저스틴) 오늘 작성한 글들과 관련된 대화를 가지고 강의 하나를 더 만들라고 했습니다.

안녕하세요, 여러분! 일타강사 저스틴입니다. 오늘은 제공된 자료를 바탕으로 RBI 시스템과 트레이딩 자동화의 핵심 요소들을 정리하고, 이를 통해 알고리즘 트레이딩 전략을 효과적으로 개발하고 구현하는 방법에 대해 강의하겠습니다. 또한, AI를 활용한 트레이딩 자동화와 Bybit API를 통한 거래 실행 및 관리 방법, 그리고 짐 시몬스의 철학을 반영한 시스템 고수의 중요성에 대해 다루겠습니다. 자, 그럼 시작해볼까요?

RBI 시스템: 트레이딩 자동화의 핵심

제가 트레이딩을 자동화하기 위해 따르는 시스템은 RBI, 즉 Research(연구), Backtest(백테스팅), Implement(구현)입니다. 이 시스템은 짐 시몬스(Jim Simons)와 같은 전설적인 트레이더가 사용했던 방법론과 유사합니다. 감정적 판단을 배제하고 데이터 기반의 체계적인 접근을 통해 트레이딩 성공 가능성을 높이는 것이 목표입니다.

연구(Research): 알고리즘 트레이딩의 첫 단계는 연구입니다. 시장 행동을 이해하고, 입증된 트레이딩 전략을 공부하며, 다양한 시장 조건에서 효과적인 전략을 분석합니다. Google Scholar, ‘Chat with Traders’ 팟캐스트, ‘Market Wizards’ 시리즈와 같은 도서, 유튜브 및 트레이딩 포럼에서 아이디어를 얻을 수 있습니다. 연구는 코드 작성 전 반드시 이루어져야 합니다.
백테스팅(Backtest): 연구한 전략을 과거 데이터(Open, High, Low, Close, Volume)를 활용해 검증하는 과정입니다. 과거에 효과적이었다면 미래에도 성공 가능성이 높아지지만, 보장되지는 않습니다. 백테스팅은 성능 지표(Profit Factor, Expectancy, Sharpe Ratio 등)를 평가하고 매개변수를 조정하는 데 필수적이며, 오버피팅(Overfitting)을 피하기 위해 Walk-Forward Testing과 다양한 시장 환경 테스트가 필요합니다.
구현(Implement): 성공적인 백테스팅 결과를 바탕으로 전략을 코드로 구현하고, 리스크 관리를 설정한 후 신중하게 배포합니다. 소규모 테스트를 통해 점진적으로 규모를 확장하며 모니터링하는 것이 중요합니다. HyperLiquid, Binance 등 거래소와 CCXT 라이브러리를 활용해 구현할 수 있습니다.

RBI 시스템은 수천 명의 트레이더에게 트레이딩 자동화를 도운 검증된 방법론이며, 무료로 moondev.com에서 로드맵을 확인하실 수 있습니다. 모든 코드는 GitHub에서 공개되어 있으니 참고하세요.

트레이딩 전략 개발의 4단계 프로세스 (Neurotrader 접근법)

Neurotrader의 4단계 프로세스는 전략 개발과 검증에 체계적인 접근을 제공합니다. 이 방법은 대부분의 트레이딩 전략에 적용 가능하며, 오버피팅을 방지하고 신뢰도를 높이는 데 유용합니다.

인샘플 엑셀런스(In-Sample Excellence): 개발 데이터(인샘플 데이터)를 사용해 전략 성능이 뛰어난지 평가합니다. 전략의 우수성과 오버피팅 여부를 판단하며, 일관성 없는 기간을 분석해 개선 여지를 찾습니다. 예를 들어, 도니안 채널 브레이크아웃(Donchian Channel Breakout) 전략을 비트코인 2016~2019년 데이터로 테스트해 Profit Factor 1.08을 달성했습니다.
인샘플 몬테카를로 퍼뮤테이션 테스트(In-Sample Monte Carlo Permutation Test): 성능이 실제 패턴에서 비롯된 것인지, 데이터 마이닝 바이어스(Data Mining Bias)로 인한 우연인지 확인합니다. 데이터를 무작위로 섞어 테스트하며, p-값이 1% 미만일 경우 테스트를 통과했다고 봅니다.
워크포워드 테스트(Walk-Forward Test): 최적화에 사용되지 않은 미래 데이터(예: 2020년)에 전략을 적용해 성능을 검증합니다. 이는 실제 트레이딩 환경을 모방하며, 데이터 마이닝 바이어스의 영향을 줄입니다.
워크포워드 몬테카를로 퍼뮤테이션 테스트(Walk-Forward Monte Carlo Permutation Test): 워크포워드 결과가 실제 패턴에 기반한 것인지 확인하기 위해 미래 데이터를 섞어 테스트합니다. 1년 데이터에서는 p-값 5% 미만, 2년 이상 데이터에서는 1% 미만을 기준으로 신뢰도를 판단합니다.

