안녕하세요, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다. 오늘부터 여러분과 함께 AI를 활용한 비트코인 선물 거래 자동화에 대해 배우는 강의를 시작하겠습니다. 이 강의는 유튜브 영상 내용을 바탕으로 구성되어 있으며, AI를 통해 투자를 자동화하는 방법을 단계별로 자세히 설명드릴 예정입니다. 1강부터 7강까지 하나도 빠뜨리지 않고 모든 내용을 꼼꼼히 다루겠습니다. 자, 그럼 첫 번째 강의부터 들어가 보겠습니다!

1강 – 강의 개요

여러분, 투자 판단을 내릴 때 어떤 방식으로 하시나요? 차트 데이터, 보조 지표, 엘리엇 파동, 삼중 바닥 같은 모양 분석, 뉴스, 커뮤니티 트렌드, 그리고 투자 대가들의 철학까지, 이 모든 걸 종합해서 결정하실 겁니다. 이 강의에서는 AI가 이 모든 데이터를 종합적으로 추론하여 마치 인간처럼 투자 판단을 내릴 수 있다는 개념을 소개합니다.

이 강의의 목표는 AI에게 투자 판단을 맡기고, 자동화 시스템을 통해 자산을 알아서 투자하게 만드는 것입니다. 전체 구조를 소개하면, 데이터를 모아서 AI가 투자 판단을 내리도록 하고, 그 판단에 따라 실제 선물 거래를 진행합니다. 거래 내역은 데이터베이스에 쌓이며, 이 데이터를 기반으로 다시 학습하고 반복적으로 자동화하는 시스템을 구축할 예정입니다. 또한 웹 대시보드를 통해 실시간 모니터링 기능도 만들어 보겠습니다.

AI가 투자 판단을 내리게 하고, 자동화 시스템에서 AI가 여러분의 자산을 가지고 알아서 투자를 진행하도록 할 수 있습니다. 최종적으로 이 강의를 통해 구현할 전체적인 구조를 설명드리면, 데이터를 모아서 그 데이터를 기반으로 AI가 투자 판단을 내릴 수 있도록 하고, AI가 판단을 내리면 자동으로 실제 선물 거래를 진행합니다. 그 거래 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 이 데이터를 다시 보강하여 계속 자동으로 반복되는 과정을 만들려고 합니다. 그리고 이렇게 쌓인 데이터를 웹 대시보드를 통해 모니터링할 수 있는 구조도 구현할 예정입니다.

이렇게 구조를 만들어 놓으면 좋은 점이 있습니다. 요즘 AI 발전 속도가 엄청나게 빠르죠. 계속 새로운 모델이 나오면서 성능도 빠르게 증가하고 있습니다. 벤치마크 기준으로 보면 인간의 능력을 점점 AI가 뛰어넘고 있고, 최근에는 거의 수직 상승한다고 할 정도로 빠르게 벤치마크를 정복해 나가고 있습니다. 즉, 성능이 빠르게 좋아지고 있다는 뜻입니다. 그러면 투자 판단을 하는 AI도 이렇게 한 번 구축만 해놓으면, 새로운 AI 모델이 나올 때마다 교체만 해주면 투자 능력이 점점 좋아질 수 있습니다.

게다가 구글 IO에 따르면 궁극적으로 인피니티 컨텍스트를 향해 간다고 발표했습니다. 컨텍스트 길이는 AI에 한 번에 넣을 수 있는 데이터의 양을 의미하는데, 이게 무한대까지 커진다고 합니다. 즉, 넣을 수 있는 데이터의 양도 점점 늘어나고 나중에는 무한대까지 늘어날 수 있습니다. 심지어 가격도 어마어마하게 싸지고 있습니다. 구글 발표 자료에 따르면 18개월 동안 플래그십 모델의 가격이 무려 97%나 싸졌다고 합니다. 즉, 가격도 점점 저렴해지고 있습니다. 그래서 이번 강의에서 이런 구조를 구축하고, 앞으로 AI 모델이나 데이터를 교체하면서 점점 발전시켜 보겠습니다.

추가로 이번에는 백테스트하는 도구도 만들었습니다. 특정 기간 동안 AI 모델이 어떤 프롬프트로 어떤 데이터를 가지고 어떤 성과를 내는지, 과거 데이터를 이용해서 테스트해보고, 이런 식으로 백테스트 리포트를 만드는 것까지 구현해 보았습니다. 개념적인 설명만으로는 잘 이해가 안 되실 수 있으니, 뒤에서 실습하면서 더 자세히 이해하실 수 있을 겁니다.

꼭 알아야 할 점: 이 강의는 돈을 버는 방법에 대한 강의가 아닙니다. 이 점을 오해하시는 분들이 계신 것 같은데, 저는 투자 전문가가 아니며, AI에게 투자를 맡기는 방법에 대한 강의를 진행하는 것입니다. 이 강의를 통해 구현하는 것은 구현의 한 예시일 뿐이고, 이러한 방법론을 적용해서 여러분만의 투자에 사용하는 데이터나 전략을 이용해 AI가 투자를 자동으로 하게끔 만드는 것을 배우는 강의입니다. 따라서 데이터나 전략은 얼마든지 여러분이 바꿔 보실 수 있습니다. 이 강의대로 구현하면 돈을 번다는 강의가 아니라, 여러분의 취향과 투자 철학에 맞게 AI를 활용하는 방법에 대한 강의라는 점을 꼭 강조드립니다.

