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TL;DR
GPT-6 Astra와 Google DeepMind의 WeatherNext 3를 결합하여 Kalshi 예측 시장용 자동 트레이딩 봇을 구축했다. WeatherNext 3 데이터를 Earth Engine API를 통해 수집하고 GPT-6 Astra로 트레이딩 로직을 설계하여 AWS EC2 서버에 배포하는 전 과정을 시연했다. 백테스팅 결과 시장 가격 대비 13.4% 낮은 오차율을 기록하며 통계적 우위를 확인했으며, 기대 가치(EV) 기반의 매매 알고리즘을 통해 수익 가능성을 입증했다. 실전 테스트에서는 불확실성 체크 로직으로 인한 거래 건너뜀 현상을 분석하며 리스크 관리의 중요성을 강조했다.
챕터별 상세
AI 날씨 트레이딩 봇 구축 프로젝트 시작
OpenAI의 GPT-6 Astra 모델과 Google DeepMind의 WeatherNext 3 기상 모델을 결합하여 Kalshi 예측 시장에서 작동하는 자동 매매 봇 구축을 시작했다. 뉴욕시의 일일 최고 기온 시장을 타겟으로 설정하여 데이터 기반의 수익 창출 가능성을 확인했다. GPT-6 Astra는 봇의 코딩과 트레이딩 로직 설계를 담당하는 핵심 엔진으로 활용되었다. 프로젝트의 목표는 기상 모델의 예측 우위를 활용해 시장 가격과의 괴리를 찾아내는 자동화 시스템을 완성하는 것이다.
Kalshi 날씨 예측 시장의 구조
Kalshi는 특정 날짜의 뉴욕시 최고 기온이 어떤 범위(Bucket)에 속할지를 두고 거래하는 예측 시장 플랫폼이다. 예를 들어 80~81도 범위에 대해 'Yes' 또는 'No'를 선택하여 계약을 체결하며, 결과가 맞을 경우 계약당 1달러를 지급받는다. 시장 참여자들의 거래에 의해 실시간으로 확률이 변동되며, 이는 곧 계약의 가격으로 반영된다. 봇은 외부 기상 모델의 확률과 Kalshi의 시장 가격을 비교하여 기대 수익이 높은 지점을 포착한다.
GPT-6 Astra와 Codex 환경 설정
OpenAI의 최신 모델인 GPT-6 Astra를 Codex 환경에 연결하여 트레이딩 봇 개발을 위한 추론 엔진으로 설정했다. Reasoning 수준을 'High'로 설정하여 복잡한 트레이딩 로직과 수학적 계산을 정확하게 처리하도록 구성했다. Codex는 쉘 명령어를 직접 실행하고 코드를 생성 및 수정할 수 있는 인터페이스를 제공하여 개발 속도를 높였다. 이 환경을 통해 봇의 데이터 수집부터 배포까지의 전 과정을 자동화된 스크립트로 관리했다.
WeatherNext 3 데이터 수집 및 인증
Google DeepMind의 WeatherNext 3 모델 데이터를 확보하기 위해 Google Cloud의 BigQuery 및 Earth Engine API 접근 권한을 설정했다. Earth Engine은 고해상도 기상 데이터를 쿼리하고 추출할 수 있는 플랫폼으로, 봇의 예측 근거가 되는 원천 데이터를 제공한다. Google CLI를 통해 인증을 수행하고 봇이 실시간 기상 예측 정보를 자동으로 가져올 수 있도록 파이프라인을 구축했다. WeatherNext 3는 8km 해상도의 정밀한 기상 관측 데이터를 제공하여 예측의 신뢰도를 높였다.
