ChatGPT 주식 자동 매매 프로그램 생성 가이드

안녕하세요. 오늘은 ChatGPT 주식 자동 매매 프로그램을 만드는 방법에 대해 소개해 드리겠습니다. 코로나 시대 이후로 주식을 하는 인구가 굉장히 많아 졌고, 지금쯤이면 각자의 매매법과 노하우를 갖고 있는 분들이 있을 것입니다. 하지만 바쁜 현생에 치여, 주식 차트를 꾸준히 볼 수 없어 타이밍을 놓친 경험이 있을 것입니다. 저도 대학생때는 주식창을 하루종일 보면서, 단타를 했었는데 입사를 하고 난 후부터 주식창을 잘 볼 시간이 없어, 주식을 잠시 쉬고 있었습니다. 항상 주식 자동 매매 프로그램을 만들어야겠다고 생각만하고 실천하지 않고 있었는데, 오늘 한번 ChatGPT와 함께 해당 ChatGPT 주식 프로그램을 만들어보고, 그 과정을 여러분과 공유해 보도록 하겠습니다. 코딩을 잘 몰라도 만들 수 있고, 저희만의 매매법을 녹일 수 있으니 꼭 한번 따라해 보시길 바랍니다.

주식 자동 매매 원리

진화하는 금융 시장에서 인공지능 기술과 거래의 융합은 주식 거래 방식을 완전히 뒤바꾼 혁신적인 솔루션을 탄생시켰습니다. 이 혁신의 중심에는 금융 시장에 대한 접근을 친숙하게 하고 AI의 효율성과 정확성을 통해 사용자에게 시간과 스트레스를 절약 시켜주고 있습니다. 기본적으로 이 프로그램은 기능이 현대 트레이더의 목표와 오늘날 빠르게 움직이는 시장의 역동성과 일치하도록 보장하는 몇 가지 주요 원칙에 따라 안내됩니다.

알고리즘 효율성: 자동 거래 프로그램의 핵심은 방대한 양의 시장 데이터를 실시간으로 처리하도록 설계된 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘은 추세를 분석하고, 거래 기회를 식별하며, 인간보다 빠른 속도로 거래를 진행합니다.
데이터 기반 의사 결정: 프로그램 운영의 핵심은 데이터에 대한 의존입니다. 과거 성과 지표부터 실시간 시장 뉴스까지 모든 정보가 중요합니다. 프로그램의 AI 구성 요소는 이 데이터를 조사하여 신호와 위험을 구별하여 정보에 입각한 거래 결정을 내리도록 훈련되었습니다.
위험 관리: 위험을 이해하고 완화하는 것은 기본입니다. 이 프로그램은 고급 위험 평가 모델을 사용하여 잠재적인 결과를 계산하고 노출을 관리하며 각 거래에 대한 위험-보상 비율을 최적화합니다.
적응형 학습: 거래 프로그램을 구동하는 AI는 지속적으로 매매 방식을 변경합니다. 시장의 행동으로부터 배웁니다. 이 프로그램은 기계 학습 기술을 사용하여 새로운 데이터를 기반으로 전략을 지속적으로 개선하여 접근 방식이 시장에 맞춰 발전하도록 보장합니다.
투명성 및 통제: 자율적인 기능에도 불구하고 이 프로그램은 거래자에게 투명성과 통제를 제공하도록 설계되었습니다. 사용자는 자신의 투자 목표에 맞춰 매개변수를 설정하고, 위험 수준을 조정하고, 전략을 맞춤 설정할 수 있습니다.

이러한 원리는 자동 주식 거래 프로그램을 뒷받침하며, 기술적으로 발전했을 뿐만 아니라 복잡하고 끊임없이 변화하는 시장에서 사용자의 미묘한 요구에 부응합니다. ChatGPT 주식 자동 프로그램은 위의 5가지 원리를 반영하여 제작해 줍니다.

자동 매매 2가지 방식

인공지능 프로그램으로 주식을 매매할 때 크게 2가지 방식으로 진행할 수 있습니다. 규칙 기반과 학습 기반으로 나눌 수 있는데, 만약 본인만의 매매 방법이 있다면, 해당 규칙으로 계속 자동으로 매매하도록 설계하고, 변화하는 시장에서 계속 학습하면서 매매법을 변경하고 싶다면, 학습 기반으로 설계합니다. 둘 중 어떤 것이 더 좋다고 할 수는 없지만, 저는 아직까지는 인공지능을 완벽하게 믿을 수 없기 때문에, 전고 돌파 작전이나, 골든 크로스, 볼린저 밴드 등의 지표를 활용하여 규칙 기반 매매 Chatgpt 주식 자동 프로그램을 만들고자 합니다.

