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핵심 요약
OpenClaw의 자율 작동 메커니즘과 외부 API 연동을 통해 인간의 개입을 최소화한 24시간 주식 매매 시스템을 구축할 수 있습니다. 특히 Liner AI의 딥리서치 기능을 활용해 논문 기반의 정교한 투자 전략을 에이전트에게 학습시키는 것이 핵심입니다.
배경
AI 에이전트 기술이 발전함에 따라 복잡한 금융 데이터 분석과 매매 실행을 자동화하려는 시도가 늘어나고 있습니다.
대상 독자
AI 자동화에 관심 있는 개인 투자자, 퀀트 개발자, AI 에이전트 활용 사례를 찾는 개발자
의미 / 영향
이 영상은 AI 에이전트가 단순한 정보 제공을 넘어 실제 자산을 관리하는 실행형 도구로 진화했음을 보여준다. 개인 투자자도 대형 기관 수준의 자동화된 데이터 수집 및 전략 실행 파이프라인을 구축할 수 있게 됨으로써 투자 시장의 기술적 진입 장벽이 크게 낮아질 것으로 예상된다.
챕터별 상세
02:07
자동매매 시스템 4계층 구조 설계
자동매매 시스템은 데이터 수집, 전략 수립, 분석, 실행의 4단계 파이프라인으로 구성된다. 데이터 레이어는 시세 및 공시 정보를 수집하고, 전략 레이어는 LLM을 통해 투자 로직을 설계한다. 분석 레이어는 수집된 데이터를 바탕으로 종목별 점수를 산출하며, 실행 레이어는 스케줄러에 따라 실제 주문을 처리한다. 이러한 계층적 구조는 시스템의 유지보수와 전략 변경을 용이하게 한다.
04:56
OpenClaw의 3대 자율 작동 메커니즘
OpenClaw는 Cron, Heartbeat, Webhook이라는 세 가지 핵심 메커니즘을 통해 자율적으로 작동한다. Cron은 정해진 시간에 작업을 실행하는 정밀 스케줄링을 담당하고, Heartbeat는 주기적으로 시스템 상태를 확인하며 작업을 수행한다. Webhook은 외부 이벤트 발생 시 즉각적으로 에이전트를 깨워 대응하게 한다. 이 메커니즘들을 조합하면 사용자의 개입 없이도 24시간 시장 감시와 대응이 가능하다.
06:47
텔레그램 연동 및 스킬 설치
시스템 제어와 알림을 위해 텔레그램 봇을 OpenClaw와 연동했다. npx dlabs install 명령어를 사용하여 주식 매매에 필요한 키움증권 API, OpenDART 공시 정보 조회 등의 스킬을 에이전트에 설치했다. 설치된 스킬들은 에이전트의 작업 공간에 마크다운 파일 형태로 저장되어 관리된다. 이를 통해 에이전트는 텔레그램 채팅창에서 사용자의 명령을 받고 작업 결과를 보고할 수 있는 인터페이스를 갖추게 되었다.
bash
npx dlabs installOpenClaw 에이전트에 필요한 주식 매매 및 데이터 분석 관련 스킬을 설치하는 명령어
12:35
키움증권 REST API 및 외부 서비스 설정
기존의 윈도우 전용 OCX 방식 대신 리눅스 환경에서도 사용 가능한 키움증권 REST API를 채택했다. 이를 위해 키움증권 개발자 포털에서 API 키를 발급받고 모의투자 계좌를 설정했다. 또한 데이터 저장을 위한 Supabase와 공시 정보 조회를 위한 OpenDART API 설정을 완료했다. 발급받은 모든 API 키와 계좌 정보는 OpenClaw의 환경변수 설정 메뉴에 안전하게 등록하여 에이전트가 접근할 수 있도록 했다.
23:09
데이터 수집 파이프라인 및 ETL 구축
코스피 TOP 50 종목을 중심으로 실시간 시세와 재무 데이터를 수집하는 파이프라인을 구축했다. 에이전트는 키움증권 API를 통해 시세 데이터를 가져오고, 이를 Supabase 데이터베이스의 스키마에 맞춰 변환하여 저장한다. 5분 단위 분봉 데이터 수집, 장 종료 후 일봉 데이터 업데이트, 10분 단위 공시 정보 확인 등의 작업을 자동화했다. 에이전트가 직접 데이터 수집용 Python 스크립트를 작성하고 실행하는 과정을 포함했다.
29:54
Liner AI를 활용한 투자 전략 설계
Liner AI의 딥리서치 기능을 사용하여 최신 금융 논문과 시장 데이터를 분석하고 투자 전략을 수립했다. '코스피 200 종목 대상 당일 양봉 마감 예측 데이트레이딩' 전략을 요청하여 가격 변동성, 수급 상관관계, 시계열 패턴의 3요소 스코어링 로직을 도출했다. Liner AI는 각 요소에 대한 가중치와 구체적인 매수/매도 임계값을 수식 형태로 제공했다. 에이전트는 이 전략 보고서를 읽고 실제 분석 코드로 변환하는 작업을 수행했다.
python
Total_Score = (0.4 * 가격 변동성 스코어) + (0.4 * 수급 상관관계 스코어) + (0.2 * 시계열 패턴 스코어)
// ...(중략)
if Total_Score >= 70:
execute_buy_order()Liner AI 딥리서치를 통해 도출된 다요소 스코어링 기반 매매 로직 예시
35:09
전략 등록, 백테스팅 및 자동매매 실행
수립된 전략을 시스템에 등록하고 과거 6개월 데이터를 바탕으로 백테스팅을 진행했다. 백테스팅 결과 약 74%의 승률과 1.5%의 수익률을 확인했으며, 이를 바탕으로 실제 매매 스케줄을 크론잡에 등록했다. 오전 9시 30분에 종목 스캔 및 매수를 진행하고, 오후 3시에 일괄 매도하는 데이트레이딩 루틴을 설정했다. 에이전트는 매일 정해진 시간에 분석을 수행하고 텔레그램을 통해 매매 승인 요청을 보낸다.
42:49
실전 운영 결과 및 마무리
실제 100만 원의 예산으로 일주일간 시스템을 운영한 결과와 피드백 과정을 공유했다. 단기 매매 특성상 승률은 높았으나 수익률 변동성이 존재함을 확인하고, 에이전트와 대화하며 전략의 가중치를 수정했다. 에이전트는 운영 과정에서 발생한 오류나 개선점을 스스로 분석하여 보고서로 제출했다. 자동매매 시스템은 한 번 구축으로 끝나는 것이 아니라 지속적인 피드백 루프를 통해 고도화되어야 함을 강조했다.
실무 Takeaway
- OpenClaw의 Cron과 Heartbeat 기능을 조합하면 별도의 서버 관리 없이도 에이전트가 자율적으로 시장을 감시하고 매매를 수행하는 파이프라인을 구축할 수 있다.
- Liner AI와 같은 딥리서치 도구를 활용해 최신 금융 논문 기반의 전략을 수립하고, 이를 에이전트가 이해할 수 있는 정량적 스코어링 공식으로 변환하여 전략의 객관성을 높일 수 있다.
- 키움증권 REST API는 리눅스 환경을 지원하므로 클라우드 서버나 도커 환경에서 자동매매 시스템을 운영하기에 적합하며, 기존 OCX 방식의 제약을 극복할 수 있다.
- 자동매매 시스템은 구축 후 방치하는 것이 아니라 에이전트와의 지속적인 대화를 통해 백테스팅 결과를 분석하고 전략 가중치를 미세 조정하는 피드백 루프가 필수적이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 16.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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