Indicator Lab을 시작하며

 

# Indicator Lab을 시작하며

 

트레이딩을 해본 분이라면 한 번쯤 이런 경험이 있을 겁니다.

 

분명 이성적으로는 여기서 잘라야 하는 거 알면서, 손이 안 움직이는 거죠. "조금만 더 가면 돌아오겠지" 하다가 결국 스탑아웃. 반대로 수익 중일 때는 또 어떤가요. 아직 청산 신호가 안 나왔는데 괜히 불안해서 일찍 닫아버리고, 그 뒤로 쭉쭉 올라가는 차트를 멍하니 바라보게 됩니다. 그래서 추격매매를 하면 또 귀신같이 반대로 움직이구요.

 

저도 주식이랑 코인으로 손매매를 꽤 해봤는데, 결국 깨달은 건 하나였습니다. 나는 내 심리를 컨트롤할 수 없다. 뇌동매매라는 말이 괜히 있는 게 아니더라고요. 머리로는 알고 있어도 감정이 개입하는 순간, 매매 원칙 같은 건 무너집니다.

 

그래서 내린 결론이 자동매매였습니다. 기계적으로 진입하고, 기계적으로 청산하고. 감정이 끼어들 틈을 아예 없애는 거죠. 덤으로 차트 앞에 앉아 있는 시간을 내 생활에 쓸 수 있다면, 그것만으로도 충분히 가치가 있다고 생각했습니다.

 

그런데 자동매매를 만들려면 결국 0과 1로 나눌 수 있는 명확한 기준이 필요하고, 지표를 사용해야 한다는 결론을 내렸습니다. 어떤 지표가 어떤 원리로 동작하는지, 어떤 조건에서 잘 먹히고 어디서 깨지는지. 막연하게 "이 지표 좋다더라"가 아니라, 직접 데이터를 돌려보고 확인하고 싶었습니다.

 

그래서, Indicator Lab을 시작합니다.

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이 시리즈에서 다룰 내용

글 하나에 지표 하나씩, 대략 이런 흐름으로 쓸 예정입니다.

1. 지표 소개 — 이 지표가 뭔지, 어떤 원리로 만들어졌는지
2. 가설 설정 — 이 지표를 어떤 전략으로 활용할 수 있을지
3. 백테스트 조건 설정 — 매매 규칙 정리
4. 코드 구현 — Python으로 직접 구현
5. 결과 분석 — 실제로 돌려본 결과는 어땠는지

사용할 데이터는 Binance 현물 비트코인(BTC/USDT) 과거 가격 데이터, 코드는 Python + pandas + mplfinance 조합입니다.

 

저도 전문가가 아니라 공부하면서 정리하는 거니까, 틀린 부분이 있으면 편하게 알려주시면 됩니다.

 

첫 번째 글에서는 Binance에서 과거 가격 데이터를 다운로드하는 방법부터 다룰 예정입니다.

 

그럼, 시작해보겠습니다.