규칙 기반 자동 거래

정의: 규칙 기반 거래 시스템은 거래 결정을 지시하는 사전 정의된 기준 또는 규칙 세트에 따라 작동합니다. 이러한 규칙에는 광범위한 기술 지표, 가격 패턴 및 시장 상황이 포함될 수 있습니다.

작동 방식: 트레이더나 분석가는 주식의 가치가 상승하거나 하락할 가능성이 있다고 생각하는 패턴이나 조건을 식별하여 전략을 개발합니다. 예를 들어 간단한 규칙에는 50일 이동 평균이 200일 이동 평균을 초과할 때 주식을 매수하고 그 반대가 발생하면 매도하는 것이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 시스템은 이러한 조건이 충족되면 추가 인간 개입 없이 자동으로 거래를 실행합니다.

장점:

투명성 및 통제: 거래 기준은 명확하며 거래자가 쉽게 이해하고 조정할 수 있습니다.
일관성: 거래 프로세스에서 감정적인 의사결정을 제거하고 확립된 규칙에 따라 일관되게 거래를 실행합니다.
단순성: 보다 복잡한 학습 기반 시스템에 비해 설계, 테스트, 구현이 더 쉽습니다.

제한사항:

과적합: 과거 데이터에서는 잘 작동하지만 과거 조건에 대한 과적합으로 인해 실제 시장에서는 실패하는 시스템을 개발할 위험이 있습니다.
적응성: 규칙 기반 시스템은 규칙을 자주 업데이트하지 않으면 변화하는 시장 상황에 적응하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

학습 기반 자동 거래

정의: 학습 기반 거래 시스템은 기계 학습(ML)과 인공 지능(AI)을 활용하여 데이터를 분석하고 거래 결정을 내립니다. 이러한 시스템은 시장 데이터로부터 학습하고, 감지한 패턴에 따라 전략을 조정하며, 시간이 지남에 따라 의사결정 프로세스를 개선할 수 있습니다.

작동 방식: 이 시스템은 과거 시장 데이터에 대해 훈련되어 가격 변동, 시장 정서 분석, 경제 지표 등을 포함한 광범위한 입력을 기반으로 수익성 있는 거래 기회를 식별하는 방법을 학습합니다. 고급 모델은 새로운 시장 상황에 맞춰 실시간으로 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다.

장점:

적응성: 수동 규칙 조정 없이 변화하는 시장 역학에 적응할 수 있습니다.
복잡한 패턴 인식: 인간 거래자나 규칙 기반 시스템에는 보이지 않을 수 있는 데이터의 비선형 패턴과 관계를 식별할 수 있습니다.
더 높은 수익 가능성: 규칙 기반 시스템이 놓칠 수 있는 시장의 비효율성을 발견함으로써 학습 기반 시스템은 잠재적으로 더 높은 수익을 창출할 수 있습니다.

제한사항:

복잡성: 개발, 교육 및 유지 관리에는 데이터 과학 및 기계 학습에 대한 상당한 전문 지식이 필요합니다.
투명성 및 해석성: 의사결정 프로세스가 불투명하여 시스템이 특정 거래를 수행하는 이유를 이해하기 어려울 수 있습니다(종종 “블랙박스” 문제라고 불리는 문제).
과적합 및 과소적합: 이러한 시스템은 적응할 수 있지만 과거 데이터에 과적합되거나 보이지 않는 시장 상황에 맞게 일반화하지 못할 위험도 있습니다.

ChatGPT 주식 자동 매매 프로그램 코드 생성

ChatGPT 주식 프로그램을 생성하기 위해선 우선 프로그래밍을 할 수 있는 환경 설정이 필요합니다. 우선 파이썬 스크립트를 작성하기 위한 방법이 궁금하신 분들은 아래 포스팅을 참고해 보시길 바랍니다.

ChatGPT로 시작하는 코딩: 초보자를 위한 AI 프로그래밍 가이드

ChatGPT 주식 프로그램을 비교적 사용법이 가장 쉬운 키움 증권 API를 활용하여 만들어 달라고 부탁하겠습니다.

