[코인] 자동매매시스템 - 프로젝트의 시작

암호화폐 자동매매 시스템 구축 로드맵 

암호화폐 자동매매 시스템을 바로 알고 시작합시다.
사전에 정의된 전략과 알고리즘을 통해 인간의 감정 개입 없이 24시간 암호화폐 시장에서 자동으로 매매를 실행하는 시스템을 말합니다.

• 시장 데이터를 실시간으로 분석하고, 기술적 지표와 트레이딩 전략에 따라 최적의 매수/매도 타이밍을 자동으로 포착하여 거래를 수행합니다.
• 인간 투자자의 공포와 탐욕 같은 감정적 판단을 배제하여 일관된 전략 실행이 가능하며, 충동적인 거래로 인한 손실을 방지합니다.
• 24시간 불면의 시장 감시가 필요한 암호화폐 특성상, 투자자가 잠든 시간이나 업무 중에도 기회를 놓치지 않고 거래할 수 있습니다.
• 모의투자시스템을 활용하여 과거 데이터로 전략을 검증하고 개선할 수 있어, 실전 투자 전에 전략의 유효성을 확인하고 리스크를 최소화할 수 있습니다. 
• 안정적이고 체계적인 수익 창출이 가능하지만, 시장 변동성과 기술적 리스크를 고려한 지속적인 모니터링과 전략 업데이트가 필수적입니다.

이 글에서는 암호화폐 자동매매 시스템 구축과 관련된 프로세스 및 구성과 관련된 기초 단계만을 언급합니다. 암호화폐 지동매매 시스템의 분석-설계-구현 단계에서 검토되어야 할 기초영역에 대한 설명으로 이해를 돕기위한 글입니다. 실질적인 구축을 위해서는 보다 복잡하고 다양한 전략 및 기능이 구현되어야 하며, 실제 구축을 진행하면서 하나 하나 설명을 추가할 예정입니다.

코인 및 주식은 인간의 감정이 들어가는 순간, 절제하지 못하는 욕심의 역풍이 기다립니다.

[ 차례 ] 1.  목표 시스템 아키텍처 2. 개발 단계별 가이드 3. 실전 의사결정 프로세스 4. 시뮬레이션 : 완전한 투자 사례

 

암호화폐 자동매매시스템을 형상화한 이미지

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1.  목표 시스템 아키텍처

코인 시장은 주식시장과 달리 그렇게 많은 변수가 없을듯 하지만, 주식 시장보다 더 널뛰기 하는 투자자들의 마음을 헤아리기 위해 다양한 전략들이 존재합니다. 종목선정 전략, 매수 전략, 매도 전략, 포트폴리오 전략까지 모든 전략을 실제로 적용하려면, 체계적인 시스템이 필요합니다.

수동으로 200개 코인을 매일 분석하고 점수를 계산하는 것은 불가능합니다. 따라서 자동화된 시스템 구축이 필수입니다. 다행히 파이썬과 몇 가지 라이브러리만 있으면, 누구나 전문가급 시스템을 만들 수 있습니다. 이번 섹션에서는 전체 시스템의 구조를 설계하고, 각 모듈의 역할을 정의합니다.

암호화폐 자동매매시스템 아키텍처 및 주요 모듈 구성

시스템 주요 모듈

사용자 인터페이스 (Frontend)

웹 브라우저에서 접근 가능한 대시보드입니다. 현재 포트폴리오, 스크리닝 결과, 차트, 거래 내역 등을 시각적으로 보여줍니다. React나 Vue.js로 구축하거나, 간단하게 HTML+JavaScript로도 가능합니다.

 

백엔드 API 서버

파이썬 Flask 또는 FastAPI로 구축합니다. 프론트엔드의 요청을 받아서 데이터베이스에서 정보를 가져오거나, 거래를 실행하거나, 스크리닝을 수행합니다. 모든 비즈니스 로직이 여기 있습니다.

