AI Trading Bot의 5가지 결정적 결함 해결을 통한 안정적 시스템 설계

Context

LLM 기반 자동 매매 봇 구축 과정에서 단순 데이터 노이즈가 아닌 시스템 설계 미비로 인한 심각한 오류 발생. Testnet 환경의 100회 이상 세션을 통해 하드코딩된 파라미터와 불완전한 리스크 관리 로직의 한계점을 식별함.

Technical Solution

• Spike Guard 도입을 통한 데이터 검증: 단일 틱의 이상치(예: BTC $82,143)를 필터링하기 위해 데이터 2회 교차 확인 로직 적용
• 통화 단위 통합 Accounting 시스템 재설계: 자산별 상이한 수수료 체계로 인한 P&L 괴리 해결을 위해 모든 비용을 단일 통화로 unified
• Regime-based Risk Threshold 적용: 고정된 Magic Number 대신 실제 시장 데이터 레이블에 기반한 동적 안전 브레이크 설계
• Per-asset Parameter Tuning 모듈 구축: 자산별 특성을 반영하지 못한 하드코딩 설정을 대체하여 개별 자산 최적화 파라미터 제안 구조 도입
• Independent Auditor 세션 분리: 빌더와 검증자를 서로 다른 AI 세션으로 분리하여 LLM의 Confabulation(환각) 및 논리적 오류 교차 검증