1
문제 정의: 수동 운영 한계 식별
수동 실행은 주기 누락과 상태 추적 단절이 발생해 운영 신뢰도가 낮았습니다.
입력: 수동 실행 이슈 / 처리: 자동화 대상 식별 / 산출: 주기 실행 필요조건 정의
Automethemoney
페이퍼 트레이딩 자동화 시스템을 GitHub-hosted Actions + Supabase + Vercel 구조로 구현했습니다. 자동 실행·기록·조회가 끊기지 않는 운영형 파이프라인을 목표로 설계했습니다.
담당 역할: 실행 파이프라인 설계, 모델 운영 로직 구성, 데이터/대시보드 연동, 성과 추적 기준 수립
Step 1~5 구현 흐름
2
실행 파이프라인 설계
GitHub-hosted Actions 스케줄 기반으로 배치 진입점을 고정해 반복 실행 구조를 구성했습니다.
입력: 스케줄 조건 / 처리: 배치 트리거 및 실행 / 산출: 자동 사이클 수행 로그
3
데이터 모델링 및 추적 기준
하트비트·셋업·포지션·일별 PnL을 분리 저장해 상태 검증과 성과 추적이 가능하도록 구성했습니다.
입력: 실행 결과 데이터 / 처리: 테이블별 정규 저장 / 산출: 추적 가능한 상태 이력
4
운영 UI 구성
Vercel 대시보드에서 실행 상태, 모델별 지표, 포지션 현황을 한 화면에서 조회하도록 설계했습니다.
입력: Supabase 기록 / 처리: 조회 화면 매핑 / 산출: 운영 판단용 대시보드
5
실운용 성과 추적
월간/누적 수익률을 분리 집계해 자동화 구조의 실전 운용 가능성을 확인했습니다.
입력: 실운용 결과 / 처리: 월간·누적 성과 집계 / 산출: 성과 기반 운영 판단
모델 A/B/C/D 이론 및 역할
모델 A · 크립토 레인지 리버전 플래너
모델 목적: 과열 추격이 아닌 레인지 하단 재진입 구간을 찾는 보수형 계획.
진입 이론: 과매도/반등 가능 구간에서 평균회귀 성격의 되돌림 진입.
리스크 관리: 레인지 하단 이탈 시 손절, 복귀 구간 목표가 분할 관리.
모델 B · 크립토 리클레임 플래너
모델 목적: 지지선 회복(리클레임)과 재안착 구간을 공략.
진입 이론: 이탈 후 회복된 가격대가 지지로 전환되는지 확인 후 진입.
리스크 관리: 재이탈 구간 손절, 회복 확인 구간 중심 목표가 설정.
모델 C · 크립토 압축 돌파 플래너
모델 목적: 변동성 수축 이후 확장 구간에서 돌파 모멘텀을 활용.
진입 이론: 압축 구간 돌파 시 추세 확장 가능성을 전제로 진입.
리스크 관리: 거짓 돌파 대비 짧은 손절, 확장 폭 기반 목표가 설정.
모델 D · 크립토 리셋 바운스 플래너
모델 목적: 급락 이후 안정화 구간에서 되돌림 바운스를 포착.
진입 이론: 급락 충격 완화와 구조 안정화 신호 확인 후 반등 진입.
리스크 관리: 저점 재이탈 손절, 1차 반등 구간 우선 청산.
왜 4모델 분리 운영인가: 횡보(A) · 회복(B) · 돌파(C) · 급락반등(D) 시나리오를 분업해 장세 적응력을 높이기 위함.
아키텍처 다이어그램 (모델 중심 흐름)
입력→처리→산출: 시장/스케줄 입력 → 모델 A/B/C/D 배치 처리 → setup/PnL 산출 및 대시보드 조회
실제 구현 화면 (하단 30% 크롭)
실제 운용 성과
운용 상태
1개월
누적 수익률
14%
3월 월간 수익
15%
4월 월간 수익(진행중)
4%
실제 바이비트 계정 기준으로 1개월째 운용 중이며, 누적 14% 수익 상태를 기록하고 있습니다.