요즘 코인 자동매매에 관심이 생겨서 GPT에게 물어봤다.
나는 개발자가 아니다. 코드는 대충 읽을 줄만 알고, 복사해서 붙여넣는 정도만 할 수 있다.
그런 내가 직접 자동매매 시스템을 만들 수 있을까?
“바이낸스의 api를 이용한 자동 트레이딩 시스템을 만들고 싶다…”
이렇게 길게, 내 상황과 욕심을 그대로 GPT에게 털어놨다.
GPT의 답은 이랬다: 전체 시스템은 6개의 모듈로 구성하면 좋다고 한다.
데이터 수집, 전략 조건 판단, 주문 실행, 결과 기록, 분석, 그리고 UI나 알림 같은 보조 기능.
전략 조건 만족 시 자동 또는 반자동으로 실행되고, 결과는 기록과 분석까지 자동화.
내가 상상한 것보다 훨씬 체계적인 구조였다.
“바이낸스에서 얻을 수 있는 데이터를 기반으로 chatgpt가…”
이제 실제 구현을 어떻게 할 건지가 궁금해졌다.
로컬에서 실행하면서도 외부에서 상태를 제어할 수 있는 구조.
내가 떠올린 솔루션은 pywebview였는데, 이게 가능한지도 물어봤다.
GPT는 3가지 솔루션을 줬다.
- Pywebview + Flask – 가볍고 빠르게 구현 가능. 내가 찾던 방식.
- Streamlit + Firebase – 시각화와 외부 제어에 강함.
- Electron + Python – 완성도 높은 데스크탑 앱을 원한다면.
내 입장에서는 1번 Pywebview + Flask가 제일 부담 없고 현실적이었다.
GPT도 초보자라면 이걸 추천한다고 했다.
“나는 노코더이고, 프로그래밍 코드를 읽는 정도만 할 수 있는 비개발자다…”
솔직하게 말했다. 코딩은 못하지만 복붙은 잘한다.
GPT에게 그걸 고려해서, 진짜 ‘노코더’ 시점에서 이해할 수 있게 기획과 개발 구조를 정리해달라고 했다.
GPT는 예상대로 완벽한 구조를 내놓았다.
폴더 구조, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 어떤 파일에 어떤 코드가 들어가는지까지 정리해서 알려줬다.
- main.py: 전체 루프 돌리는 엔진
- config.py: 조건 설정 (RSI, 가격 기준 등)
- strategy.py: 조건 만족 판단
- trader.py: 매수/매도 실행
- status.py: 외부에서 ON/OFF 체크 (Firebase 사용)
- ui/index.html: 로컬에서 보는 상태 화면
나는 그냥 하나씩 GPT한테 요청하고 복사해서 붙여넣으면 된다.
GPT와 함께 쓰는 나만의 코드
지금 나는 GPT와 함께 ‘내가 만든 자동매매 시스템’이라는 꿈을 현실로 옮기는 첫걸음을 뗐다.
AI와 함께라면, 개발자는 아니어도 충분히 가능하다.
다음 글에서는 실제로 main.py부터 하나씩 만들어볼 생각이다.
전략 설정과 조건 판단, 실시간 데이터 연결까지… 드디어 진짜 자동매매의 뼈대를 세우게 될 것 같다.
