바이낸스 선물 트레이딩 프로젝트 개발 경험담과 공유

안녕하세요, 카키스케치(KhakiSkech) 개발 팀장 송재찬입니다.

이번 포스트에서는 제가 실제로 진행한 바이낸스 선물 트레이딩 개발 프로젝트의 경험을 공유하고, 프로젝트를 진행하면서 마주한 도전과 해결 과정을 자세히 설명드리고자 합니다. 단순한 코드 구현을 넘어, 실제 개발 현장에서 겪은 경험과 느낀 점들을 중심으로 이야기를 풀어가겠습니다.

1. 프로젝트 개요 및 개발 배경

제가 참여한 이번 프로젝트는 파이썬을 기반으로 바이낸스 선물 API와 연동하여 자동 트레이딩 시스템을 구축하는 것을 목표로 했습니다.
프로젝트의 주된 목표는 다음과 같습니다.

실시간 데이터 처리: 바이낸스 API 및 WebSocket 을 통해 실시간 시세와 주문 데이터를 안정적으로 수신하고 처리.
자동 주문 실행: 시장의 변동에 따라 정해진 전략에 의한 주문을 자동으로 실행하여, 효율적인 트레이딩 구현.
리스크 관리: 레버리지 거래와 DCA(분할 매수) 전략을 도입하여, 단기 변동성에 따른 리스크를 최소화.

처음에는 단순히 API 연동과 기본적인 주문 실행 로직 구현에 집중했으나, 점차 트레이딩 전략과 예외 상황에 대한 다양한 고려가 필요하다는 점을 깨달았습니다.

2. 개발 중 마주한 도전과 해결 방안

2.1. 비동기 처리와 API Rate Limit 관리

바이낸스 API는 빠른 응답 속도와 동시에 호출 제한(Rate Limit)을 적용하고 있습니다.
이를 극복하기 위해 AsyncClient와 aiolimiter 라이브러리를 적극 활용하였습니다.
비동기 처리를 통해 동시에 여러 API 요청을 효과적으로 관리하고, 제한을 넘지 않도록 신중히 설계한 덕분에 실시간 데이터 처리와 주문 실행의 안정성을 확보할 수 있었습니다.

2.2. 예외 처리와 안정성 강화

실제 트레이딩 환경에서는 네트워크 오류, API 호출 실패, 주문 미체결 등 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.
저희는 아래와 같은 전략으로 안정성을 강화했습니다.

재시도 로직: API 호출 시 특정 오류(-4131, -4164 등)를 만나면 자동으로 재시도하도록 구현하였습니다.
CSV 기반 캐싱: 심볼 별 기본 스펙을 CSV 파일에 저장하고, 파싱 실패 시 API를 호출하는 구조로 대체하여, API 호출 횟수를 최소화하였습니다.
모니터링과 로깅: 모든 주문과 포지션 변화, 오류 상황을 체계적으로 로깅하여, 문제가 발생했을 때 빠르게 원인을 파악할 수 있도록 했습니다.

2.3. 전략 구현: DCA 매매와 익절 주문

DCA 매매 전략은 변동성이 큰 암호화폐 시장에서 평균 매입 단가를 낮추는 효과적인 방법입니다.
프로젝트에서는 DCA 매매 전략을 적용하여, 일정 금액을 정해진 주기마다 투자하는 로직을 구현하였습니다.
특히, 익절 주문과 DCA 주문의 중복 실행을 방지하고, 주문 간 타이밍과 수량을 정밀하게 조절하는 부분에 많은 노력을 기울였습니다.

3. 프로젝트를 진행하며 얻은 교훈

3.1. 코드 모듈화와 재사용성의 중요성

복잡한 트레이딩 시스템을 구축하면서 가장 크게 깨달은 점은 모듈화와 재사용성의 중요성이었습니다.
각 기능(데이터 수집, 주문 실행, 포지션 관리 등)을 독립된 모듈로 분리함으로써, 유지보수와 확장이 용이한 구조를 만들 수 있었습니다.
특히, 주문 관련 모듈에서는 다양한 상황을 고려한 재시도 로직과 예외 처리를 통해 안정성을 확보할 수 있었습니다.

