🤖 업비트 자동매매 봇 만들었습니다 (실전 로그 공개)

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안녕하세요.

최근에 직접 개발해서 실제 자금을 넣고 운영 중인 업비트 자동매매 봇을 공유드립니다.

이건 단순 테스트용이 아니라,

👉 실제 돈이 들어가는 라이브 트레이딩 시스템입니다.

오늘 글에서는

실제 로그 기반 성과
전략 설계 방식
실전에서 터진 버그
그리고 현재 상태

⚙️ 운영 환경 (생각보다 단순합니다)

Python 기반
Synology NAS + Container Manager (Docker)
24시간 자동 실행
Telegram 알림 연동

📊 전략 구조 (단순 RSI 아닙니다)

자동매매 봇 대부분이 RSI 하나만 보는데,

그건 실전에서는 거의 통하지 않습니다.

그래서 저는 복합 필터 구조로 만들었습니다.

🔵 매수 조건

RSI ≤ 40 → 과매도 구간
볼린저 밴드 하단 터치
하락장 필터 (추세 확인)
야간 시간(2~8시) 기준 강화

👉 핵심:

“싸다고 아무 때나 사지 않는다”

🔴 매도 조건

트레일링 스탑 (익절 중심)
손절 없음 (구조적으로 필터링)
쿨다운 적용 (과매매 방지)

👉 철학:

“좋은 자리만 들어가면 손절이 필요 없다”

🪙 코인 선택이 더 중요합니다

화이트리스트 기반으로만 거래합니다.

✔ 거래 코인

ETH, XRP, SOL, ADA, DOGE, DOT, AVAX, LINK, ATOM, TRX, BCH, ETC, NEAR, MATIC

❌ 제외 코인

ZETA, BARD, PENGU 등 변동성 과도 코인

실제 경험

초기에 ZETA에서

36분 동안 6번 진입
약 -15,000원 손실

👉 바로 깨달았습니다:

“전략보다 중요한 건 코인 선택이다”

💰 자본 관리 (자동 복리 구조)

투자금 = 보유 KRW ÷ 남은 슬롯 수

수익 → 자동 증가
손실 → 자동 축소

👉 감정 개입 없이 리스크 관리

📉 실전 로그 분석 (핵심)

이번 프로젝트에서 가장 중요한 부분입니다.

📊 전체 로그

17,260줄 이상
320회 매수 신호 발생
SOL 비중 74%

👉 의미:

전략이 실제로 작동하고 있다는 증거

⚠️ 세션 1 (버그 상태)

40분 동안 -369,201원

👉 원인:

외부 코인 자동 매도
PnL 계산 오류
코드 크래시

✅ 세션 2 (수정 이후)

46시간 동안 -281,975원

👉 중요한 포인트:

손실 속도가 10배 이상 감소

📊 (중요) 실제 손익 vs 봇 PnL

여기서 많은 분들이 오해합니다.

❗ 봇 PnL (-281,975원)

이건 실제 손실이 아닙니다.

👉 매도된 거래만 계산된 값입니다.

✅ 실제 상태

초기 자본: 200,000원
현재 KRW: 37,411원
보유 코인: ETH, XRP, BARD 등

👉 실제 손실:

-13,753원 (-6.9%)

✔ 핵심 정리

봇 수치: -28만원
실제 자산: -6.9%

👉 한 줄 요약:

“망한 봇이 아니라, 테스트 중인 시스템입니다”

🐛 실전에서 터진 문제들

1️⃣ 외부 코인 자동 매도

→ source 구분으로 해결

2️⃣ PnL 계산 오류

→ 실제 주문금액 기준으로 수정

3️⃣ 코드 크래시

→ 구조 재설계

👉 중요한 점:

“이건 백테스트로 절대 못 잡는 문제들입니다”

🤖 ML 레이어 (현재 준비 중)

XGBoost (시장 상태 분석)
PPO 강화학습
매일 자동 재학습 구조

현재는 비활성 상태입니다.

👉 이유:

실거래 데이터 축적 중

📈 현재 평가

수익성: 아직 부족
안정성: 크게 개선됨
전략: 유효성 확인 중

👉 결론:

“지금은 돈 버는 단계가 아니라 시스템을 완성하는 단계”

🔜 앞으로 계획

ML 활성화
백테스트 공개
SaaS 서비스화

✍️ 마무리

이 프로젝트 하면서 느낀 건 두 가지입니다.

“시장보다 무서운 건 버그다”

“손실 로그는 실패가 아니라 데이터다”

자동매매에 관심 있으신 분들,

또는 같이 테스트해보고 싶으신 분들은

👉 댓글 또는 DM 주세요

베타 테스트 참여하실 분도 모집 중입니다. 🚀