암호화폐 거래 봇 개발 경험

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

- 개발자: Python 및 암호화폐 API 사용 경험을 가진 중급 이상 개발자

- 난이도: 중간 (API 연동, 알고리즘 설계, 로깅 구현 필요)

핵심 요약

• Python 기반 암호화폐 거래 봇 개발: CoinDCX API와 Twilio를 활용한 실시간 거래 자동화
• 알고리즘 로직: decide_buy_sell_hold() 메서드를 통해 가격 추세 분석 및 거래 결정
• 핵심 기술 스택: Python, CoinDCX Developer API, Twilio, Flat file logging
• 개선 방향: AI 통합, 로깅 데이터베이스 전환, 디자인 패턴 적용

섹션별 세부 요약

1. 배경 및 목적

• 암호화폐 시장의 주간 변동성에 대응하기 위한 자동 거래 시스템 개발
• CoinDCX 계정 생성 후 500 루피 출발로 초기 거래 시도
• 수동 거래의 번거로움으로 인한 자동화 필요성 인식

2. 알고리즘 로직

• 가격 추세 분석: 5개의 최근 가격 데이터를 기반으로 bullish/bearish 트렌드 판단
• 거래 조건:

- Buy: 5개 가격이 엄격히 상승 → BUY 신호

- Sell: 5% 손실 시 stop-loss, 20% 수익 시 profit booking

• 결정 메서드: decide_buy_sell_hold()로 거래 결정 후 log.txt에 기록

3. 구현 및 배포

• 코어 클래스 구조:

- Crypto 클래스: Portfolio, Trader, Logger 통합

- Trader 클래스: decide_buy_sell_hold() 메서드 핵심 로직

- Portfolio 클래스: 자산 관리 및 주문 상태 추적

• 배포 환경: Amazon EC2 인스턴스 사용 (1년 무료 계획)
• 알림 시스템: Twilio API를 통한 WhatsApp 메시지 알림

4. 결과 및 개선점

• 초기 테스트:

- 1일간 84.6 루피 수익

- 주문 상태 추적 오류로 342 루피 손실

• 개선 방향:

- AI 기반 예측 모델 도입

- 로깅 데이터베이스 전환

- Strategy/Observer 디자인 패턴 적용

- 예외 처리 강화 및 웹 대시보드 구현

결론

• 실무 팁:

- log.txt 대신 데이터베이스로 로깅 데이터 저장

- try-except 구문을 활용한 예외 처리 강화

- Strategy 패턴 적용으로 알고리즘 확장성 향상

- 주의 사항: 거래 금액 제한 설정 및 시장 변동성 대응 전략 필요