챕터별 상세
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트레이딩 포트폴리오 구축 개요
개별 트레이딩 전략을 독립적인 AI 에이전트인 Pods로 구성하여 운영한다. 각 Pod는 특정 전략을 수행하며, 전체 포트폴리오의 수익성을 최적화하는 것을 목표로 한다. Claude와 Codex를 활용하여 데이터 분석과 전략 실행을 자동화한다.
05:30
금융 데이터 수집 및 분석
yfinance 파이썬 라이브러리를 사용하여 코카콜라(KO)와 펩시코(PEP)의 5년치 종가 데이터를 수집한다. 수집된 데이터를 바탕으로 두 자산 간의 상관관계를 분석하여 평균 회귀 전략의 유효성을 검증한다. 데이터는 CSV 파일로 저장되어 에이전트의 분석에 활용된다.
06:30
평균 회귀 전략 검증
KO와 PEP의 가격 비율을 계산하고 Z-score를 산출하여 평균 회귀 기회를 포착한다. 과거 데이터를 통해 전략의 승률과 손실 폭을 분석한 결과, 최근 시장 상황 변화로 인해 상관관계가 약화되었음을 확인했다. 이를 통해 특정 전략이 모든 시장 상황에 유효하지 않음을 인지하고 전략을 조정한다.
python
import yfinance as yf
tickers = ["KO", "PEP"]
data = yf.download(tickers, period="5y", interval="1d")
closing_prices = data["Close"]
print(closing_prices)yfinance 라이브러리를 사용하여 코카콜라(KO)와 펩시코(PEP)의 5년치 종가 데이터를 다운로드하는 코드
09:30
자동화된 트레이딩 프레임워크
트레이딩 진입 및 청산을 위한 4단계 검증 로직을 설계한다. Z-score가 2.0을 초과하고, 상관관계가 0.75 이상이며, 실적 발표 일정이 없는 경우에만 거래를 실행한다. 이 로직은 매일 시장 마감 시점에 체크리스트 형태로 자동 실행된다.
14:15
에이전트 모니터링
구축된 트레이딩 Pods는 크론탭(Crontab)을 통해 2시간마다 자동으로 상태를 점검한다. 시스템은 포지션 상태, 손익, 에러 발생 여부를 모니터링하며, 문제가 발생할 경우 알림을 보낸다. 이 과정은 사람의 개입 없이 완전히 자율적으로 운영된다.
용어 해설
- 평균 회귀(Mean Reversion)
- — 자산 가격이 장기 평균에서 벗어났을 때 다시 평균으로 돌아오려는 경향을 이용한 트레이딩 전략이다. 두 자산 간의 상관관계를 분석하여 가격 차이가 벌어지면 매수/매도 포지션을 취하고, 다시 좁혀질 때 수익을 실현한다.
- Z-점수(Z-Score)
- — 데이터가 평균으로부터 표준편차의 몇 배만큼 떨어져 있는지를 나타내는 통계 지표이다. 트레이딩에서는 자산 가격의 편차를 측정하여 과매수 또는 과매도 상태를 판단하는 기준으로 활용된다.
- 상관관계(Correlation)
- — 두 변수(자산 가격 등)가 함께 움직이는 정도를 나타내는 지표이다. 1에 가까울수록 같은 방향으로, -1에 가까울수록 반대 방향으로 움직임을 의미하며, 평균 회귀 전략의 기초가 된다.
언급된 리소스
GitHubyfinance
DemoPolymarket
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 15.수집 2026. 06. 15.출처 타입 YOUTUBE
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