AI 활용: 트레이딩 프로세스 가속화

AI는 트레이딩 자동화에서 강력한 도구입니다. Cursor(IDE), FlowPro(음성-텍스트 AI), Claude 3.7과 같은 모델을 사용해 코딩 속도를 높이고, 백테스팅 및 전략 개발을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트를 활용해 실시간 백테스팅을 수행하거나 코드 버그를 수정할 수 있습니다. Moon Dev님은 AI를 통해 Bollinger Band Squeeze ADX 전략을 백테스팅하고, 이를 bot.py 템플릿으로 구현하는 과정을 보여줍니다. AI는 단순히 가격 예측이 아니라 프로세스 최적화와 시스템 개선에 사용됩니다.

짐 시몬스의 철학과 전략: 시스템 고수의 중요성

짐 시몬스는 알고리즘 트레이딩의 전설로, 310억 달러의 자산을 모으며 연평균 60% 이상의 수익률을 30년간 유지했습니다. 그의 핵심 원칙은 “컴퓨터 시스템을 절대 무시하지 않는다”는 것입니다. 시스템을 무시하면 과거 데이터 기반 백테스팅의 의미가 사라지기 때문입니다. Moon Dev님은 이를 RBI 시스템과 연결하며, 매일 연구, 백테스팅, 구현을 반복하는 것이 성공의 열쇠라고 강조합니다.

짐 시몬스가 사용한 전략 중 하나인 **실질적 상대 강도(RRS, Real Relative Strength)**는 자산의 성과를 기준 지수(예: BTC)와 비교해 상대적 강도를 측정하는 방법입니다. 이를 통해 기관 투자자의 조용한 포지션 축적을 감지할 수 있습니다. 또한, **마르코프 프로세스(Markov Process)**는 현재 상태에만 의존해 미래를 예측하는 확률적 모델로, 평균 회귀(Mean Reversion) 전략과 결합해 리세션 환경에서 강력한 성과를 낼 수 있습니다.

Bybit API를 통한 트레이딩 자동화

Bybit에서는 다양한 계정 유형(Unified, Spot, Funding 등)을 지원하며, API를 통해 거래 실행, 시장 데이터 수집, 포지션 관리를 자동화할 수 있습니다. 특히 Unified 계정은 자산을 통합적으로 관리해 자본 효율성을 극대화합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

주문 생성 및 관리: 시장가(Market), 지정가(Limit), 조건 주문(Stop-Loss, Take-Profit)을 생성하고 취소할 수 있습니다.
포지션 관리: 선물 거래에서 레버리지 설정(1-10배)과 포지션 모드(단방향/헤지)를 조정하며, BTCUSDT와 같은 통화 쌍을 거래할 수 있습니다.
시장 데이터 수집: 실시간 가격, 거래량, 캔들스틱 데이터(OHLCV)를 가져와 분석 및 AI 모델 학습에 활용합니다.
자동화 및 알림: 거래 봇 구현, 잔고 변화 모니터링, 사용자 알림(이메일, SMS 등)을 자동화할 수 있습니다.

API 사용 시 보안(API 키 보호), 속도 제한 준수, 한국 내 규제 준수(금융위원회 지침)가 중요합니다.

Moon Dev의 혁신적 접근: 트레이더 포지션 확인과 데이터 활용

Moon Dev님은 HyperLiquid 거래소의 온체인(On-Chain) 데이터를 활용해 모든 트레이더의 오픈 포지션을 실시간으로 확인하는 기술을 보여줍니다. 이를 통해 특정 코인(BTC, ETH 등)의 롱/숏 비율 및 개별 트레이더의 포지션을 파악할 수 있으며, 시장 동향을 이해하는 데 유용한 알파(Alpha)를 제공합니다. 또한, 독특한 데이터 소스를 활용해 경쟁자들과 차별화된 모트를 구축하는 것이 중요하다고 강조합니다.