 

데이터 수집 모듈

거래소 API(업비트 Upbit API, 바이낸스 Binance API 등)를 통해 실시간 가격, 거래량, 호가 등의 데이터를 수집합니다. 수집한 데이터는 데이터베이스에 저장되어, 나중에 전략 계산에 사용됩니다.

 

전략 엔진

이 시스템의 두뇌입니다. 6가지 전략(모멘텀, 변동성, 거래량, 기술지표, 추세, 시장강도)을 각각 계산하는 서브모듈들이 있고, 최종적으로 통합 스코어를 산출합니다. 각 전략은 독립적인 함수나 클래스로 구현되어, 유지보수가 쉽습니다.

 

거래 실행 모듈

실제 거래소에 매수/매도 주문을 보내는 부분입니다. 모의투자 모드에서는 실제 주문을 보내지 않고, 가상 지갑에만 기록합니다. 실전 모드에서는 거래소 API를 통해 실제 주문을 실행합니다.

 

모의투자 관리

실제 돈을 쓰지 않고 전략을 테스트하는 핵심 기능입니다. 가상의 잔고를 설정하고, 매수/매도 신호가 나올 때마다 가상 거래를 기록합니다. 실제 시장 가격을 사용하므로, 결과는 실전과 거의 동일합니다.

데이터베이스

모든 데이터를 저장합니다. 가격 히스토리, 계산된 전략 점수, 거래 기록, 현재 포트폴리오 상태 등이 여기 저장됩니다. PostgreSQL, MySQL, 또는 간단하게 SQLite를 사용할 수 있습니다.

 

자동매매 스케줄러

정해진 시간에 자동으로 설정된 전략에 따라 매수/매도/모니터링 작업을 실행합니다. 예를 들어 매일 오전 9시에 전체 코인 스크리닝, 매주 월요일 오전 10시에 포트폴리오 리밸런싱, 5분마다 가격 데이터 수집 등을 자동화합니다.

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2. 개발 단계별 가이드

시스템을 한 번에 다 만들려고 하면 그 규모에 압도될 수 있습니다. 단계별로 나눠서 하나씩 완성해나가는 것이 현실적입니다.

1 단계 : 기초 인프라 구축 

목표 : 데이터 수집과 저장 기능 완성

이 단계에서는 거래소 API로부터 데이터를 받아와서 데이터베이스에 저장하는 기본 파이프라인을 만듭니다.

 

작업 항목 : 

• 개발 환경 설정 : Python 3.11+ 설치, 가상환경 생성, 필요한 라이브러리 설치 (requests, pandas, numpy, sqlalchemy 등)
• 거래소 API 연동 : 업비트 또는 바이낸스 API 키 발급, API 호출 테스트, 가격/거래량 데이터 받아오기 성공
• 데이터베이스 설계 : 테이블 스키마 설계 (coins, price_history, trades, portfolio 등) >  SQLite로 시작 (나중에 PostgreSQL로 업그레이드 가능)
• 데이터 수집 스크립트 : 5분마다 또는 1시간마다 자동으로 가격 데이터를 수집하여 DB에 저장하는 스크립트 작성
• 테스트 : 3-7일간 데이터가 잘 쌓이는지 확인

 

이 단계를 완료하면, 실시간 시장 데이터를 자동으로 수집하는 시스템의 기초가 완성됩니다.

2 단계 : 전략 엔진 개발

목표 : 6가지 전략 계산 함수 구현

이제 수집한 데이터를 기반으로 실제 전략 점수를 계산하는 핵심 로직을 만듭니다. 아래의 전략은 매수/매도 전략에서 대부분 사용되며, 별도의 언급은 없지만 투자의 첫번째 관문인 '종목선정' 전략에도 사용될 수 있습니다. 

