GPT에게 맡기는 AI 비트코인 투자 자동화 - AI 에이전트 만들기 [조코딩]

GPT에게 맡기는 AI 비트코인 투자 자동화 - AI 에이전트 만들기 (1~5강 통합)

조코딩 JoCoding

 

GPT 기반 AI 비트코인 투자 자동화 완벽 가이드

⚠️ 중요한 위험 고지사항

이 가이드는 교육 목적으로 작성되었습니다. 암호화폐 투자는 원금 전액 손실 가능성이 있는 고위험 투자입니다.

• AI 판단이 항상 정확하지 않을 수 있음
• 투자 결과에 대한 모든 책임은 투자자 본인에게 있음
• 소액으로 충분한 테스트 후 진행 권장
• 지속적인 모니터링과 리스크 관리 필수

1. AI 투자 자동화의 진화

1.1 기존 방식 vs AI 방식 비교

2021년 방식 (고정 전략)

• 변동성 돌파 전략: 어제 변동폭 × K배 상승 시 매수, 종가 매도
• 한계점:
  • 시장 상황 변화 대응 불가
  • 뉴스/이벤트 무시
  • Prophet 라이브러리 기반 단순 가격 예측
  • 초보자 이해 어려움, 낮은 정확도

2024년 AI 방식 (지능적 판단)

• 대화형 AI 시대: ChatGPT, Claude 등 자연어 처리
• 멀티모달 능력: 텍스트, 이미지, 음성 통합 분석
• 대용량 컨텍스트: 200만 토큰 (2시간 영상, 22시간 오디오, 6만줄 코드)
• 종합적 판단: 인간과 유사한 다차원 분석

1.2 인간 투자 과정의 AI 구현

 

 

인간의 투자 판단 과정:
차트 데이터 → 보조지표 → 패턴 분석 → 뉴스/커뮤니티 → 투자 철학 → 종합 판단

AI의 투자 판단 과정:
동일한 데이터 입력 → GPT 종합 분석 → 투자 결정 → 자동 실행

2. 전체 시스템 아키텍처

2.1 시스템 구조도

 

 

데이터 수집 → GPT 분석 → 투자 판단 → 자동 매매 → 매매 기록 → 회고/개선 → 웹 모니터링
     ↑                                           ↓
     ←――――――――――――――― 피드백 루프 ←―――――――――――――――

2.2 핵심 컴포넌트

1. 데이터 수집 모듈: 차트, 뉴스, 지표 등 다양한 데이터 수집
2. GPT 분석 엔진: OpenAI API를 통한 종합 판단
3. 거래 실행 모듈: 업비트 API를 통한 자동 매매
4. 데이터베이스: 매매 기록 및 성과 저장
5. 웹 대시보드: 실시간 현황 모니터링
6. 학습 모듈: 과거 거래 기반 전략 개선

2.3 실제 운영 성과 예시

 

 

운영 기간: 11일
수익률: 1.8%
실행 주기: 8시간마다
판단 옵션: Buy/Sell/Hold + 비중 결정
추가 기능: 판단 근거 상세 기록

3. 개발 환경 구축

3.1 필수 계정 및 API 설정

업비트 계정 설정

 

 

bash

1. 업비트 앱 다운로드 및 회원가입
2. 고객확인(KYC) 완료
3. 케이뱅크 연동 (원화 입출금용)
4. API 키 발급:
   - https://upbit.com/service_center/open_api_guide
   - 권한: 자산조회, 주문조회, 주문하기
   - IP 제한 설정 (보안 강화)

OpenAI API 설정

 

 

bash

1. platform.openai.com 접속
2. 프로젝트 생성 (예: "bitcoin")
3. 크레딧 충전 (필수)
4. API 키 발급
주의: ChatGPT Plus와 별도 결제 시스템

3.2 개발 환경 설치

Python 설치 (권장: 3.9.13)

 

 

bash

# Windows
1. python.org에서 3.9.13 다운로드
2. "Add Python to PATH" 체크 필수
3. "Customize Installation" → 모든 옵션 체크

Visual Studio Code 설치

 

 

bash

1. code.visualstudio.com에서 다운로드
2. Python Extension 설치

3.3 프로젝트 구조 생성

 

 

C:\gpt-bitcoin\
├── .env                    # API 키 저장
├── requirements.txt        # 라이브러리 목록
├── test.py                # 환경 테스트
└── mvp.py                 # 메인 프로그램

4. 환경 설정 및 라이브러리 설치

4.1 환경변수 설정 (.env 파일)

 

 

bash

UPBIT_ACCESS_KEY="your_upbit_access_key"
UPBIT_SECRET_KEY="your_upbit_secret_key"  
OPENAI_API_KEY="sk-your_openai_api_key"

