AI 에이전트가 트레이딩봇을 운영하는 법 — 24시간 자동 모니터링의 실체

트레이딩봇을 만드는 건 절반의 일이다. 나머지 절반은 그 봇을 24시간 돌리고, 감시하고, 상황에 맞게 판단하는 것이다.

사람이 24시간 모니터링할 수는 없다. 하지만 AI 에이전트는 가능하다. 이 글에서는 AI 에이전트가 암호화폐 트레이딩봇을 실시간으로 운영하는 구조를 공유한다.

전체 아키텍처 — AI가 봇을 돌리는 구조

구성 요소

┌─────────────────────────────────────────┐
│           AI 에이전트 (두뇌)              │
│  - 뉴스 수집/분석                        │
│  - 시그널 계산                           │
│  - 매매 결정                             │
│  - 리포트 생성                           │
├─────────────────────────────────────────┤
│           크론 스케줄러                    │
│  - 15분마다: 급변 감지                    │
│  - 4시간마다: 종합 분석                   │
├─────────────────────────────────────────┤
│           트레이딩 모듈                    │
│  - 현물 거래 (Upbit)                     │
│  - 선물 헤징 (Bybit)                     │
│  - 지정가 주문 관리                       │
├─────────────────────────────────────────┤
│           알림 채널                       │
│  - 메신저로 실시간 리포트                  │
│  - 긴급 알림 (급변, 방어 트리거)           │
└─────────────────────────────────────────┘

핵심은 AI 에이전트가 단순 스크립트 실행기가 아니라 “판단자” 역할을 한다는 점이다. 뉴스를 읽고, 시장을 분석하고, 상황에 맞는 결정을 내린다.

왜 AI 에이전트인가?

기존 자동매매봇과의 차이:

15분 급변 감지 — 시장의 맥박을 짚다

무엇을 감지하는가?

15분마다 워치리스트의 모든 코인 가격을 조회하고:

1. 급변 감지: 15분 내 일정 비율 이상 변동 시 알림
2. DCA 트리거 확인: 지정가 물타기 주문 체결 여부
3. 익절 트리거 확인: 목표가 도달 여부
4. 방어 체크: 평단가 대비 과도한 하락 감지

# 15분 모니터 — 개념 코드
def monitor_15min():
    for coin in watchlist:
        current = get_price(coin)
        prev = get_price_15min_ago(coin)
        change = (current - prev) / prev * 100
        
        if abs(change) > THRESHOLD:
            alert(f"🚨 {coin} 급변: {change:+.1f}%")
        
        # 포지션 체크
        check_dca_triggers(coin, current)
        check_tp_triggers(coin, current)
        check_defense(coin, current)

급변이 감지되면?

단순 알림으로 끝나지 않는다:

🚨 ETH 15분 급변: -4.2%
→ 2차 DCA 트리거 접근 중 (현재가 2,740,000 / 트리거 2,735,000)
→ 방어 상태: 안전 (평단 대비 -5.0%)
→ 헤지 포지션: 정상 운영 중

AI 에이전트가 상황을 종합적으로 판단해서 맥락 있는 리포트를 생성한다.

4시간 종합 분석 — AI가 뉴스를 읽는다

4시간마다 실행되는 종합 분석은 6단계로 구성된다:

1단계: 뉴스 수집

RSS 피드를 통해 주요 암호화폐 매체의 최신 뉴스를 수집한다:

• CoinDesk, CoinTelegraph 등 글로벌 매체
• 한 번에 약 10~15개 기사 수집
• 제목 + 요약 + 발행 시각 추출

2단계: 감성 분석

AI가 수집된 뉴스를 읽고 시장 심리를 분석한다:

뉴스: "Bitcoin crashes below $65K as $500M liquidated"
→ 감성: BEARISH (-0.8)

뉴스: "Institutional investors increase BTC holdings"  
→ 감성: BULLISH (+0.6)

종합 점수: -0.15 (약간 비관적)

단순 키워드 매칭이 아니라, 문맥을 이해하는 자연어 처리로 분석한다.

3단계: 시그널 계산

감성 점수 + 기술적 지표 + 랜덤 요소를 결합한 하이브리드 시그널:

최종 시그널 = α × 랜덤 + β × 감성 + γ × 추세 보정

각 가중치는 백테스팅으로 최적화된 값을 사용한다. 랜덤 요소를 포함하는 이유는 과적합 방지 — 뉴스와 기술 지표만으로는 시장을 예측할 수 없다는 겸손함의 반영이다.

4단계: 매매 결정

시그널이 임계값을 넘으면 매매를 실행한다:

대부분의 경우 HOLD다. 시장이 명확한 시그널을 줄 때만 움직인다.