2강 – 강의 자료 및 수강 안내

이제 강의 자료와 수강 방법에 대해 안내드리겠습니다. 이 강의는 1강부터 7강까지 유튜브에 무료로 공개되어 있습니다. 무료 강의 자료는 조코딩 카페의 네이버 카페 강의 자료 탭에 올려져 있으니, 강의별 접속 사이트와 사용된 코드 등을 확인하시면 됩니다. 7강 이후의 강의는 멤버십 등 유료 결제를 통해 보실 수 있으며, 유료 강의 자료는 별도 사이트에 비밀번호를 걸어 제공됩니다. 비밀번호는 조코딩 유튜브 채널 멤버십 탭의 전용 게시물에서 확인 가능합니다. 관련 링크와 업데이트나 수정 사항은 영상의 고정 댓글에서 확인해 주세요.

무료 파트에 대한 강의 자료는 조코딩 카페에 올려두었으니, 이 주소로 접속하시면 네이버 카페 강의 자료 탭에서 강의별로 접속한 사이트와 사용된 코드 등을 확인하실 수 있습니다. 유료 강의 자료의 경우, 별도로 사이트를 만들어 비밀번호를 걸어두었으며, 비밀번호는 조코딩 유튜브 채널 멤버십에 가입하시면 멤버십 탭에서 전용 게시물로 확인 가능합니다. 추가로, 영상은 변경이 불가능하니 강의 내용 속 업데이트나 기타 수정 사항에 대한 안내도 고정 댓글에서 확인해 주시면 관련 내용들을 모아두겠습니다.

꼭 알아야 할 점: 이 강의는 개발 강의지만 코딩을 잘해야 들을 수 있는 것은 아닙니다. 요즘은 AI가 코딩을 워낙 잘해 주는 ‘바이브 코딩’ 시대입니다. 자연어로 AI에게 지시하면 코드를 알아서 작성해 줍니다. 이번 강의에서는 대부분의 코드를 AI가 생성하며, 최소 기능 구현 시 원리를 이해하기 위해 세부 코드를 보기도 하지만, 뒤로 갈수록 AI에게 코딩을 시키는 방법론이 중심이 됩니다. 코딩 실력이 크게 필요하지 않으며, 앞부분은 무료로 공개되어 있으니 따라오시면서 어렵지 않다면 뒤까지 이어서 들으시면 됩니다. 파이썬 기초 과정도 유튜브 채널에 무료로 올려져 있으니, 코드 레벨에서 더 이해하고 싶으신 분들은 재생 목록을 참고하시기 바랍니다.

궁금한 점이나 코드가 이해 안 될 때는 댓글로 질문하시면 최대한 답변드리겠지만, 문의가 많아 답변을 못 드릴 수도 있습니다. 그럴 경우 AI에게 물어보는 것을 추천드립니다. 예를 들어, “이 코드를 중학생도 이해할 수 있게 한 줄씩 설명해줘”라고 물어보면 한 줄 한 줄 자세히 설명해줍니다. 이해가 안 되는 부분이나 오류가 생겼을 때 AI와 소통하시면 웬만한 문제는 다 해결 가능하니 적극 활용해 보세요. 안내는 여기까지이고, 강의 재미있게 들어주시면 감사하겠습니다. 선물 거래를 처음 접하시는 분들도 계실 것 같아, 다음 강의에서는 개념부터 짚고 시작하겠습니다.

3강 – 선물 거래의 개념

이제 선물 거래의 개념을 자세히 설명드리겠습니다. 선물 거래, 영어로는 ‘Futures Trading’이라고 하며, 미래의 가치를 사고파는 거래입니다. 쉽게 말해, 미래 가격이 오를지 내릴지를 배팅하는 개념으로 이해하시면 됩니다. 선물이라는 용어를 들으면 선물을 주는 ‘기프트’를 떠올릴 수 있지만, 여기서는 ‘미래’라는 의미의 ‘퓨처(Future)’입니다. 정확한 정의는 복잡하지만, 간단히 말해 가격 상승에 배팅하는 ‘롱(Long)’과 하락에 배팅하는 ‘숏(Short)’ 포지션을 취하는 거래 방식입니다.

현물 거래가 단순히 매수와 매도를 결정하는 것이라면, 선물 거래는 상승에 배팅하는 롱과 하락에 배팅하는 숏이라는 두 가지 포지션이 있습니다. 추가로 증거금(Margin)과 레버리지(Leverage)라는 개념이 있습니다. 증거금은 배팅에 거는 담보 금액이고, 레버리지는 작은 자본으로 큰 투자를 할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 증거금 1천만 원에 레버리지 10배를 걸면 1억 원을 투자할 수 있습니다. 가격이 10% 오르면 1천만 원이 2천만 원이 되지만, 반대로 10% 떨어지면 원금이 전부 날아갑니다. 이를 ‘청산’이라고 하며, 매우 위험한 상황입니다.

구체적인 예시를 들어보겠습니다. 증거금 1천만 원을 걸고 레버리지를 10배로 설정하면 1억 원을 투자할 수 있습니다. 포지션을 롱으로 잡는다면 상승에 배팅하는 것이고, 비트코인 가격이 1억에서 1억 1천만 원으로 10% 오르면, 현물 투자라면 1천만 원이 100만 원 이득이지만, 선물 투자에서는 레버리지 10배로 인해 1천만 원 이득, 즉 원금이 2천만 원이 됩니다. 반대로, 숏 포지션으로 하락에 배팅하고 가격이 10% 오르면, 현물에서는 100만 원 손실이지만 선물에서는 1천만 원 전부 손실, 즉 원금이 ‘빵원’이 되는 겁니다. 10% 변동만으로도 자산이 두 배가 되거나 전부 날아갈 수 있는 고위험 투자라는 점을 이해하셔야 합니다.