 

작업 항목:

• 모멘텀 분석기 : 1일/7일/30일 수익률, 거래량 증가율, RSI 모멘텀 등 계산
• 변동성 분석기 : ATR, 볼린저밴드 폭, 표준편차 계산
• 거래량 분석기 : 거래대금 순위, V/MC 비율, 유동성 점수 계산
• 기술지표 분석기 : RSI, MACD, 이동평균, 스토캐스틱 등 계산 (TA-Lib 라이브러리 활용)
• 추세 분석기 : 정배열 여부, EMA 크로스오버, ADX 계산
• 시장강도 분석기 : 비트코인 대비 상대강도, 베타, 시총 순위 변동 계산
• 통합 점수 계산 : 각 전략 점수를 가중 평균하여 최종 점수 산출
• 백테스트 : 과거 데이터로 백테스팅하여 점수가 합리적인지 검증

 

각 전략은 독립적인 함수나 클래스로 만들어서, 나중에 가중치를 조정하거나 전략을 추가하기 쉽게 합니다.

3 단계 : 모의투자 시스템 구축

목표 : 실제 돈 없이 전략을 테스트할 수 있는 환경 구축

모의투자는 실전 전에 전략을 검증하는 필수 과정입니다. 가상의 잔고로 실제 시장 가격에 매매하여, 전략의 성과를 측정합니다. 수립된 전략은 최대한 많은 변수를 고려한 테스트를 수행하여 실전에서 수립된 전략이 올바르게 사용될 수 있도록 전략이 튜닝되어야 합니다.

 

작업 항목:

• 가상 지갑 설계 : 초기 자금, 현재 잔고, 보유 코인 목록, 거래 내역을 관리하는 테이블 설계
• 주문 시뮬레이션 : 매수/매도 신호가 나올 때, 실제 주문 대신 가상 지갑에 기록
• 시장가 체결 모의 : 현재 시장가로 즉시 체결되는 것으로 가정 (실제로는 약간의 슬리피지 고려 가능)
• 수수료 반영 : 거래소 수수료 (보통 0.05-0.25%)를 차감
• 성과 측정 : 총 수익률, 개별 종목 수익률, 승률, 최대 손실(MDD) 등 계산
• 히스토리 기록 : 모든 거래와 일별 포트폴리오 가치를 기록하여, 나중에 분석

 

이 가상 지갑을 사용하여, 스크리닝 결과에 따라 자동으로 매수/매도를 시뮬레이션합니다. 몇 주~몇 달 동안 모의투자를 실행하여 전략의 실제 성과를 검증한 후, 만족스러우면 실전 모드로 전환합니다.

4 단계 : 웹 대시보드 개발 

목표: 사용하기 쉬운 UI 구축

명령줄(CLI)로만 시스템을 사용하면 불편합니다. 웹 브라우저에서 직관적으로 확인하고 조작할 수 있는 대시보드를 만듭니다. 시장의 변동현황을 표시하기 위한 각종 지표, 실거래 지갑 또는 가상거래 지갑 현황 및 거래 현황을 한 눈에 보기 쉽게 구현하도록 합니다. 

 

주요 화면 :

• 대시보드 홈 : 현재 포트폴리오 요약, 총 수익률, 오늘의 변화, 주요 이벤트
• 종목선정 결과 : 최신 스크리닝으로 나온 Top 30 코인 리스트, 각 코인의 점수 및 상세 정보
• 포트폴리오 관리 : 현재 보유 코인 목록, 각 코인의 수익률, 비중, 매도 버튼
• 거래 내역 : 과거 모든 거래 기록, 필터링 및 검색 기능
• 성과 분석 : 일별/주별/월별 수익률 차트, 최대 낙폭(MDD), 샤프 비율 등 통계
• 설정 : 전략 가중치 조정, 모의투자 <-> 실전 모드 전환, API 키 설정

기술 스택 추천 :

• 백엔드 : Flask 또는 FastAPI (Python), 초보자인 경우 Streamlit 플랫폼도 추천
• 프론트엔드 : React + Tailwind CSS (현대적 UI) 또는 간단하게 Jinja2 템플릿 + Bootstrap
• 차트 : Chart.js 또는 Plotly
• 실시간 업데이트 : WebSocket (선택적)

 

프론트엔드에서는 이 API를 호출하여 데이터를 받아서 예쁘게 표시합니다.

