LLM 기반 자동 주식매매 시스템, 2주째 삽질 중

가상매매에서는 아무 문제 없이 돌아가던 로직이, 실제 돈을 태우는 순간 완전히 다른 세계가 펼쳐졌어요.

시작은 단순했어요

LLM에게 시장 데이터를 던져주고, 전략적으로 판단하게 만들면 되지 않을까. 개념은 심플했어요. SEC 공시 데이터도 다루고 있고, LLM 오케스트레이션도 업무에서 매일 하고 있으니, 이 경험을 트레이딩에 녹여보자는 생각이었어요.

그런데 벌써 2주째 매달리고 있어요. 코드는 어느새 10만 줄을 넘겼고, 안정화는 여전히 요원해요.

가상매매와 실전의 간극

백테스트와 가상매매에서는 매끄럽게 흘러가던 로직들이, 실제 소액을 태워보는 순간 문제가 쏟아져 나왔어요. 슬리피지, 체결 타이밍, 예외 상황 처리 같은 것들이 시뮬레이션에서는 존재하지 않던 변수로 등장해요.

분기 로직만 수백 개예요. "이 조건이면 매수, 저 조건이면 홀드, 또 다른 조건이면 손절" 같은 단순한 if-else가 아니라, 시장 컨텍스트와 포지션 상태와 리스크 허용치를 동시에 고려해야 하는 복합 판단의 연속이에요.

LLM에게 '전략적 판단'을 시키는 것의 어려움

하루에도 몇 번씩 LLM의 판단 로직을 교정하고 있어요. 프롬프트를 조금만 바꿔도 완전히 다른 판단이 나오고, 같은 프롬프트에도 미묘하게 다른 결과가 돌아와요.

결국 이건 프롬프트 엔지니어링의 문제만이 아니에요. LLM이 시장을 "이해"하게 만드는 것, 그리고 그 이해를 일관된 행동으로 변환하는 것, 이 두 가지 사이의 간극을 메우는 작업이 핵심이에요.

실제 헤지펀드들이 사용하는 기법들도 찾아보고, 승률 분석도 돌려보면서 하나하나 개선하고 있어요. 퀀트 전략에 LLM의 추론 능력을 얹는 구조가 과연 유의미한 알파를 만들어낼 수 있는지, 그 실험을 직접 몸으로 하고 있는 셈이에요.

오기로 버티는 중

솔직히 지금 이 시스템이 돈을 벌어다 주고 있느냐고 묻는다면, 아직은 '학습 비용을 지불하고 있는 단계'라고 답할 것 같아요. 소액만 넣고 있지만, 매일 코드를 고치고, 로직을 다듬고, 실패에서 패턴을 찾는 과정 자체가 값진 데이터가 되고 있어요.

이제는 오기예요. 끝을 보겠다는 집념 같은 거요.

잘 되면 대박이고, 안 되면 대찬 경험이 될 거예요. 어느 쪽이든 손해는 아니라고 스스로를 설득하면서, 오늘도 터미널을 열고 디버깅을 시작해요.

웃으며 은퇴할 수 있는 날이 오기를 바라면서.