꼭 알아야 할 점: 선물 거래는 고위험 투자이며, 원금 손실의 가능성이 큽니다. 스톱 로스(Stop Loss), 즉 손절 라인을 반드시 설정해 위험을 관리해야 합니다. 스톱 로스는 손절 라인에 도달하면 계약을 종료해 완전 청산을 막아주는 안전장치입니다. 또한 익절(Take Profit) 라인을 설정해 수익을 확보하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 10% 하락 후 다시 오르더라도 스톱 로스를 설정하지 않았다면 청산으로 인해 자산을 모두 잃을 수 있습니다. 저는 바이낸스에서 청산을 경험한 적이 있는데, 증거금보다 더 큰 변동이 생기면 문자가 오면서 자산이 싹 날아가는, 하늘이 무너지는 느낌을 받았습니다. 절대 포지션을 그냥 열어놓지 마시고, 무조건 스톱 로스를 설정해 손실이 일정 이하로 내려가지 않도록 선을 정해두셔야 합니다. 적절한 익절과 손절 라인을 설정하면 투자가 될 수 있지만, 이를 설정하지 않으면 변동성이 큰 시장에서 언젠가 청산당할 수 있습니다. 오징어 게임에서도 선물 투자로 빚을 지고 출전하는 캐릭터가 나오죠. 그만큼 위험한 투자라는 점을 다시 한번 강조드립니다. 투자 책임은 항상 본인에게 있음을 명심하시고, 이 강의를 따라오실 때 주의 깊게 진행해 주세요.

4강 – 챗GPT로 원리 이해하기

이제 AI가 투자 판단을 진행한다는 개념이 생소하실 수 있으니, 어떤 식으로 AI가 데이터를 보고 투자 판단을 내리는지, ChatGPT를 이용해 코딩 없이 원리를 이해하는 시간을 가져보겠습니다. 사람이 투자 판단을 내릴 때는 차트를 보고 오를지 내릴지 분석하고, 뉴스도 확인하며 판단을 내립니다. 판단이 서면 매수나 매도를 지정해 들어갈 수 있죠. 이 과정을 AI가 대신해 줄 수 있다는 점을 보여드리겠습니다.

먼저, AI에게 차트 데이터를 제공하겠습니다. 실제로는 뒤에서 API로 데이터를 구체적으로 받아오겠지만, 지금은 간략하게 현재 차트에 대한 스크린샷을 찍어 ChatGPT에 붙여넣겠습니다. 그 다음, AI에게 역할을 지정해 줍니다. “너는 암호화폐 트레이딩 전문가야”라고 역할 지정을 하면 AI가 그 역할에 충실하게 수행합니다. 이어서 “시장 데이터를 분석하고, 제공된 데이터를 기반으로 롱 또는 숏으로 응답해라”라고 지시하고, “그렇게 판단한 이유를 알려줘”라고 추가로 요청합니다.

응답이 나오면, AI는 예를 들어 “하락에 배팅하라”며 숏 판단을 내리고, 다양한 이유와 전략적 조언을 함께 제공합니다. 이렇게 데이터를 제공하면 AI가 종합적으로 분석해 판단을 내려줍니다. 마치 인간이 차트를 보고 롱이나 숏을 결정하는 것과 비슷한 방식으로 AI가 대신 판단을 내릴 수 있습니다. 하지만 스크린샷을 일일이 붙여넣고 뉴스나 커뮤니티 데이터를 복사해 넣는 것은 사람의 노동이 계속 들어가니 비효율적입니다. 따라서 파이썬을 이용해 완전히 자동화하고, 응답 데이터를 받아와 바이낸스 API를 통해 자동으로 거래가 되도록 만들어 보겠습니다. 이 개념이 이해가 안 되실 수 있으니, 뒤에서 실제 코드를 구현해보면 더 감이 오실 겁니다. 다음으로는 환경 세팅을 진행해 보겠습니다.

5-1강 – 환경세팅(1) – 선물 거래소 가입하기

이제 선물 거래를 위한 환경 세팅을 시작하겠습니다. 먼저 선물 거래소에 가입해야 하는데, 안타깝게도 한국에서는 선물 거래를 지원하는 거래소가 없습니다. 그래서 해외 거래소를 이용해야 하며, 이번 강의에서는 세계 1위 해외 거래소인 바이낸스(Binance)를 사용하겠습니다. 바이낸스는 코인마켓캡 기준으로 현물 거래와 선물 거래 모두 1위이며, 거래량이 압도적으로 많아 비교적 안전한 거래소로 평가됩니다. 거래소는 해킹이나 파산(예: FTX) 등의 위험이 있으니 규모가 큰 곳을 선택하는 것이 중요합니다.

바이낸스에 가입할 때 수수료 10% 할인을 받으시려면 특정 레퍼럴 코드를 입력하시면 됩니다. 이 코드는 강의 자료에 남겨두겠으니 확인하시고 입력하시면 저와 가입자 모두에게 혜택이 있습니다. 입력하지 않으면 10% 손해를 보니 꼭 입력하시길 권장드립니다. 가입은 바이낸스 홈페이지나 앱을 통해 진행할 수 있으며, 이메일, 전화번호, 구글, 애플, 텔레그램 로그인을 이용해 가입하실 수 있습니다.