4.2 필수 라이브러리 (requirements.txt)

 

 

python-dotenv==1.0.0
openai==1.0.0
pyupbit==0.2.31

4.3 설치 및 테스트

 

 

bash

# 라이브러리 설치
pip install -r requirements.txt

# 환경변수 테스트 코드
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# API 키 확인
print(os.getenv("UPBIT_ACCESS_KEY"))
print(os.getenv("UPBIT_SECRET_KEY"))
print(os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

5. MVP (최소 기능 제품) 구현

5.1 핵심 기능 3단계

1. 데이터 수집: 업비트에서 30일 일봉 데이터 수집
2. AI 판단: GPT에게 차트 분석 후 Buy/Sell/Hold 결정 요청
3. 자동 매매: 판단 결과에 따른 실제 거래 실행

5.2 1단계: 차트 데이터 수집

 

 

python

import pyupbit
import pandas as pd

# 30일 일봉 데이터 수집
def get_chart_data():
    df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", count=30, interval="day")
    return df.to_json()  # JSON 형태로 변환

# 실행
chart_data = get_chart_data()
print(chart_data)

5.3 2단계: AI 투자 판단 구현

 

 

python

import openai
import json
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# OpenAI 클라이언트 초기화
client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def get_ai_decision(chart_data):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {
                "role": "system", 
                "content": """You are an expert in bitcoin investing. 
                Tell me whether to buy, sell, or hold at the moment based on the chart data provided.
                Response in JSON format like: {"decision": "buy", "reason": "some reason"}"""
            },
            {
                "role": "user", 
                "content": chart_data
            }
        ],
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    
    return json.loads(response.choices[0].message.content)

# 실행
decision = get_ai_decision(chart_data)
print(f"Decision: {decision['decision']}")
print(f"Reason: {decision['reason']}")

5.4 3단계: 자동 매매 실행

 

 

python

import pyupbit

# 업비트 로그인
upbit = pyupbit.Upbit(
    access=os.getenv("UPBIT_ACCESS_KEY"),
    secret=os.getenv("UPBIT_SECRET_KEY")
)

def execute_trade(decision_data):
    decision = decision_data['decision']
    reason = decision_data['reason']
    
    print(f"AI 판단: {decision}")
    print(f"이유: {reason}")
    
    if decision == "buy":
        # 보유 원화 조회 (수수료 0.05% 고려)
        my_krw = upbit.get_balance("KRW") * 0.9995
        
        # 최소 주문금액 5,000원 이상 확인
        if my_krw >= 5000:
            result = upbit.buy_market_order("KRW-BTC", my_krw)
            print("✅ 매수 완료")
        else:
            print("❌ KRW 5,000원 미만 - 매수 불가")
            
    elif decision == "sell":
        # 보유 BTC 조회
        my_btc = upbit.get_balance("BTC")
        current_price = pyupbit.get_orderbook("KRW-BTC")["orderbook_units"][0]["ask_price"]
        
        # 5,000원 이상인지 확인
        if my_btc * current_price >= 5000:
            result = upbit.sell_market_order("KRW-BTC", my_btc)
            print("✅ 매도 완료")
        else:
            print("❌ BTC 5,000원 미만 - 매도 불가")
            
    else:  # hold
        print("📊 홀드 - 거래 없음")

# 실행
execute_trade(decision)

6. 완성된 MVP 통합 코드

6.1 자동 실행 시스템

 

 

python

import os
import time
import json
import pyupbit
import openai
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# API 클라이언트 초기화
upbit = pyupbit.Upbit(
    access=os.getenv("UPBIT_ACCESS_KEY"),
    secret=os.getenv("UPBIT_SECRET_KEY")
)

client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

def ai_trading():
    print("🤖 AI 자동매매 실행 중...")
    
    # 1. 차트 데이터 수집
    df = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", count=30, interval="day")
    chart_data = df.to_json()
    
    # 2. AI 판단 요청
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": """You are an expert in bitcoin investing. 
                Tell me whether to buy, sell, or hold based on the chart data.
                Response in JSON format: {"decision": "buy/sell/hold", "reason": "detailed reason"}"""
            },
            {
                "role": "user",
                "content": chart_data
            }
        ],
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    
    result = json.loads(response.choices[0].message.content)
    decision = result['decision']
    reason = result['reason']
    
    print(f"📊 AI 판단: {decision}")
    print(f"💭 이유: {reason}")
    