Kalshi API 연결 및 시장 규칙 정의
Kalshi 플랫폼에서 자동 매매를 수행하기 위해 API 키와 개인 키를 생성하고 봇의 환경 변수에 저장했다. 뉴욕 센트럴 파크 기상 관측소(CLYNC)의 데이터를 기준으로 시장이 정산된다는 규칙을 확인하고 이를 봇의 로직에 반영했다. 기상청(The Weather Company)의 공식 발표 수치가 최종 정산의 기준이 됨을 명시하여 데이터 불일치 위험을 최소화했다. 봇은 API를 통해 실시간 호가창(Order Book) 정보를 조회하고 주문을 실행할 준비를 마쳤다.
python
import requests
from pathlib import Path
# Kalshi API balance check logic
def get_balance(api_key, private_key):
url = "https://api.elections.kalshi.com/trade-api/v2/portfolio/balance"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.json()["balance"]Kalshi API를 사용하여 계좌 잔고를 확인하는 파이썬 코드
기상 예측 모델의 백테스팅 수행
과거 104일간의 뉴욕시 기온 데이터를 사용하여 WeatherNext 3 모델의 예측 정확도를 Kalshi 시장 가격과 비교하는 백테스팅을 실시했다. 퀀트 리서처 역할을 수행하는 프롬프트를 GPT-6 Astra에 입력하여 재현 가능한 테스트 스크립트를 생성했다. 모델이 산출한 확률 분포가 실제 결과와 얼마나 일치하는지를 Brier Score 등의 지표로 측정했다. 이 과정은 모델이 시장 대비 통계적 우위(Edge)를 가지고 있는지를 판별하는 핵심 단계였다.
백테스팅 결과 및 예측 우위 분석
백테스팅 결과 WeatherNext 3 모델은 Kalshi 시장 가격 대비 약 13.4% 낮은 오차율을 기록하며 유의미한 예측 우위를 보였다. 특히 시장 개장 직후 1분 시점의 데이터가 가장 강력한 예측 신호를 제공한다는 사실을 발견했다. 64.3%의 예측 정확도를 기록하여 시장의 74.2% 오차 수준보다 뛰어난 성능을 입증했다. 이러한 수치적 근거를 바탕으로 시장 개장 직후에 거래를 실행하는 전략을 봇의 기본 매매 원칙으로 확정했다.
익일 기온 확률 분포 산출
WeatherNext 3의 최신 런(Run) 데이터를 기반으로 익일 뉴욕시의 최고 기온이 각 범위에 속할 확률을 계산했다. 예를 들어 83도 이하일 확률은 67.82%, 84~85도일 확률은 29.29%로 산출되었다. 모델의 중앙값 예측치는 82.86도로 나타났으며, 이는 과거 23일간의 보정 데이터를 반영한 결과이다. 봇은 이 확률 분포를 Kalshi의 실시간 계약 가격과 대조하여 저평가된 구간을 찾아내는 작업을 수행했다.
AWS EC2 서버 인프라 구축
봇의 안정적인 24시간 가동을 위해 AWS EC2 t3.micro 인스턴스를 생성하고 트레이딩 환경을 구축했다. 지연 시간을 최소화하기 위해 Kalshi 서버와 가까운 미국 오하이오(us-east-2) 리전을 선택했다. .env 파일과 API 키를 서버로 전송하고 필요한 파이썬 라이브러리들을 설치하여 봇 실행 준비를 완료했다. 월 약 16달러의 운영 비용이 발생하지만, 자동화된 수익 창출을 위한 필수적인 인프라 투자임을 확인했다.
트레이딩 로직 설계 및 로컬 검증
기대 가치(EV)가 5센트 이상이고 불확실성 체크를 통과할 때만 주문을 실행하는 보수적인 트레이딩 알고리즘을 설계했다. 65% 이상의 승률이 예상되고 수수료를 제외한 순수익이 보장되는 시점에 계약당 최대 1달러를 투입하도록 설정했다. 로컬 환경에서 63개의 테스트 케이스를 수행하여 로직의 결함이 없음을 확인했다. 봇은 시장의 유동성을 체크하여 슬리피지(Slippage) 발생 가능성이 낮을 때만 진입하도록 프로그래밍되었다.