기본 가입 후에는 KYC(본인 인증)를 거쳐야 입금이 자유롭게 가능합니다. 신분증으로 인증하면 되며, 바로 안 뜨시는 분들은 바이낸스에 로그인 후 프로필의 계정(Account) 메뉴에서 ‘Identification’의 ‘Start Now’를 눌러 진행할 수 있습니다. 신분증 선택 후 ‘Continue’를 누르면 직접 업로드하거나 스마트폰 QR코드 스캔으로 인증할 수 있습니다. 바이낸스 앱(구글 플레이 스토어 또는 애플 앱 스토어에서 다운로드)으로도 가입과 인증을 진행할 수 있습니다.

보안을 위해 2차 인증(2FA)을 설정해야 합니다. 바이낸스 홈페이지에서 프로필의 계정(Account)으로 들어가 ‘Security’ 탭을 누르면 ‘Authenticator App’이 있습니다. ‘Manage’를 클릭해 QR코드를 스캔하고, 구글 OTP(구글 플레이 스토어 또는 앱 스토어에서 ‘Google Authenticator’ 다운로드) 앱에 등록하면 OTP 번호가 생성됩니다. 이 번호는 로그인 및 입출금 시 필요하며, 계정을 더 안전하게 관리할 수 있습니다.

선물 거래를 위해서는 별도의 선물 계좌를 개설해야 합니다. 바이낸스 홈페이지에서 ‘Futures’의 ‘USD Futures’ 메뉴로 진입하거나, 이벤트 진행 중이라면 프로필 대시보드에서 관련 창을 통해 진입하면 ‘Open Futures Account’ 창이 뜹니다. 디폴트 레버리지는 5배로 설정하시면 나중에 변경 가능합니다. 중요한 점은 ‘Futures Referral Code’를 입력하면 수수료 10% 할인을 받을 수 있다는 점입니다. 제 코드를 입력해 주시면 감사하겠지만, 다른 코드라도 꼭 입력하시길 권장드립니다. 수수료는 거래가 쌓이면 꽤 큰 금액이 되니 할인을 받는 것이 중요합니다. 체크 후 ‘Open’을 누르면 선물 거래 계좌가 열립니다. 만약 레퍼럴 코드를 입력하지 못했다면 KYC를 해제하고 다시 만드는 것을 추천드립니다. 프로필 계정에서 ‘Identification’의 ‘Customer Support’를 통해 ‘Reset KYC’를 진행하면 초기화 후 새로운 이메일로 가입하며 코드를 입력할 수 있습니다.

5-2강 – 환경세팅(2) – 선물 계정 입금 방법

선물 계좌를 만들었으니, 이제 거래를 위한 돈을 입금하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 과정이 약간 복잡하니 전체 개요를 먼저 설명드리겠습니다. 먼저 국내 은행(제휴된 K뱅크나 국민은행 등)에서 국내 거래소(업비트, 빗썸, 코인원 등)로 입금합니다. 국내 거래소에서 해외 거래소로 보내는데, 원화를 직접 보낼 수 없으니 수수료가 저렴한 코인(예: 리플 XRP)을 보내는 것이 일반적입니다. 해외 거래소 내에서도 선물 지갑이 별도로 분리되어 있으니, 해외 거래소 계정에서 선물 계정으로 추가 이동 과정을 거쳐야 합니다.

예시로 빗썸 거래소에서 바이낸스로 코인을 옮기는 과정을 보여드리겠습니다. 빗썸 가입을 안 하셨다면 구글 플레이 스토어나 앱 스토어에서 ‘빗썸’을 검색해 다운로드 후 회원 가입을 진행하세요. 마찬가지로 KYC 고객이 되어야 바이낸스로 송금이 가능하며, 실명 계좌 연결이 필요합니다. 현재는 농협에서 국민은행으로 제휴 은행이 바뀌는 시점이라, 국민은행 계좌를 이용해 등록하시면 됩니다.

빗썸 가입과 계좌 연결이 완료되면, 입출금 메뉴에서 원화를 연결된 계좌에서 입금할 수 있습니다. 원하는 금액을 지정하고 입금을 누르면 인증 후 원화가 입금됩니다. 원화를 바로 보낼 수 없으니 수수료가 저렴한 코인을 구매해 보내야 합니다. 대표적으로 XRP(리플)를 추천드리며, 거래소에서 XRP를 검색해 원하는 만큼 매수합니다. 예를 들어, 50만 원 어치를 매수한 경우, 입출금 메뉴에서 매수한 XRP가 표시됩니다. XRP를 클릭해 출금으로 들어가 바이낸스 지갑 주소로 보내야 합니다.

바이낸스 지갑 주소를 확인하려면 바이낸스에 접속해 메뉴의 ‘Wallet’에서 ‘Spot’ 메뉴로 들어가 XRP를 검색합니다. 오른쪽 액션 메뉴에서 ‘Deposit’를 누르면 입금 주소가 나오며, 이 주소를 복사해 빗썸 출금 화면의 주소란에 입력하고, 메모도 함께 복사해 입력합니다. 보낼 수량을 최대치로 설정해 ‘다음’을 누르고 인증 후 출금 신청을 하면 5~10분 내에 바이낸스 지갑으로 XRP가 입금된 것을 확인할 수 있습니다.