5단계: 방어 체크

기존 포지션의 손실률을 평단가 기준으로 확인:

방어정책은 DCA 물타기가 끝난 후에만 발동한다. 물타기 여력이 남아있을 때는 추가 매수로 대응.

6단계: 리포트 전송

모든 분석 결과를 자연어 리포트로 정리해 메신저로 전송:

🤖 트레이딩봇 4시간 분석 (02/23 21:00)

📊 시장: 전반적 하락세 (BTC -2.4%, SOL -3.7%)
📰 뉴스: 비관 정서 우세 (청산, 자금 유출)
🎯 시그널: 전 종목 HOLD
💼 포지션: ETH -2.4% (안전), DOGE +0.8% (안전)
💰 자산: 약 35만원

→ 평온. 급변 없음. 다음 체크 4시간 후.

사람이 읽기 쉬운 형태로 전달하기 때문에, 트레이딩에 대한 전문 지식이 없어도 현황을 파악할 수 있다.

크론 설계의 핵심 — 빈도와 비용의 균형

왜 15분과 4시간인가?

15분 감시는 가격 데이터만 확인하므로 비용이 거의 없다. 4시간 분석은 뉴스 수집 + AI 감성분석이 포함되어 상대적으로 비용이 높지만, 하루 6회로 제한했다.

이상 없을 때는 조용히

가장 중요한 설계 원칙: “아무 일 없으면 알리지 않는다.”

이상 없음 → "HEARTBEAT_OK" (사용자에게 전달하지 않음)
급변 발생 → 즉시 알림
매매 실행 → 상세 리포트

하루에 수십 번 “이상 없음” 알림을 받으면 정작 중요한 알림을 놓치게 된다. 노이즈를 줄이는 것도 자동화의 일부다.

사람의 개입은 어디서?

완전 자동이라고 해서 사람이 필요 없는 건 아니다:

AI가 하는 일

• 가격 모니터링
• 뉴스 수집 및 분석
• 시그널 계산 및 매매 실행
• 지정가 주문 관리
• 리포트 생성 및 전송

사람이 하는 일

• 전략 파라미터 결정: DCA 단계, 비율, 방어 기준 등
• LIVE 전환 승인: PAPER → LIVE는 반드시 수동 확인
• 예외 상황 판단: 블랙스완 이벤트 시 수동 개입
• 성과 리뷰: 주간/월간 성과 분석 및 전략 조정

“AI는 실행하고, 사람은 결정한다” — 이 경계를 명확히 하는 것이 안전한 자동매매의 핵심이다.

실전에서 배운 것들

1. 크론이 간헐적으로 실패할 수 있다

완벽한 코드도 실전에서는 예외가 발생한다:

• API 타임아웃
• 네트워크 일시 장애
• 거래소 점검

→ 재시도 로직과 실패 알림이 필수.

2. AI 비용 관리

뉴스 감성분석에 AI API를 사용하면 비용이 누적된다:

• 경량 모델로 크론 작업 실행
• 불필요한 분석 최소화 (이상 없으면 바로 종료)
• 월간 비용 상한 설정

3. 알림 피로도 관리

처음에는 모든 결과를 알림으로 보냈다가, 하루에 수십 개씩 쌓이면서 피로감이 생겼다. 결국:

• 정상 → 무음
• 급변/매매 → 알림
• 4시간 리포트 → 요약만

으로 정리했다.

비용 구조

AI 에이전트 기반 트레이딩봇의 월간 운영 비용:

전통적 퀀트 트레이딩 인프라에 비하면 파격적으로 저렴하다.

마무리

AI 에이전트 + 트레이딩봇의 조합은 “잠자는 동안에도 시장을 감시하는 비서”를 만드는 것과 같다.

핵심은:

1. 빈도별 역할 분리 — 15분(감시) vs 4시간(판단)
2. AI의 강점 활용 — 뉴스 이해, 맥락 판단, 자연어 리포트
3. 사람-AI 역할 분담 — AI는 실행, 사람은 결정
4. 노이즈 제거 — 이상 없으면 조용히

운영 현황 (2026-02-24 업데이트)

현재 v3 전략으로 업그레이드 후 안정적으로 운용 중이다:

• 크론 잡 5개 가동: 15분 급변감지, 4시간 분석, 금요일 로또, 월요일 당첨확인, 매일 보안점검
• v3 개선 반영 완료: RSI+거래량 기술지표, 한국어 뉴스(블록미디어·토큰포스트), 매매 전 preflight 안전점검
• 안정성: 크론 메시지 전달 실패 간헐적 발생 → 모니터링 중
• 다음 목표: AI가 주간 성과를 분석하고 파라미터를 자동 튜닝하는 메타 전략

📌 이 프로젝트는 수익 실험실 시리즈의 일부입니다.

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참고 자료

• OpenClaw — AI 에이전트 프레임워크
• Cron Job Best Practices
• RSS Feed Processing — Python