 잃기 전에 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.
"블랙박스" 전략에 대한 맹목적인 신뢰. 시스템이 어떻게 작동하는지 모르는 상태에서 시스템에 의존하는 것은 위험할 수 있습니다. 전략의 잠재력을 판단하려면 전략의 메커니즘을 이해하는 것이 중요합니다.
과도한 최적화. 과거 데이터에 맞추기 위해 로봇을 지나치게 미세 조정하면 과거에는 잘 작동했지만 실제 시장에서는 실패하는 커브 피팅이 발생할 수 있습니다. 전략을 단순하고 안정적으로 유지하세요.
잘못된 브로커 선택. 알고리즘 트레이딩을 지원하지 않거나 조건이 좋지 않은 브로커를 선택하면 결과가 나빠질 수 있습니다. 브로커가 트레이딩 요구사항을 충족하는지 확인하세요.
비현실적인 수익 기대치. 특히 스캘핑 로봇을 통해 빠른 수익을 기대하는 것은 실망과 위험한 행동으로 이어질 수 있습니다. 현실적인 목표를 설정하고 위험을 파악하세요.
시장 이벤트 무시. 주요 뉴스가 발표되는 동안 로봇을 실행하면 변동성이 크고 예측할 수 없는 움직임에 노출될 수 있습니다. 이럴 때는 안전장치를 사용하거나 거래를 일시 중지하세요.
마틴 게일 전략 오용. 손실 후 거래 규모를 두 배로 늘려 한 번의 승리로 회복하는 전략입니다. 상당한 자본이 필요하며 연패 중에는 계좌를 빠르게 소진할 수 있습니다. 이 위험한 접근 방식은 일반적으로 권장하지 않습니다.

시장 미시 구조의 뉘앙스를 파악하는 것이 중요합니다.

효과적인 트레이딩 로봇을 만들려면 시장 미세 구조의 뉘앙스를 파악하는 것이 중요합니다. 여기에는 주문 흐름, 유동성, 다양한 시장 참여자의 행동 메커니즘을 이해하는 것이 포함됩니다. 대규모 기관 주문이 가격 변동에 미치는 영향을 분석하고 거래 체결 패턴을 파악하면 기존의 보조지표보다 더 정확하게 단기 시장 변동을 예측하는 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 이러한 심층적인 인사이트를 통해 트레이딩 로봇은 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 실거래 환경에서의 매매 실적이 향상됩니다.

또 다른 중요한 측면은 트레이딩 로봇에 적응형 학습 메커니즘을 통합하는 것입니다. 머신러닝 모델을 통합하면 변화하는 시장 상황에 따라 시스템이 진화할 수 있습니다. 예를 들어 강화 학습을 구현하면 로봇이 거래 결과를 통해 학습하고 실시간 피드백을 바탕으로 전략을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 이러한 동적 적응성은 시장 역학이 변화하더라도 트레이딩 로봇이 강력하고 효과적으로 유지되도록 하여 정적인 규칙 기반 시스템에 비해 상당한 우위를 제공합니다.

결론

트레이딩 로봇을 구축하는 것은 자동매매의 새로운 가능성을 열어주는 흥미로운 과정입니다. 설명한 단계에 따라 기본 모델을 구축하고 테스트한 후 점진적으로 최적화할 수 있습니다. 좋은 로봇은 정기적인 업데이트와 변화하는 시장 상황에 대한 적응이 필요하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 간단한 전략으로 시작하여 점차적으로 발전시켜 위험을 최소화하세요. 인내심과 연습을 통해 트레이딩 로봇은 재무 목표를 달성할 수 있는 신뢰할 수 있는 도구가 될 수 있습니다.

자주 묻는 질문

로봇을 테스트할 기간을 어떻게 선택하나요?

변동성이 큰 기간과 평온한 시장을 포함하여 몇 년간의 데이터로 로봇을 테스트하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 로봇이 다양한 조건에서 얼마나 안정적인지 알 수 있고 현재 추세에만 최적화하는 것을 피할 수 있습니다.

하나의 로봇에서 여러 전략을 사용할 수 있나요?

예, 로봇이 다양한 시장 상황에 적응할 수 있도록 여러 전략을 결합할 수 있습니다. 예를 들어 추세 전략과 역추세 전략을 결합하면 불리한 시장 국면에서 손실을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

로봇의 알고리즘을 얼마나 자주 업데이트해야 하나요?

적어도 분기에 한 번 또는 시장이 급변할 때 알고리즘을 검토하고 최적화하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 새로운 시장 상황을 고려하고 로봇의 노후화를 최소화할 수 있습니다.

트레이딩 로봇 사용과 관련된 위험은 무엇인가요?

주요 위험은 기술 인프라에 대한 의존성, 코드 오류, 시장 상황의 급격한 변화 등입니다. 손절매를 사용하고 로봇의 성능을 정기적으로 모니터링하며 지나치게 공격적인 전략을 피하는 것이 좋습니다.

기사 작성 팀

Ivan은 외환, 암호화폐, 주식 트레이딩을 전문으로 하는 금융 전문가이자 애널리스트입니다. 그는 중저위험과 중위험의 보수적인 트레이딩 전략과 중장기 투자를 선호합니다. 그는 8년 동안 금융 시장에서 일해 왔습니다. Ivan은 초보 트레이더를 위한 텍스트 자료를 준비합니다. 그는 브로커의 신뢰성, 거래 조건 및 기능을 분석하여 브로커에 대한 리뷰 및 평가를 전문으로 합니다.

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