5단계  :  거래 자동화 및 최적화 (지속 진행형)

목표 : 완전 자동 운영 및 성능 개선

이제 시스템이 거의 완성되었습니다. 마지막으로 자동화와 최적화를 통해 완전히 hands-free로 만듭니다.

 

작업 항목:

• 스케줄링 : APScheduler를 사용하여 정기 작업 자동화 (매일 스크리닝, 주간 리밸런싱)
• 알림 시스템 : 중요 이벤트(큰 수익, 큰 손실, 오류 등) 발생 시 텔레그램이나 이메일로 알림
• 에러 핸들링 : API 호출 실패, 네트워크 오류 등에 대한 재시도 및 로깅
• 성능 최적화 : 데이터베이스 인덱싱, 캐싱, 병렬 처리로 속도 향상
• 백테스팅 : 과거 수년간의 데이터로 전략을 테스트하여 최적 가중치 찾기
• 지속적 개선 : 매월 성과를 분석하고, 잘 작동하지 않는 부분을 개선

 

이렇게 하면 시스템이 완전히 자동으로 돌아가며, 여러분은 주말에 한 번 확인하는 것만으로도 충분합니다.

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3. 실전 의사결정 프로세스

투자에서 가장 어려운 것은 "언제 사고, 언제 파느냐"입니다. 훌륭한 전략이 있어도 실행하지 못하면 무용지물입니다. 여기서는 실전에서 즉시 사용할 수 있는 단계별 의사결정 프로세스를 제공합니다.

STEP 1 : 시장 환경 분석

모든 개별 코인 분석에 앞서, 먼저 시장 전체 환경을 파악합니다. 비트코인이 상승 추세인지, 횡보 중인지, 하락 중인지를 확인하는 것이 첫 단계입니다. 왜냐하면 비트코인이 하락 추세라면 아무리 좋은 알트코인도 수익내기 어렵기 때문입니다.

체크리스트:

• 비트코인 추세 확인: 5일, 20일, 60일 이동평균선 배열 확인. 정배열이면 상승 추세, 역배열이면 하락 추세, 혼조면 횡보장.
• 비트코인 도미넌스: 비트코인 시총이 전체 암호화폐 시총에서 차지하는 비율. 도미넌스 상승 중이면 자금이 비트코인으로 집중(알트코인 불리), 도미넌스 하락 중이면 알트코인 시즌(알트코인 유리).
• 공포탐욕지수: 0-100 사이 값으로 시장 심리 표현. 0-25는 극단적 공포(바닥 가능성), 25-45는 공포, 45-55는 중립, 55-75는 탐욕, 75-100은 극단적 탐욕(고점 가능성).
• 거래량 트렌드: 최근 7일 평균 거래량이 이전 30일 평균보다 높은가? 거래량 증가는 관심 증가, 감소는 관심 감소.
• 주요 이벤트: 이번 주 중요한 이벤트가 있는가? (FOMC 회의, 대형 코인 업그레이드, 주요 거래소 상장 등)

이 분석 결과로 "시장 환경 점수"를 매깁니다:

• 90-100점: 매우 우호적 (강세장, 적극 투자)
• 70-89점: 우호적 (선별적 투자)
• 50-69점: 중립 (신중한 접근)
• 30-49점: 불리 (방어적 접근)
• 0-29점: 매우 불리 (현금 비중 확대)

예시: 비트코인 정배열(25점), 도미넌스 하락 중(20점), 공포탐욕지수 65/탐욕(15점), 거래량 증가 중(20점), 특별 이벤트 없음(10점) = 총 90점. → 매우 우호적이므로 이번 주는 적극적으로 신규 진입 검토.