바이낸스에서 XRP를 USDT(스테이블 코인, 달러 역할)로 교환해야 합니다. ‘My Assets’에서 XRP를 클릭하고 ‘Trade’를 눌러 XRP/USDT 시장에서 시장가로 매도하면 USDT로 변환됩니다. 이후 ‘Futures’에서 ‘USDT Futures’로 들어가 오른쪽 아래 ‘Transfer’를 눌러 현물 지갑에서 선물 지갑으로 USDT를 옮깁니다. 예를 들어 1000 USDT를 입력하고 ‘Confirm’을 누르면 선물 계좌에 입금이 완료됩니다. 이제 선물 거래 준비가 모두 끝났습니다.

5-3강 – 환경세팅(3) – 개발 환경 세팅

이제 본격적인 개발을 위해 개발 환경을 세팅해 보겠습니다. 크게 세 가지 세팅이 필요합니다. 첫째, 파이썬과 VS Code를 통해 파이썬 개발 환경을 만들고, 둘째, 오픈 AI의 API 키를 가져와 AI를 활용할 수 있도록 하며, 셋째, 바이낸스 API 키를 통해 바이낸스 계정과 연동되도록 세팅하겠습니다.

먼저 파이썬을 설치합니다. 파이썬은 자동 매매 프로그램을 만들기 위한 프로그래밍 언어입니다. 이미 설치된 분들은 그대로 사용하시면 되고, 설치가 안 된 분들은 파이썬 공식 사이트에서 다운로드하시면 됩니다. 윈도우나 맥OS에 맞는 버전을 선택해 설치하세요. 추천 버전은 3.13.2로, 최신 버전이라 선택했지만 다른 3.x 버전도 상관없습니다. 설치 시 아래 두 가지 체크박스를 모두 체크하고 ‘Customize Installation’을 눌러 모든 옵션을 체크한 후, 경로를 C:\Program Files\Python313에 설치합니다. 설치 완료 후 ‘Close’를 누르면 됩니다.

다음으로 코드 작성 에디터인 VS Code(Visual Studio Code)를 설치합니다. 이미 다른 에디터를 사용하시는 분들은 그대로 사용하셔도 되지만, 초보자 분들을 위해 가장 대중적인 VS Code를 설치해 보겠습니다. code.visualstudio.com에서 다운로드 후 설치하며, 모든 옵션을 체크하고 설치를 완료하면 코딩 창이 열립니다. VS Code에서 파이썬을 사용하려면 왼쪽 ‘Extensions’ 아이콘을 클릭해 ‘Python’을 검색하고 설치합니다. 파일 > Open Folder를 통해 작업 폴더(예: C드라이브에 ‘Futures’ 폴더)를 만들어 설정하세요.

파이썬 설치 테스트를 위해 새 파일 ‘test.py’를 만들고, ‘print(“Hello”)’를 입력 후 저장(Ctrl+S)합니다. 터미널에서 ‘python test.py’를 실행하면 ‘Hello’가 출력되면 설치가 정상적으로 된 것입니다. 추가로 ‘Select Interpreter’에서 파이썬 버전(3.13.2)을 지정하고, 터미널에서 ‘python’ 입력 시 버전을 확인해 일치시키면 됩니다. 오류가 발생하면 환경 변수 설정에서 파이썬 경로를 추가하거나 우선순위를 조정해야 합니다.

다음으로 오픈 AI에서 API 키를 받아오겠습니다. 이미 ChatGPT Plus나 Pro를 유료 결제하셨더라도 API는 별도 플랫폼에서 새로 등록하고 충전해야 합니다. platform.openai.com에서 회원가입 후 사용자 이름, 생년월일, 조직 이름(개인이라면 ‘Personal’ 입력)을 입력하고, API 키 이름(예: Binance Key)과 프로젝트 이름(예: Binance)을 설정해 키를 생성합니다. 생성된 키를 복사해 VS Code에서 새 파일 ‘.env’를 만들어 ‘OPENAI_API_KEY=”키값”’ 형식으로 저장(Ctrl+S)합니다. 기존 계정이 있다면 로그인 후 새 프로젝트와 키를 만들어 동일하게 저장하세요.

마지막으로 바이낸스 API 키를 설정합니다. 바이낸스 홈페이지에서 프로필 > Account > API Management로 들어가 ‘Create API’를 눌러 키를 생성합니다. ‘System Generated’를 선택하고 이름(예: Binance)을 입력 후 2차 인증(OTP)을 진행합니다. 보안을 위해 ‘Restrict IP’를 설정해 내 IP 주소(‘what is my ip’ 검색으로 확인)에서만 사용 가능하도록 하고, ‘Enable Spot & Margin Trading’과 ‘Futures’를 체크한 후 저장합니다. API 키와 Secret 키를 복사해 ‘.env’ 파일에 ‘BINANCE_API_KEY=”키값”’과 ‘BINANCE_SECRET_KEY=”키값”’으로 저장합니다.

이제 필요한 라이브러리를 설치합니다. 새 파일 ‘requirements.txt’를 만들어 필요한 라이브러리(env, openai, ccxt, pandas)를 입력 후 저장하고, 터미널에서 ‘pip install -r requirements.txt’(맥은 ‘pip3’)를 실행해 설치합니다. 테스트 코드로 API 키가 잘 불러와지는지 확인하면 환경 세팅이 완료됩니다. 다음 시간부터 본격적으로 AI 비트코인 투자 자동화 선물 거래를 진행해 보겠습니다.

