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✅ 왜 AI 전략 추천이 필요한가요?
| 방식 | 한계 |
| 수동 전략 설정 | 사람이 직접 조건을 선택해야 함 |
| 백테스트 기반 선택 | 과거 기준이라 실시간 반응 어려움 |
| ✅ AI 자동 추천 | 데이터 기반으로 스스로 최적 전략 선택 가능 |
| → 실전 대응력 + 전략 개선력 극대화 |
🧠 STEP 1. AI 전략 추천 로직 (분류기 기반 추천)
🔹 데이터 기반 전략 평가
| 종목코드 | 전략명 | MA5 | RSI | BB | 수익률 |
|----------|--------|-----|-----|----|--------|
| 005930 | MA20 | 0.6 | 0.3 | 0.1| +7.1% |🔸 전략 추천 구조 (Random Forest, Decision Tree 등)
C#
// Python 연동 예시 (scikit-learn 사용)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
strategy = model.predict(X_test)- C#에서 Python 모델 결과를 가져오는 방식 or ONNX로 변환하여 직접 실행 가능
🔄 STEP 2. 강화학습 자동 적용 구조 (실시간 전략 개선)
강화학습(RL, Reinforcement Learning)은
행동 → 보상 → 업데이트의 구조로 전략을 스스로 발전시킵니다.
🔹 학습 루프 구조 예시 (DQN / PPO)
python
for episode in range(1000):
obs = env.reset()
done = False
while not done:
action = model.predict(obs)
obs, reward, done, _ = env.step(action)
model.learn()📘 사용 라이브러리: stable-baselines3, gym, optuna, PyTorch
🧠 STEP 3. 추천 전략 실행 + 결과 기록 + 모델 업데이트
[AI 추천 전략] → [전략 실행] → [수익률 기록] → [AI 재학습]📦 C# 통합 실행 예시 (Python 실행 + 결과 리턴)
C#
ProcessStartInfo psi = new ProcessStartInfo();
psi.FileName = "python.exe";
psi.Arguments = "run_ai_strategy.py";
Process.Start(psi);📬 STEP 4. 전략 성공률 기반 보상 설계
| 수익률 | 보상 |
| > +5% | +1 |
| 0 ~ 5% | 0.5 |
| < 0% | -1 |
- 전략 선택에 따라 보상을 부여해 강화학습 모델 업데이트
- 이후 전략 추천 정확도 점진적 향상
📊 STEP 5. 전략별 성능 시각화 / 기록 예시
| 전략명시도 | 횟수 | 평균수익률 | 승률 |
| MA20 | 42 | +6.8% | 76% |
| RSI30 | 35 | +4.5% | 61% |
📷 AI 전략 누적 성능 대시보드 예시
✅ 전체 AI 자동 전략 추천 흐름
📷 AI 자동 전략 추천 + 강화학습 구조도
[시장데이터 + 과거기록]
↓
[AI 전략 추천 알고리즘]
↓
[실행 → 수익률 평가]
↓
[보상 기반 전략 학습]
↓
[전략 개선 → 반복]🔧 추가 확장 가능 기능
| 기능 | 설명 |
| 📈 성공률 분석 | 전략별 히트율 추적 |
| 🔁 반복 학습 자동화 | 매일 오전 학습 + 오후 실전 적용 |
| 🌐 멀티자산 대응 | 업비트/나스닥 자동 판단 전략 적용 |
| 📤 전략 추천 로그 자동 저장 | Sheets, Notion, Discord 연동 |
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