STEP 2 : 종목 선정 

시장 환경이 우호적이라고 판단되면, 이제 구체적인 종목을 찾습니다. 6가지 전략을 모두 적용하여 각 코인에 점수를 매깁니다.

 

자동화 스크립트 예시 (실제 코드는 뒤에서):

def calculate_total_score(coin_data, weights):
    """
    각 코인에 대해 6가지 전략 점수를 계산하고 가중 평균을 구함
    
    Parameters:
    - coin_data: 코인의 가격, 거래량 등 모든 데이터
    - weights: 각 전략의 가중치 딕셔너리
    
    Returns:
    - total_score: 0-100 사이의 종합 점수
    """
    momentum_score = calculate_momentum(coin_data)  # 0-100
    volatility_score = calculate_volatility(coin_data)  # 0-100
    volume_score = calculate_volume(coin_data)  # 0-100
    technical_score = calculate_technical(coin_data)  # 0-100
    trend_score = calculate_trend(coin_data)  # 0-100
    strength_score = calculate_market_strength(coin_data)  # 0-100
    
    total_score = (
        momentum_score * weights['momentum'] +
        volatility_score * weights['volatility'] +
        volume_score * weights['volume'] +
        technical_score * weights['technical'] +
        trend_score * weights['trend'] +
        strength_score * weights['strength']
    )
    
    return total_score

모든 코인에 대해 이 계산을 수행한 후, 점수 순으로 정렬합니다.

STEP 3 : 상위 종목 검증 (Top 20)

점수가 높다고 무조건 매수하면 안 됩니다. 상위 20개 종목을 뽑아서 다음을 추가로 검증합니다:

 

필수 필터 (하나라도 걸리면 제외) :

• 유동성 체크: 일 거래대금이 자신의 투자 예정 금액의 최소 50배 이상인가? (예: 1,000만원 투자 예정이면 일 거래대금 5억 이상)
• 뉴스 체크: 최근 7일 내 중대한 악재(해킹, 소송, 규제, 팀 이탈 등)가 없는가?
• 프로젝트 생존성: 프로젝트가 여전히 활발히 개발되고 있는가? (깃헙 활동, SNS 업데이트 확인)
• 과매수 체크: RSI 80 이상은 아닌가? (과매수 상태면 일단 보류)

우선순위 평가 (가산점) :

• 섹터 트렌드: 현재 뜨고 있는 섹터(AI, DeFi, 게임 등)에 속하는가? (+5점)
• 대형 거래소 상장: 바이낸스, 코인베이스에 상장되어 있는가? (+3점)
• 최근 호재: 파트너십, 업그레이드, 신규 상장 등 긍정적 뉴스가 있는가? (+5점)
• 커뮤니티 활동: 텔레그램/디스코드 활성도가 높은가? (+3점)

이 검증 과정을 거쳐 최종 Top 5-10 종목을 선정합니다.

STEP 4 : 매수(진입) 전략 수립

매수할 종목을 정했다면, 이제 "어떻게" 매수할지 구체적인 계획을 세웁니다.

 

분할 매수 계획 : 예를 들어 종목 A에 300만원 투자하기로 결정했다면:

• 1차 매수 (40%): 120만원을 현재가에 즉시 매수 → 포지션 확보
• 2차 매수 (30%): 90만원을 현재가 대비 -3~5% 하락 시 매수 → 조정 시 평균단가 낮추기
• 3차 매수 (30%): 90만원을 1차 매수 후 +7~10% 상승 시 매수 → 추세 확인 후 비중 확대

이렇게 하면 한 번에 전액 매수하는 위험을 피하면서도, 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.