6-1강 – 최소 기능 제품 만들기(1) – 개요

이제 AI가 선물 투자를 자동으로 진행하는 최소한의 기능 제품(MVP, Minimum Viable Product)을 만들어 보겠습니다. 최소 기능을 만들면서 원리를 이해하고, 여기에 다양한 데이터와 전략을 변형하며 추가할 수 있습니다. 먼저 가장 기본적인 구조를 만들고, 이후 살을 붙여 보겠습니다.

AI가 선물 투자를 자동으로 하는 기본 구조는 다음과 같습니다. 어떤 데이터를 넣어서 AI가 투자 판단을 진행하고, 선물 투자에서는 롱 또는 숏 판단을 내립니다. 그 판단에 따라 실제로 바이낸스 선물 거래소에서 포지션에 진입하고, 목표가(익절)와 손절(스톱 로스) 라인을 설정해 그 포지션에 도달하면 종료되는 사이클을 만듭니다. 이 과정을 반복적으로 실행하면 AI가 자동으로 투자를 하는 기본 구조가 완성됩니다.

그림으로만 봐서는 이해가 어려울 수 있으니, 직접 코드로 구현하고 돌려보면서 실제로 돌아가는 모습을 보면 구조가 더 와닿으실 겁니다. 최소 기능을 구현하기 위해 총 4단계 과정을 진행합니다. 첫째, 바이낸스에서 차트 데이터를 가져옵니다. 다양한 데이터를 넣을 수 있지만, 최소 기능으로는 15분봉 96개 데이터를 가져오겠습니다. 둘째, 가져온 차트 데이터를 AI에게 제공하고 투자 판단을 받습니다. 다양한 요소로 판단을 받을 수 있지만, 기본적으로 롱 또는 숏 판단만 받겠습니다. 셋째, 받은 AI 판단을 이용해 실제로 바이낸스 API로 선물 투자를 진행합니다. 넷째, 진입 주문이 들어가면 스톱 로스(손절가)와 테이크 프로핏(익절가)을 설정해 안전하게 포지션이 종료될 수 있도록 만듭니다. 이 4단계를 거치면 계속 반복되는 구조를 통해 AI가 스스로 알아서 투자하는 기본 시스템이 완성됩니다.

6-2강 – 최소 기능 제품 만들기(2) – 차트 데이터 가져오기

이제 첫 번째 과정인 바이낸스 차트 데이터를 가져오는 것을 코드로 구현해 보겠습니다. 우리는 CCXT라는 라이브러리를 활용할 예정입니다. CCXT는 다양한 언어로 거래소 API를 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 라이브러리입니다. CCXT의 파이썬 라이브러리를 통해 데이터를 가져오겠습니다. 물론 CCXT 문서를 보면서 하나씩 코드를 작성할 수도 있지만, 지금은 2025년, AI를 활용하면 코딩을 더 쉽게 할 수 있습니다.

현재 촬영 시점에서는 Claude 3.7 Sonnet이 소프트웨어 벤치마크, 즉 코딩 능력에서 압도적인 성능을 보여주고 있어 이를 주로 활용하겠습니다. 하지만 미래에는 구글의 Gemini나 엘론 머스크의 XAI Grok 등 더 발전된 AI가 나올 수 있으니, 그때 가장 성능 좋은 AI를 사용하시면 됩니다. 현재 수준에서도 코딩에 전혀 문제가 없으니 어떤 AI를 활용하셔도 상관없습니다. 이 강의에서는 원하는 코드를 AI에게 명령어로 입력해 뽑아내고 실행하는 과정을 보여드릴 테니, 어떤 AI를 쓰든 응용하실 수 있습니다.

Claude를 활용해 기본 코드를 생성해 보겠습니다. 프롬프트로 “파이썬을 활용해서 CCXT 라이브러리로 바이낸스 선물 투자를 진행하려고 해. 차트 데이터를 가져오려고 하는데, 최근 15분봉 96개를 불러오는 코드를 작성해줘”라고 입력합니다. 15분봉 96개를 가져오는 이유는 15분 x 96 = 1440분, 즉 24시간(하루) 치 데이터를 기반으로 AI가 판단을 내리도록 하기 위함입니다. 프롬프트를 입력하면 AI가 코드를 생성해 줍니다.

생성된 코드를 복사해 VS Code에서 ‘mvp.py’ 파일을 만들어 붙여넣습니다. 코드 설명을 간략히 드리면, CCXT로 바이낸스 선물 거래소를 지정해 변수에 담고, ‘fetch_ohlcv’ 함수를 통해 OHLCV(오픈, 하이, 로우, 클로즈, 볼륨) 데이터를 가져옵니다. 15분봉 96개를 가져와 출력하는 코드입니다. 실행하면 최근 15분봉 96개 데이터가 출력되며, 데이터가 잘 가져와진 것을 확인할 수 있습니다. AI가 준 코드는 장황할 수 있으니, MVP 구현을 위해 간략하게 정리한 코드를 강의 자료에 올려두겠습니다. 정리된 코드는 CCXT와 Pandas를 이용해 바이낸스 선물 거래소에서 BTC/USDT 시장의 15분봉 96개 데이터를 가져와 데이터프레임 형식으로 변환하고, 시간대를 보기 좋게 타임스탬프로 바꿔 출력하는 구조입니다. 실행하면 동일하게 96개 데이터가 출력되며, 차트 15분봉 데이터를 성공적으로 불러온 것을 확인했습니다.