3.2. 비동기 프로그래밍의 힘과 어려움

비동기 프로그래밍은 트레이딩 시스템과 같이 실시간 응답이 중요한 환경에서 필수적입니다.
그러나 비동기 코드 작성은 디버깅과 예외 처리가 동기 코드보다 까다로운 면이 있었습니다.
적절한 락(ReentrantLock) 관리와 이벤트 루프의 효율적 운영이 시스템의 안정성과 직결되었으며, 이를 통해 실시간 주문 체결과 포지션 관리의 정확성을 높일 수 있었습니다.

3.3. 지속적인 개선과 테스트의 중요성

실제 개발 환경에서는 예상치 못한 상황이 빈번하게 발생합니다.
프로젝트 초기에는 단순히 기본 기능 구현에 집중했으나, 백테스트와 모의 거래(Paper Trading)를 통해 전략의 유효성을 지속적으로 검증하고, 문제점을 보완하는 과정이 매우 중요함을 다시 한 번 느꼈습니다.

4. 향후 발전 방향

앞으로의 개발 계획은 기존 프로젝트의 경험을 바탕으로 더욱 정교하고 다양한 전략을 적용하는 방향으로 진행할 예정입니다. 구체적인 발전 방향은 다음과 같습니다.

각종 지표를 통한 LONG 진입 및 SHORT 진입
다양한 기술적 지표(예: 이동평균, RSI, MACD 등)를 활용하여, 시장 상황에 따른 정밀한 진입 타이밍을 포착할 예정입니다. 이를 통해 상승장에서는 LONG, 하락장에서는 SHORT 포지션 진입 전략을 강화할 계획입니다.
초단타 트레이딩
초단타(High-Frequency Trading) 전략을 도입하여, 미세한 가격 변동을 포착한 빠른 주문 실행으로 수익을 극대화하는 시스템을 개발할 예정입니다. 이를 위해 최적화된 비동기 처리 및 API 호출 최적화를 지속적으로 개선할 것입니다.
리스크 관리 시스템
레버리지 및 증거금 비중 조절을 통한 다층적인 리스크 관리 시스템을 구축할 계획입니다. 시장 변동에 따른 리스크를 효과적으로 분산하고, 포지션 규모를 조절하여 안정적인 거래 환경을 마련할 예정입니다.
UI 및 모니터링 대시보드 구축
실시간 거래 현황과 성과를 한 눈에 확인할 수 있는 직관적인 대시보드를 개발하여, 사용자들이 시스템 상태와 거래 내역을 쉽게 모니터링할 수 있도록 할 예정입니다.

이러한 발전 방향들을 통해, 더욱 정교한 트레이딩 전략과 안정적인 운영 환경을 구축하여, 트레이딩 시스템의 경쟁력을 높이고자 합니다. 앞으로도 지속적인 개선과 혁신을 통해 여러분께 유익한 정보를 공유드리도록 하겠습니다.

5. 결론

바이낸스 선물 트레이딩 개발 프로젝트를 진행하면서, 기술적인 도전뿐만 아니라 실제 시장 상황에 대응하는 방법을 깊이 고민할 수 있는 귀중한 경험을 얻었습니다.
이러한 경험은 단순한 코드 구현을 넘어서, 보다 체계적이고 안정적인 트레이딩 시스템을 구축하는 데 큰 밑거름이 되었습니다.

다음 포스트에서는 이번 프로젝트의 구체적인 코드 구현과 모듈별 상세 분석을 통해, 여러분께 실질적인 개발 팁과 노하우를 공유드릴 예정입니다.

감사합니다.