    # 3. 거래 실행
    if decision == "buy":
        my_krw = upbit.get_balance("KRW") * 0.9995
        if my_krw >= 5000:
            upbit.buy_market_order("KRW-BTC", my_krw)
            print("✅ 매수 실행됨")
        else:
            print("❌ 잔액 부족 (5,000원 미만)")
            
    elif decision == "sell":
        my_btc = upbit.get_balance("BTC")
        current_price = pyupbit.get_orderbook("KRW-BTC")["orderbook_units"][0]["ask_price"]
        
        if my_btc * current_price >= 5000:
            upbit.sell_market_order("KRW-BTC", my_btc)
            print("✅ 매도 실행됨")
        else:
            print("❌ 보유량 부족 (5,000원 미만)")
    else:
        print("📊 홀드 - 거래 없음")

# 자동 실행 루프 (10초 간격)
if __name__ == "__main__":
    while True:
        try:
            ai_trading()
            print("⏰ 10초 대기 중...\n")
            time.sleep(10)
        except Exception as e:
            print(f"❌ 오류 발생: {e}")
            time.sleep(10)

7. 고급 기능 확장 방안

7.1 데이터 다양화

• 다중 시간대: 1분봉, 5분봉, 1시간봉, 일봉 통합 분석
• 기술적 지표: RSI, MACD, 볼린저 밴드 등
• 뉴스 데이터: 실시간 암호화폐 뉴스 크롤링
• 공포탐욕지수: 시장 심리 지표
• 거래량 분석: 비정상 거래량 패턴 감지

7.2 투자 전략 고도화

 

 

python

system_prompt = """
당신은 전문 비트코인 투자자입니다.

투자 철학:
- 워렌 버핏의 가치투자 원칙 적용
- 장기적 관점에서 시장 분석
- 리스크 관리 우선

판단 기준:
1. 기술적 분석 (40%)
2. 시장 심리 (30%) 
3. 뉴스/이벤트 (20%)
4. 거시경제 (10%)

응답 형식:
{
  "decision": "buy/sell/hold", 
  "confidence": 0.8,
  "position_size": 0.3,
  "reason": "상세한 분석 근거",
  "risk_level": "low/medium/high"
}
"""

7.3 웹 대시보드 구현

 

 

python

import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go
import sqlite3

def create_dashboard():
    st.title("🤖 AI 비트코인 자동매매 대시보드")
    
    # 실시간 현황
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    with col1:
        st.metric("총 수익률", "1.8%", "0.2%")
    with col2:
        st.metric("총 거래횟수", "23", "1")
    with col3:
        st.metric("승률", "65.2%", "2.3%")
    
    # 거래 내역
    st.subheader("최근 거래 내역")
    trades_df = load_trades_from_db()
    st.dataframe(trades_df)
    
    # 수익률 차트
    st.subheader("누적 수익률")
    profit_chart = create_profit_chart()
    st.plotly_chart(profit_chart, use_container_width=True)

if __name__ == "__main__":
    create_dashboard()

8. 실전 운영을 위한 고려사항

8.1 비용 최적화

• API 호출 최적화: 불필요한 중복 호출 방지
• 토큰 사용량 관리: 대용량 데이터 전송 시 비용 급증 주의
• 모델 선택: GPT-4 vs GPT-3.5-turbo 성능/비용 비교

8.2 리스크 관리

• 포지션 사이즈 제한: 전체 자산의 일정 비율로 제한
• 손절매 설정: 일정 손실률 도달 시 강제 청산
• 시장 변동성 대응: 급격한 시장 변화 시 거래 중단
• API 오류 처리: 네트워크 오류, 서버 점검 등 예외 상황 대응

8.3 성과 모니터링

 

 

python

def track_performance():
    """거래 성과 추적 및 분석"""
    trades = load_trades_from_db()
    
    # 수익률 계산
    total_return = calculate_total_return(trades)
    
    # 승률 계산  
    win_rate = calculate_win_rate(trades)
    
    # 최대 손실 계산
    max_drawdown = calculate_max_drawdown(trades)
    
    # 샤프 비율 계산
    sharpe_ratio = calculate_sharpe_ratio(trades)
    
    return {
        "total_return": total_return,
        "win_rate": win_rate, 
        "max_drawdown": max_drawdown,
        "sharpe_ratio": sharpe_ratio
    }

9. 학습 및 개선 시스템

9.1 과거 거래 분석

 

 

python

def analyze_past_trades():
    """과거 거래 분석 후 개선점 도출"""
    
    trades = load_trades_from_db()
    
    analysis_prompt = f"""
    다음은 지난 거래 내역입니다:
    {trades.to_json()}
    
    분석해주세요:
    1. 성공한 거래의 공통점
    2. 실패한 거래의 원인  
    3. 개선 방안
    4. 앞으로의 전략 수정 제안
    """
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "당신은 투자 분석 전문가입니다."},
            {"role": "user", "content": analysis_prompt}
        ]
    )
    
    return response.choices[0].message.content

9.2 적응형 전략

 