6-3강 – 최소 기능 제품 만들기(3) – AI에게 데이터 제공하고 판단 받기

이전 시간에 바이낸스 차트 데이터를 가져오는 데 성공했으니, 이제 이 데이터를 AI에게 넘겨주고 투자 판단을 받아보겠습니다. AI는 ChatGPT를 만든 OpenAI의 AI를 활용하려고 합니다. 이를 위해 platform.openai.com의 Playground 메뉴에서 테스트를 진행한 후 코드를 가져와 사용하겠습니다. UI는 업데이트될 수 있지만, 기본적으로 ‘Chat Completion API’로 설정해 동일하게 따라가실 수 있습니다.

먼저, 차트 데이터를 가져오는 코드를 실행하면 데이터프레임 형식으로 표가 출력됩니다. AI에게 제공할 때는 데이터프레임을 JSON 형태로 변환하는 것이 효율적입니다. ‘df.to_json()’을 사용해 JSON 데이터로 변환 후, 이를 복사해 Playground에 붙여넣습니다. 시스템 메시지로 AI의 역할을 지정합니다. “너는 암호화폐 트레이딩 전문가야. 시장 데이터를 분석하고 롱 또는 숏으로 응답해라”라고 입력합니다. 영어로 입력하면 성능이 더 좋아진다는 데이터가 있으니, 영어로 “You are a cryptocurrency trading expert. Analyze the market data and respond with Long or Short.”라고 작성하는 것이 좋습니다.

추가로, “롱 또는 숏 외에는 다른 문자는 쓰지 마”라고 프롬트를 보강하면 불필요한 설명이 줄어듭니다. ‘Run’을 누르면 AI가 판단(예: Short)을 내리는 것을 확인할 수 있습니다. 이제 이를 API 형태로 가져오기 위해 ‘Code’ 버튼을 눌러 코드를 복사하고, ‘mvp.py’에 붙여넣습니다. 코드에서 불필요한 파라미터는 제거하고, 차트 데이터를 JSON으로 변환한 결과를 유저 메시지에 넣습니다. OpenAI API 키를 불러오는 코드를 추가하고, 응답을 출력하도록 설정합니다. 실행하면 AI의 판단(예: Short)이 출력됩니다. 최종 응답값(롱/숏)만 추출하도록 코드를 간략화하면, 깔끔하게 결과만 확인할 수 있습니다. 이렇게 차트 데이터를 AI에게 제공하고 투자 판단을 받는 과정을 완료했습니다.

6-4강 – 최소 기능 제품 만들기(4) – AI의 판단에 따라 자동매매 진행하기

이제 AI의 판단을 받아왔으니, 이를 바탕으로 실제 바이낸스 선물 투자를 진행하는 과정을 구현하겠습니다. 데이터를 받아와 롱 또는 숏 판단을 받은 후, 바이낸스 거래소에서 API를 호출해 실제 포지션에 진입하는 것을 목표로 합니다. 지금까지 구현된 코드는 바이낸스 거래소 연결, 차트 데이터 가져오기, AI에게 데이터 제공, 최종 결과 받기까지였습니다. 이제 실제 계좌와 연결하기 위해 바이낸스 API 키를 등록해야 합니다.

강의 자료에 제공된 코드를 복사해 사용하면, 바이낸스 세팅 부분에 API 키와 시크릿 키를 기반으로 계좌와 연결하는 코드가 포함됩니다. 추가로 호출 빈도 제어와 시간 보정 옵션도 설정했습니다. AI 판단에서 응답을 소문자로 변환(‘lower()’)해 롱/숏을 통일하고, 최소 기능 구현을 위해 투자 금액을 100 USDT로 고정합니다. 현재 비트코인 가격을 불러와 100 USDT 이상이 되도록 수량을 계산하고, 레버리지를 5배로 설정합니다. AI 판단이 롱이면 매수 주문, 숏이면 매도 주문을 실행해 포지션에 진입합니다.

꼭 알아야 할 점: 이 코드를 실행하면 실제 거래가 진행되니, 여러분의 돈이 투입된다는 점을 유의하세요. 테스트로 포지션을 열었으니 빠르게 종료해야 합니다. 실행 시 오류(예: 타임스탬프 불일치)가 발생하면 컴퓨터 시간을 동기화해 해결할 수 있습니다. 실행하면 AI 판단(예: Short)에 따라 100 USDT 가치로 레버리지 5배 포지션이 진입되고, 바이낸스 선물 화면에서 확인할 수 있습니다. 하지만 스톱 로스와 익절 라인이 설정되지 않았으니, 잘못된 방향으로 움직이면 청산 위험이 있습니다. 다음 강의에서 이를 보완하겠습니다.

6-5강 – 최소 기능 제품 만들기(5) – 진입 주문 후 Stop Loss / Take Profit 주문 지정

이제 진입 후 스톱 로스(손절)와 테이크 프로핏(익절) 라인을 설정해 포지션이 안전하게 종료되도록 하겠습니다. 꼭 알아야 할 점: 비트코인 시장은 변동성이 크니, 스톱 로스를 설정하지 않으면 투자금이 전부 날아갈 수 있습니다. 이 과정은 반드시 진행해야 하며, 대참사를 막기 위해 필수적입니다.

