나는 코드를 짜는 대신, AI들과 자동매매 시스템을 설계하고 있다
자동매매 프로그램을 만들고 운영하면서 한 가지 분명해진 것이 있다.
나는 전문 개발자처럼 코드를 직접 한 줄씩 고치고 있는 것이 아니다. 대신 문제를 발견하고, 방향을 정리하고, 전문가 AI에게 분석을 맡기고, Claude Code가 실제 코드를 수정하도록 지시하는 방식으로 시스템을 만들어 가고 있다.
이른바 바이브코딩 방식이다.
중요한 것은 질문이었다
처음에는 이 방식이 불안했다. 코드를 완전히 이해하지 못한 상태에서 자동매매 프로그램을 운영해도 되는가 하는 생각도 있었다.
하지만 실제로 해보니 내가 해야 할 일은 모든 코드를 직접 작성하는 것이 아니었다. 오히려 더 중요한 것은 올바른 질문을 던지는 일이었다.
왜 매수 신호가 나왔는데 주문이 안 나갔을까? 500만 원 계좌에서 100만 원 넘는 주식은 어떻게 처리해야 할까? 시드가 1000만 원이 되면 코드를 다시 고쳐야 하는 구조가 맞을까? 강세장과 약세장에서 같은 방식으로 매수하는 것이 맞을까? 실계좌 모드와 테스트 모드가 헷갈리면 어떤 문제가 생길까?
이 질문들을 던지면, 전문가 AI는 문제를 구조화해 준다. 나는 그중에서 운영 방향을 판단한다. 그리고 Claude Code에게 실행 지시를 전달한다.
v2.0에서 실제로 이 방식이 작동한 방식
이번 자동매매 v2.0 업그레이드도 그렇게 진행됐다.
모의투자에서 BUY 신호가 나왔지만 주문이 나가지 않는 문제가 확인됐다. 전문가 AI와 함께 원인을 추적했고, 주문가능현금 값이 비정상적으로 처리되는 문제를 발견했다.
또 500만 원 계좌에서 종목당 100만 원 기준으로 운용하면 고가주는 자동으로 제외된다는 구조적 한계도 확인했다.
이 문제를 단순히 “고가주도 사게 하자”로 풀지 않았다. 고가주는 기회이기도 하지만 계좌 집중도 리스크도 크기 때문이다. 그래서 총자산의 일정 비율까지만 예외적으로 허용하는 방식으로 방향을 잡았다.
또 하나 중요한 변화는 고정 금액 기준에서 비율 기반 구조로 바꾸는 것이다. 500만 원일 때는 종목당 20%, 1000만 원이 되어도 동일 비율. 시드가 커져도 매번 코드를 다시 뜯어고치지 않아도 된다.
바이브코딩에서 사람의 역할
이번 과정을 통해 알게 된 것은, 바이브코딩에서 사람의 역할은 코드를 직접 치는 것이 아니라 판단 기준을 세우고, AI들이 엉뚱한 방향으로 가지 않도록 운영 흐름을 잡는 것이라는 점이다.
자동매매는 단순한 코드가 아니다. 하나의 운영 시스템이다. 그 안에는 매수 조건, 매도 조건, 자금 배분, 리스크 관리, 오류 대응, 기록 체계가 모두 들어간다.
나는 지금 그 시스템을 전문가 AI들과 함께 조금씩 설계하고 있다.
중요한 것은 코드를 직접 다루는 능력만이 아니라, 문제를 정확히 설명하고, 전문가 AI에게 올바른 질문을 던지고, 수정 결과를 운영 관점에서 판단하는 능력이다.
→ 관련 운영 일지: 자동매매 v2.0 업그레이드 방향 정리 → 프로젝트 허브: AI 자동매매 실험
※ 본 콘텐츠는 개인의 실험 기록이며 투자 권유가 아닙니다.
투자의 판단과 책임은 본인에게 있습니다.