 

목표가 및 손절가 설정 : 매수와 동시에 다음을 명확히 정합니다:

• 목표가 1단계: +25~30% (절반 매도하여 원금 일부 회수)
• 목표가 2단계: +50~70% (나머지 절반 매도)
• 손절가: -12~15% (추세가 깨졌다고 판단, 전량 손절)

예: 10,000원에 매수했다면:

• 목표가 1: 12,500원 (50% 매도)
• 목표가 2: 16,000원 (나머지 매도)
• 손절가: 8,700원 (전량 매도)

이렇게 사전에 정해두면, 감정에 휘둘리지 않고 기계적으로 실행할 수 있습니다.

STEP 5 : 모니터링 및 조정

포지션을 보유하는 동안 다음을 정기적으로 체크합니다:

 

주간 체크리스트 :

• 각 종목의 전략 점수 재계산: 여전히 상위권인가? 만약 Top 50 밖으로 밀려났다면 매도 검토.
• 시장 환경 재평가: 지난주와 비교해 시장 환경이 나빠졌는가? 나빠졌다면 일부 현금화.
• 뉴스 스캔: 보유 종목에 대한 새로운 뉴스(좋거나 나쁜)가 있는가?
• 목표가/손절가 도달 여부: 자동으로 체크하되, 도달 시 계획대로 실행.

월간 리밸런싱 : 매월 첫 주말에 전체 포트폴리오를 재평가합니다:

• 실적 하위 2-3개 종목을 새로운 유망 종목으로 교체
• 한 종목이 너무 커졌다면(전체의 25% 이상) 일부 매도하여 균형 재조정
• 섹터 배분 재검토: 한 섹터에 50% 이상 몰려있다면 분산
• 수익 실현: 전체 포트폴리오가 목표 수익률(예: +30%)에 도달했다면, 수익의 50%는 인출

STEP 6 : 매도(청산) 및 수익 분석

포지션을 청산할 때(이익이든 손실이든), 반드시 다음을 기록합니다:

거래 일지 작성:

• 매수 이유: 어떤 전략 신호로 진입했는가?
• 보유 기간: 며칠 동안 보유했는가?
• 청산 이유: 목표가 도달? 손절? 전략 점수 하락?
• 결과: 수익률 및 금액
• 배운 점: 잘한 점과 개선할 점

이런 일지를 3-6개월 누적하면, 자신만의 패턴을 발견할 수 있습니다. 예를 들어 "모멘텀 전략으로 진입한 종목의 승률이 70%인 반면, 변동성 전략은 50%다" 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 바탕으로 자신에게 맞는 전략 가중치를 계속 최적화해나갑니다.

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4. 시뮬레이션 : 완전한 투자 사례

이론을 모두 배웠으니, 이제 실제 사례를 통해 전체 프로세스를 경험해봅시다.

투자자 프로필

• 이름: 김투자 (가상)
• 경험: 중급 (1년 경험)
• 자금: 1,000만원
• 성향: 균형형 (리스크 중간)
• 목표: 3개월 내 30% 수익

Week 1 : 시장 분석 및 진입

월요일 아침, 김투자는 시장 환경 분석부터 시작합니다.

비트코인 체크:
- 5일 MA: 65,000달러
- 20일 MA: 62,000달러  
- 60일 MA: 58,000달러
→ 정배열 확인 (25/25점)

비트코인 도미넌스:
- 현재: 48%
- 1개월 전: 52%
→ 4% 하락, 알트시즌 시작 징후 (20/20점)

공포탐욕지수:
- 현재: 68 (탐욕)
→ 긍정적이나 과열 주의 (13/15점)

거래량:
- 7일 평균: 전월 대비 +35%
→ 관심 증가 중 (18/20점)

이벤트:
- 이번 주 특별 이슈 없음 (10/10점)

총점: 86/90 → 매우 우호적 환경!

시장 환경이 우호적이므로, 김투자는 적극적으로 신규 포지션 구축을 결정합니다.