이전 강의까지는 포지션 진입 코드만 있었으나, 이제 진입 후 스톱 로스와 테이크 프로핏을 지정하는 코드를 추가하겠습니다. 강의 자료의 코드를 참고하면 완성된 코드를 사용할 수 있습니다. 진입 가격을 불러와 손절은 0.5% 하락, 익절은 0.5% 상승으로 고정 설정합니다(나중에 AI가 조절 가능). 바이낸스의 ‘create_order’ 함수로 스톱 마켓과 테이크 프로핏 주문을 설정하고, 숏일 경우 반대로(스톱 로스: 0.5% 상승, 테이크 프로핏: 0.5% 하락) 설정합니다.

실행하면 AI 판단에 따라 포지션이 진입되고, 스톱 로스와 테이크 프로핏이 설정된 것을 바이낸스 화면에서 확인할 수 있습니다. 차트 설정에서 ‘Open Orders & Positions’를 체크하면 선이 표시됩니다. 가격이 상승하면(숏일 경우) 손절 라인이 작동해 손실을 제한하고, 하락하면 익절 라인에서 수익을 확보합니다. 간격(현재 0.5%)은 조절 가능하며, 뒤에서 AI가 자동으로 설정하도록 만들 수 있습니다. 현재는 테이크 프로핏 도달 시 다른 주문이 남아 있는 문제가 있으니, 다음 강의에서 보완하겠습니다.

6-6강 – 최소 기능 제품 만들기(6) – 디테일 수정 및 실제 자동매매 실행하기

지금까지 데이터를 기반으로 AI가 투자 판단을 내리고, 그 판단으로 바이낸스 선물 거래소에 진입하며, 스톱 로스와 테이크 프로핏을 설정해 포지션을 종료하는 최소 기능을 구현했습니다. 이제 이 과정을 계속 반복하도록 만들어 자동매매를 완성하겠습니다. 반복문(while loop)을 사용해 구현하며, 강의 자료의 완성된 코드를 참고하세요.

코드 변경사항을 설명드리면, 바이낸스 세팅은 그대로 두고, 오픈 AI를 미리 열어두며 출력문을 보강해 진행 상황을 알기 쉽게 했습니다. ‘while True’ 반복문을 통해 무한 반복을 설정하고, 현재 포지션 확인 로직을 추가해 이미 포지션이 있다면 새로 진입하지 않도록 했습니다. 또한, 테이크 프로핏 도달 시 남아 있는 오픈 오더를 취소하는 로직을 추가해 깨끗한 상태에서 새 포지션에 진입하도록 했습니다. 1초 딜레이를 설정해 너무 빠른 반복을 방지하며, 현재 상황을 계속 점검합니다.

실행하면 현재 포지션이 없으면 AI 판단으로 새 포지션을 열고, 스톱 로스와 테이크 프로핏을 설정하며, 1초마다 상황을 확인합니다. 바이낸스 화면에서 새 포지션과 오더가 설정된 것을 확인할 수 있습니다. 프로그램 종료는 터미널에서 Ctrl+C를 눌러 가능하며, 포지션은 바이낸스에서 ‘Close Position’으로 시장가로 종료하거나 오픈 오더를 삭제할 수 있습니다. 이렇게 AI가 자동으로 판단하고 투자하는 과정이 모두 완성되었습니다.

7강 – 정리 및 구현할 내용 소개

지금까지 데이터를 AI에게 제공해 투자 판단을 받고, 그 판단으로 바이낸스 선물 거래 포지션에 진입한 후, 목표가 도달 시 포지션을 종료하며, 이 과정을 반복하는 최소 기능을 구현했습니다. 현재는 15분봉 데이터만 사용했지만, 다양한 데이터(다른 시간대 차트, 뉴스, 커뮤니티 게시물, 투자 철학 등)를 추가할 수 있습니다. 투자 판단도 현재는 롱/숏만 받았으나, 목표가, 스톱 로스, 테이크 프로핏, 진입 여부, 포지션 사이즈(켈리 방정식 기반), 레버리지 등을 AI가 판단하도록 확장할 수 있습니다.

이번 강의에서 구현할 내용은 다음과 같습니다. 데이터는 다양한 시간대 차트, 최신 뉴스, 워렌 버핏의 투자 철학, 과거 거래 내역을 반영해 반성 후 재투자하도록 만듭니다. 투자 판단은 롱/숏 외에 진입 여부, 포지션 규모, 레버리지, 스톱 로스/테이크 프로핏을 유동적으로 설정하고, 판단 이유를 저장합니다. 데이터베이스에 데이터를 쌓아 스트림 웹 대시보드로 실시간 관찰 가능하게 하며, 과거 데이터로 백테스트도 진행할 예정입니다.

꼭 알아야 할 점: 이 강의에서 보여드리는 것은 예시일 뿐이며, 데이터 추가 방법과 AI와 함께 코딩하는 원리를 이해하시면 여러분만의 데이터, 전략, 투자 철학을 담은 AI 자동 매매 봇을 만드실 수 있습니다. 이후 강의는 조코딩 채널 멤버십 가입을 통해 보실 수 있으며, 다양한 모델로 테스트한 결과(예: 3.85% 이득)도 확인 가능합니다. 하락장에서도 숏 판단으로 수익을 낼 수 있으며, 스톱 로스와 테이크 프로핏으로 안전하게 관리하는 AI 자동 선물 투자 강의에 많은 관심 부탁드립니다.