전제조건

Python 설치
GUI 작업을 위한 PyQt5 라이브러리 사용 (화면을 구성해주는 UI인데, 코드 알아서 작성해주니 자세히 알지 않아도 괜찮습니다.)
Windows 사용 (키움증권 API는 윈도우 환경에서만 작동합니다)
키움 OpenAPI+ 설치 및 설정되었습니다.

1. 키움증권 API 다운로드

키움증권 API 다운로드 바로가기 : https://www3.kiwoom.com/h/customer/download/VOpenApiInfoView?dummyVal=0

위의 링크에서 키움증권 API를 다운받고, 사용 절차에 맡게 세팅을 진행합니다. 해당 내용은 키움증권 페이지에 잘 나와 있으니 생략하도록 하겠습니다.

2. PyQt5 다운로드

cmd 창에 ‘pip install PyQt5’를 입력하여 간단하게 PyQt5를 설치할 수 있습니다. pip은 파이썬을 깔면 자동으로 설치됩니다. pip에 대해서 설명하려면 포스팅이 너무 길어져 생략하겠습니다. 구글에 쳐보면 바로 나옵니다.

3. 키움 API와 연결하고, 로그인하기

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication
from PyQt5.QAxContainer import QAxWidget

class Kiwoom(QAxWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setControl("KHOPENAPI.KHOpenAPICtrl.1")  # Initializes the Kiwoom Open API+ Control
        self.OnEventConnect.connect(self.event_connect)
        self.login()

    def login(self):
        self.dynamicCall("CommConnect()")  # Request login to Kiwoom

    def event_connect(self, err_code):
        if err_code == 0:
            print("Login successful")
        else:
            print("Login failed")

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    kiwoom = Kiwoom()
    app.exec_()

4. 주식 정보 가져오기

    def get_stock_info(self, stock_code):
        self.dynamicCall("SetInputValue(QString, QString)", "종목코드", stock_code)
        self.dynamicCall("CommRqData(QString, QString, int, QString)", "StockInfoReq", "opt10001", 0, "0101")
        self.OnReceiveTrData.connect(self.receive_tr_data)

    def receive_tr_data(self, screen_no, rqname, trcode, recordname, prev_next, data_len, err_code, msg1, msg2):
        if rqname == "StockInfoReq":
            current_price = self.dynamicCall("CommGetData(QString, QString, QString, int, QString)", trcode, "", rqname, 0, "현재가")
            print(f"Current Price: {current_price.strip()}")

주식 정보를 가져오는 함수인 get_stock_info() 함수는 위의 event_connect() 함수에 넣어 실행합니다.

    def event_connect(self, err_code):
        if err_code == 0:
            print("Login successful")
            self.get_stock_info("005930")  # Example for Samsung Electronics
        else:
            print("Login failed")

5. 매매 방식

저는 다들 한번쯤 들어봤을 전고점 돌파 매매 방식을 사용하여 코드를 작성하라고 부탁했습니다.

import numpy as np

def should_trade(current_prices):
    """
    Determines whether a trade should be executed based on breaking previous highs.
    
    :param current_prices: A list of current prices.
    :return: A boolean indicating whether a trade should be executed.
    """
    max_price_so_far = np.max(current_prices[:-1])  # Exclude the most recent price
    current_price = current_prices[-1]
    
    if current_price > max_price_so_far:
        return True
    else:
        return False

마무리

오늘은 ChatGPT 주식 자동 매매 프로그램을 만드는 방법에 대해 알아봤습니다. 아직까지는 코드만 보고서는 어떻게 작동하는지 알기 힘들 것이라 생각합니다. 현재는 키움 API에 연결하고, 로그인하고, 주식 정보들을 가져오는 단계까지 진행했습니다. 추가로 전고점 돌파 매매법 코드까지 알아 보았습니다. 자신만의 매매법이 있다면, ChatGPT에게 해당 매매법에 대해 자세하게 설명하고, 코드를 확인하고, 키움증권의 모의투자를 활용하여 매매법을 검증한 후 실제로 투자를 진행해 보시길 바랍니다. 저도 해당 코드를 사용하여 저만의 매매 방법을 검증해보려고 하는데 ChatGPT 주식 프로그램이 완성되고 검증이 된다면, 여러분께 전체 코드와 결과에 대해 다시 공유 드리겠습니다.