GPT로 기존 자동매매 키움 REST API 코드 업그레이드하기 (실전)

기존 자동매매 코드 분석

기존의 자동매매 코드에서는 여러 가지 매수 및 매도 조건이 설정되어 있었어요. 예를 들어, 1차, 2차, 3차 매수와 매도 조건이 각각 설정되어 있었고, 사용자가 원하는 금액과 수량에 따라 주문을 할 수 있도록 되어 있었죠. 하지만 이 코드에는 몇 가지 문제점이 있었어요.

첫 번째로, 자동매매의 온오프 기능이 바로바로 작동하지 않아, 서버와의 통신에서 오류가 발생할 수 있었거든요. 이를 해결하기 위해 1분의 쿨다운 타임을 추가했어요. 이처럼 서버와의 통신을 최소화하는 것이 중요합니다. 왜냐하면, 빈번한 요청은 서버의 부하를 증가시킬 수 있기 때문이에요.

두 번째로 데이터 패칭 방식도 문제가 되었죠. 기존에는 타이머를 통해 데이터를 가져왔는데, 이로 인해 데이터 밀림 현상이 발생했어요. 이를 해결하기 위해 웹소켓을 활용한 데이터 패칭으로 변경했어요. 이렇게 하면 실시간으로 데이터를 받아올 수 있어, 보다 정확한 매매가 가능하답니다.

GPT를 활용한 코드 업그레이드

최근 GPT 5.2가 출시되면서, AI를 활용한 코드 작성이 한층 더 발전했어요. 기존 코드에서 발생한 문제를 개선하기 위해, GPT를 통해 새로운 기능을 추가하는 작업을 진행했죠. 특히, 분할 매수 및 분할 매도 기능을 추가하기로 했어요.

먼저, UI를 새롭게 디자인하고, 분할 매수와 매도 기능을 추가하기 위해 기존의 UI를 복사해서 새로운 파일로 작업을 시작했어요. GPT에게 기존의 오픈 API플러스 강의에서 구현했던 분할 매수와 매도 기능을 기반으로 코드를 수정해달라고 요청했죠. 이렇게 하면 기존의 로직을 그대로 재사용하면서, 새로운 기능을 손쉽게 추가할 수 있어요.

이 과정에서 중요한 점은, GPT의 코드 제너레이션을 검토하는 것이었어요. AI가 생성한 코드가 항상 완벽하지는 않기 때문에, 직접 확인하고 필요한 부분을 수정하는 것이 필수거든요. 예를 들어, 매도 주문에서 트레일링 스톱 로직이 누락된 경우에는 다시 추가해 주어야 했어요.

실전 적용 및 주의사항

코드 업그레이드가 완료된 후, 실제 계좌에 연동하여 테스트를 진행했어요. 자동 매매의 설정을 통해 매수와 매도 조건을 설정하고, 매매를 시작했죠. 이 과정에서 주의해야 할 점은, 종목 수가 너무 많아지면 데이터 처리에 문제가 생길 수 있다는 거예요. 따라서, 종목 수를 조정하여 안정적인 매매가 이루어지도록 했습니다.

또한, 자동 매매를 시작하기 전에 항상 설정값이 제대로 저장되었는지 확인하는 것이 중요해요. 실전에서 매매를 시작한 후에는, 매수와 매도 주문이 잘 체결되는지 모니터링해야 하거든요.

마지막으로, 코드의 오류를 최소화하기 위해 주기적으로 코드 리뷰를 진행하고, 필요한 업데이트를 진행하는 것이 필요해요. 이렇게 하면 자동매매 시스템의 안정성을 높일 수 있답니다.