AWS 서버에 봇 배포 및 가동
로컬에서 검증된 트레이딩 봇 코드를 AWS EC2 서버로 배포하고 실전 매매 모드를 활성화했다. 봇은 매 10초마다 시장 상황을 모니터링하며 설정된 조건이 충족되는지를 감시한다. 초기에는 페이퍼 트레이딩(가상 매매) 모드로 시작하여 시스템의 안정성을 최종 점검한 후 실전 자본을 투입했다. 배포 스크립트를 통해 서버 재시작 시에도 봇이 자동으로 재가동되도록 설정하여 운영의 연속성을 확보했다.
bash
codex --yolo
# Select model: gpt-6-astra high
# Deploy to AWS EC2
uv run python -m deploy.launch --region us-east-2 --instance_type t3.microGPT-6 Astra 모델을 선택하고 AWS EC2 인스턴스에 봇을 배포하는 명령어
시장 개장 시점 실전 테스트
뉴욕 시장 개장 직후 봇이 실시간 가격을 조회하고 예측 확률과 비교하는 전 과정을 실시간으로 모니터링했다. 봇은 83도 이하 구간의 가격이 50센트인 상황에서 모델 예측 확률인 67.82%와 비교하여 진입 여부를 판단했다. 이론적으로는 15센트의 우위가 있었으나, 봇의 내부 불확실성 필터가 작동하는 과정을 관찰했다. 이 테스트를 통해 봇이 단순 확률 비교를 넘어 리스크 관리 로직을 충실히 수행하고 있음을 확인했다.
거래 건너뜀 원인 분석 및 로직 수정
실전 테스트에서 봇이 유리한 가격임에도 거래를 실행하지 않은 이유는 설정된 불확실성(Uncertainty) 임계값을 초과했기 때문으로 밝혀졌다. 모델의 예측치가 1도 정도 오차가 발생할 경우 수익성이 마이너스로 전환될 수 있다는 '스트레스 테스트' 결과가 반영된 것이다. GPT-6 Astra를 사용하여 해당 로그를 분석하고, 너무 보수적인 필터 설정을 일부 완화하는 방향으로 코드를 수정했다. 이는 봇의 안정성과 수익성 사이의 균형을 맞추기 위한 필수적인 튜닝 과정이었다.
운영 비용 및 향후 확장 계획
AWS VPS 운영 비용은 월 약 16달러이며, 수익금이 이 비용과 API 수수료를 상회해야 실질적인 이익이 발생한다. 현재 뉴욕시 날씨 시장에 국한된 봇을 마이애미 등 다른 지역 시장으로 확장하고, 인터랙티브 브로커스(Interactive Brokers) API와 연동할 계획이다. 또한 E-nano 지수 선물 등 더 넓은 금융 시장으로 퀀트 모델을 적용하는 방안을 검토 중이다. GPT-6 Astra의 고도화된 추론 능력을 활용해 더 복잡한 파생상품 시장에서도 우위를 점할 수 있을 것으로 기대했다.
용어 해설
- 예측 시장(Prediction Market)
- — 미래 사건의 결과에 대해 주식처럼 거래하는 시장으로, 기상 이변이나 선거 결과 등을 자산으로 취급한다. 시장 참여자들의 집단 지성을 통해 확률을 산출하며, 이 아티클에서는 Kalshi 플랫폼이 그 예시이다.
- 백테스팅(Backtesting)
- — 과거의 데이터를 사용하여 트레이딩 전략이나 모델의 유효성을 검증하는 과정이다. 실제 자본을 투입하기 전에 전략의 수익성과 위험 요소를 수치로 파악하여 모델의 신뢰도를 높이는 데 필수적이다.
- 가상 사설 서버(VPS)
- — 물리적 서버를 가상화하여 사용자에게 독립적인 서버 환경을 제공하는 서비스이다. 트레이딩 봇을 24시간 중단 없이 가동하기 위해 AWS와 같은 클라우드 환경에서 주로 활용된다.
- API 키(API Key)
- — 애플리케이션이 특정 서비스의 데이터나 기능에 접근할 수 있도록 인증하는 고유 식별자이다. 트레이딩 봇이 사용자를 대신해 Kalshi 플랫폼에서 주문을 실행하거나 잔고를 조회할 때 보안 인증 수단으로 사용된다.
- 퀀트 트레이딩(Quantitative Trading)
- — 수학적 모델과 통계적 기법을 활용하여 매매 결정을 내리는 거래 방식이다. 감정을 배제하고 데이터에 기반한 알고리즘을 통해 기대 가치(EV)가 높은 시점에 자동으로 거래를 수행한다.
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원문 발행 2026. 09. 09.수집 2026. 09. 09.출처 타입 YOUTUBE
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