화요일, 스크리닝을 실행합니다. 가중치는 균형형 프로필에 맞춰 모멘텀 25%, 변동성 15%, 거래량 20%, 기술지표 20%, 추세 15%, 시장강도 5%로 설정합니다.

스크리닝 결과 Top 10:
1. SOL (Solana): 87점
2. MATIC (Polygon): 85점
3. FET (Fetch.ai): 83점
4. RNDR (Render): 81점
5. AVAX (Avalanche): 80점
6. LINK (Chainlink): 78점
7. ATOM (Cosmos): 77점
8. NEAR (Near Protocol): 76점
9. INJ (Injective): 75점
10. OP (Optimism): 74점

검증 단계에서:

• SOL: 일 거래대금 800억원 ✓, 뉴스 깨끗 ✓, RSI 62 ✓, AI 섹터 아님 but 메이저 알트 → 선정
• MATIC: 일 거래대금 600억원 ✓, 최근 업그레이드 발표 ✓, RSI 58 ✓ → 선정
• FET: 일 거래대금 350억원 ✓, AI 섹터(뜨고 있음) ✓, RSI 70 (약간 높지만 수용 가능) → 선정
• RNDR: 일 거래대금 250억원 ✓, AI 섹터 ✓, RSI 68 ✓ → 선정
• AVAX: 일 거래대금 500억원 ✓, 게임 섹터 파트너십 소식 ✓ → 선정

최종 선정 5종목 + 안정성을 위해 BTC, ETH 추가.

 

포트폴리오 구성 (총 1,000만원) :

• BTC: 200만원 (20%) - 안정성
• ETH: 150만원 (15%) - 안정성
• SOL: 180만원 (18%) - 주력 1
• MATIC: 150만원 (15%) - 주력 2
• FET: 120만원 (12%) - 고수익 기회 1
• RNDR: 100만원 (10%) - 고수익 기회 2
• AVAX: 100만원 (10%) - 밸런스

수요일부터 금요일까지 분할 매수를 실행합니다.

 

Week 2-4 : 모니터링

주간 체크에서 대부분의 종목이 잘 움직이고 있습니다. FET가 가장 좋은 성과를 보이며 2주 만에 +40% 상승합니다. 김투자는 계획대로 FET의 50%(60만원어치)를 매도하여 원금 일부를 회수합니다(수익 24만원).

AVAX는 기대만큼 오르지 않고 +5%에 그칩니다. 재스크리닝 결과 순위가 50위권으로 밀려나서, 3주차에 AVAX를 매도하고(소폭 수익) 새로 상위권에 오른 ATOM으로 교체합니다.

 

Week 8-12 : 목표 달성

3개월이 지난 시점 :

• BTC: +20% = 40만원 수익
• ETH: +25% = 37.5만원 수익
• SOL: +35% = 63만원 수익
• MATIC: +30% = 45만원 수익
• FET: 첫 매도로 24만원 확보, 나머지 +80% = 48만원 추가 → 총 72만원 수익
• RNDR: +45% = 45만원 수익
• ATOM (AVAX 교체): +25% = 25만원 수익

총 수익: 327.5만원 (32.75% 수익률)

목표였던 30%를 달성했으므로, 김투자는 수익의 50%(약 160만원)를 인출하여 별도 계좌에 보관합니다. 나머지는 재투자하여 다음 사이클을 준비합니다.

 

교훈 :

• 시장 환경 분석이 중요했습니다. 우호적인 시기에 적극 투자하여 좋은 결과를 얻었습니다.
• 분할 매수로 평균 단가를 잘 관리했습니다.
• FET를 분할 매도하여 수익을 확보하고 리스크를 줄였습니다.
• 실적이 나쁜 AVAX를 과감히 교체하여 손실을 최소화했습니다.
• 목표 달성 후 수익의 일부를 인출하여, 심리적으로 안정되고 장기적 관점을 유지할 수 있었습니다.

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