 

python

def adaptive_strategy():
    """시장 상황에 따른 전략 자동 조정"""
    
    # 최근 시장 변동성 계산
    volatility = calculate_recent_volatility()
    
    # 승률 기반 신뢰도 조정
    recent_win_rate = calculate_recent_win_rate()
    
    # 전략 파라미터 동적 조정
    if volatility > 0.05:  # 고변동성
        confidence_threshold = 0.8
        position_size_multiplier = 0.5
    else:  # 저변동성  
        confidence_threshold = 0.6
        position_size_multiplier = 1.0
        
    return {
        "confidence_threshold": confidence_threshold,
        "position_size_multiplier": position_size_multiplier
    }

10. 클라우드 배포 및 24시간 운영

10.1 AWS/GCP 배포

 

 

python

# requirements.txt for cloud deployment
python-dotenv==1.0.0
openai==1.0.0
pyupbit==0.2.31
streamlit==1.28.0
plotly==5.17.0
sqlite3
schedule==1.2.0

10.2 스케줄링 시스템

 

 

python

import schedule

def run_trading():
    """정해진 시간에 거래 실행"""
    try:
        ai_trading()
        log_trade_execution()
    except Exception as e:
        send_error_notification(str(e))

# 8시간마다 실행
schedule.every(8).hours.do(run_trading)

# 매일 자정에 일간 리포트 생성
schedule.every().day.at("00:00").do(generate_daily_report)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

11. 실제 성과 분석 및 개선

11.1 백테스팅 시스템

 

 

python

def backtest_strategy(start_date, end_date):
    """과거 데이터로 전략 성능 테스트"""
    
    historical_data = get_historical_data(start_date, end_date)
    initial_balance = 1000000  # 100만원
    current_balance = initial_balance
    
    for date, data in historical_data.iterrows():
        # AI 판단 시뮬레이션
        decision = simulate_ai_decision(data)
        
        # 거래 시뮬레이션
        if decision['decision'] == 'buy':
            current_balance = simulate_buy(current_balance, data['close'])
        elif decision['decision'] == 'sell':
            current_balance = simulate_sell(current_balance, data['close'])
    
    total_return = (current_balance - initial_balance) / initial_balance
    
    return {
        'total_return': total_return,
        'final_balance': current_balance,
        'trades_count': len(trades)
    }

12. 문제 해결 및 최적화

12.1 일반적인 문제들

• API 제한: 업비트/OpenAI API 호출 제한 대응
• 네트워크 오류: 재시도 로직 구현
• 데이터 품질: 잘못된 데이터 필터링
• 메모리 관리: 대용량 데이터 처리 최적화

12.2 성능 최적화

 

 

python

import functools
import time

@functools.lru_cache(maxsize=100)
def cached_api_call(endpoint, params):
    """API 호출 결과 캐싱"""
    return make_api_call(endpoint, params)

def rate_limited_call(func, delay=1.0):
    """API 호출 속도 제한"""
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        time.sleep(delay)
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

13. 법적 및 세무 고려사항

13.1 세무 처리

• 암호화폐 거래 소득 신고 의무
• 거래 내역 상세 기록 보관
• 세무 전문가 상담 권장

13.2 자동매매 규정

• 업비트 이용약관 준수
• API 사용 가이드라인 준수
• 시장 조작 행위 금지

14. 결론 및 주의사항

14.1 교육적 목적 강조

이 가이드는 AI 기술과 투자 자동화의 학습을 위한 교육 자료입니다. 실제 투자 시:

• 소액으로 시작하여 점진적 확대
• 지속적인 모니터링과 개선
• 리스크 관리에 최우선 집중
• 시장 변화에 따른 전략 조정

14.2 성공적인 활용을 위한 제안

• 다양한 데이터 소스 활용 실험
• 여러 AI 모델의 성능 비교
• 개인 투자 성향에 맞는 전략 개발
• 커뮤니티와 경험 공유

14.3 최종 권고사항

모든 투자 결과와 책임은 투자자 본인에게 있습니다. AI 시스템은 도구일 뿐이며, 시장 예측을 보장하지 않습니다. 본인의 투자 철학과 위험 감수 능력을 고려하여 신중하게 접근하시기 바랍니다.

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면책 조항: 본 가이드는 교육 목적으로만 제공되며, 투자 권유나 수익 보장이 아닙니다. 암호화폐 투자는 높은 위험을 수반하며, 원금 손실 가능성이 있습니다.