비전공자가 만든 첫 AI 자동매매 봇, 수익은 없었지만 배움은 있었다

“IT 비전공자가 만든 첫 AI 자동매매 봇, 수익은 없었지만 배움은 남았다.
파이썬과 AI 트레이딩을 통해 얻은 문제 해결력, 논리적 사고,
그리고 꾸준함의 가치  기술보다 깊은 배움의 여정 이야기.”

 

 

처음으로 AI 자동매매 봇을 만들겠다고 마음먹었을 때,
나는 단 한 줄의 코드도 제대로 짜본 적이 없는 완전한 IT 비전공자였다.
하지만 ‘나도 AI를 활용해 돈을 벌 수 있을까?’라는 질문 하나가
나를 이 긴 여정으로 이끌었다.

 

‘비전공자가 만든 첫 AI 자동매매 봇, 수익은 없었지만 배움은 있었다.’
이 문장은 내 첫 프로젝트를 마치고 블로그에 남긴 제목이었다.
그 안에는 실패의 냄새와 동시에 배움의 온기가 섞여 있었다.
나는 결국 수익을 얻지 못했지만,
그보다 훨씬 값진 것을 얻었다.  바로 ‘코드를 통해 세상을 이해하는 방법’이었다.

 

이 글에서는 AI 자동매매 봇을 직접 만들어본 비전공자의 성장 기록을 다룬다.
기술적인 과정보다 더 중요한,
‘배움의 태도’, ‘실패에서의 통찰’, 그리고 ‘꾸준함의 의미’를 이야기하려 한다.

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1. IT 비전공자 블로그  첫 자동매매 봇 구상부터 설계까지

키워드: AI 자동매매 기본 구조, 파이썬 백테스트, 거래 로직 설계, 비전공자 공부법

 

AI 자동매매의 개념은 단순했다.
데이터를 분석해, 조건에 맞으면 자동으로 매매를 실행한다.
하지만 이 단순한 논리를 ‘코드’로 구현하는 일은 결코 단순하지 않았다.

 

나는 우선 파이썬의 pandas와 numpy 라이브러리를 배우기 시작했다.
데이터를 다루는 언어를 이해하지 못하면
AI 자동매매는 단 한 줄도 움직이지 않기 때문이다.

 

처음엔 엑셀처럼 행과 열을 다루는 DataFrame의 구조조차 이해하기 힘들었다.
하지만 ‘이게 주가 데이터구나’라는 걸 깨닫고 나니
점점 숫자가 의미 있는 정보로 보이기 시작했다.

 

다음 단계는 전략 설계였다.
‘이평선이 교차하면 매수, 반대면 매도’ 같은 간단한 규칙부터 시작했다.
그 후 backtrader를 사용해 백테스트를 돌려보며
‘이 전략이 과거 데이터에서는 어떤 성과를 냈는가’를 시뮬레이션했다.

 

처음 백테스트 결과는 참혹했다.
손익 그래프는 바닥을 기어다녔고, 결과는 마이너스였다.
하지만 바로 그 순간,
나는 ‘AI 자동매매의 핵심은 수익이 아니라 패턴을 이해하는 능력’임을 배웠다.
데이터를 숫자가 아닌 ‘이야기’로 보기 시작한 것이다.

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2. IT 비전공자 블로그  에러와 실패 속에서 배운 디버깅의 기술

키워드: 디버깅, 오류 해결, 백테스트 에러, API 키, 구글링

 

AI 자동매매 프로젝트를 진행하면서
나를 가장 괴롭힌 것은 오류(Error)였다.
백테스트를 돌리면 터미널엔 낯선 문장들이 쏟아졌다.
KeyError, ValueError, SyntaxError…
처음엔 “도대체 뭐가 문제야?”라며 한숨만 쉬었다.

 

하지만 어느 순간,
이 오류 메시지가 ‘적’이 아니라 ‘교사’처럼 느껴졌다.
에러는 언제나 정확한 원인과 위치를 알려줬다.
문제를 회피하지 않고,
차근히 분석하면 반드시 해결할 수 있었다.

 

나는 매일 오류가 발생할 때마다
그 이유를 블로그에 기록했다.
“API 키가 만료되면 이런 에러가 뜬다.”
“데이터 프레임의 인덱스를 잘못 지정하면 KeyError가 발생한다.”
그렇게 쌓인 기록은 어느새
나만의 AI 트레이딩 문제 해결 사전이 되어 있었다.

 

이 과정에서 얻은 가장 큰 배움은 바로 이것이었다.

 

“실패는 지식이 쌓이는 가장 구체적인 형태다.”

 

성공은 일시적이지만,
실패는 기록되고 남는다.
그 기록을 쌓을 수 있는 사람이
결국 성장하는 사람이라는 걸 AI가 내게 가르쳐줬다.

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3. IT 비전공자 블로그  수익보다 중요한 건 ‘논리의 완성도’였다

키워드: 알고리즘 트레이딩, 전략 검증, 데이터 분석, 논리적 사고

 

많은 사람들이 AI 자동매매에 도전하는 이유는 수익 때문이다.
하지만 나는 어느 순간 그 ‘수익’보다 논리의 완성도에 매료되었다.

 

왜 내 봇은 매매 타이밍을 잘못 잡는 걸까?
어떤 데이터가 더 유의미할까?
이 단순한 질문을 풀기 위해,
나는 금융공학의 기본 개념부터 다시 공부했다.

 

단순한 이평선 전략 대신,
거래량·변동성·RSI·MACD 같은 지표들을 조합해보고
조건문을 세분화했다.
if RSI < 30 and MACD > 0:
이런 한 줄의 코드가 ‘하루의 수익과 손실’을 바꾸는 경험은
AI가 아니라 ‘논리’의 힘이었다.

 

결국, 나는 깨달았다.
AI 자동매매는 코딩이 아니라 사고의 훈련이었다.
이 전략이 왜 통하고, 왜 실패하는가를 분석하는 과정에서
나는 논리적 사고를 배웠다.
즉, 수익은 사라질 수 있어도 사유하는 힘은 내 것이 되었다.

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4. IT 비전공자 블로그  배운 것을 기록하자, 기술이 ‘언어’가 되었다

키워드: 기술 블로그, 학습 기록, 성장 루틴, 개인 브랜딩, 애드센스 승인

 

AI 자동매매 봇을 만들며 나는 자연스럽게 블로그를 병행했다.
공부한 내용, 실험 결과, 실패의 흔적을 하나씩 정리했다.
그 기록은 단순한 공부 노트가 아니었다.

 

블로그에 글을 쓰면서
내 사고가 정리되고, 표현력이 생기고,
문제를 ‘타인에게 설명할 수 있는 언어’로 바꾸는 능력이 생겼다.
즉, 기술이 나에게 새로운 언어가 된 것이다.

 

처음엔 방문자가 거의 없었다.
하지만 시간이 지나며,
“이 글 덕분에 저도 자동매매 공부를 시작했어요.”라는 댓글이 달렸다.
그때 느꼈다.
기술의 진짜 가치는 ‘혼자 잘하는 것’이 아니라,
누군가에게 배움의 계기가 되는 것임을.

 

이 블로그는 결국 내 커리어를 바꾸었다.
회사에서 “AI 자동매매 관련 경험이 있나요?”라는 질문에
나는 코드를 보여주는 대신 내 블로그 링크를 건넸다.
그 안에는 수익보다 더 강력한 증거,
즉 꾸준함과 문제 해결력의 기록이 있었다.

 

결국 블로그는 나의 첫 ‘기술 포트폴리오’가 되었고,
이 꾸준함 덕분에 구글 애드센스 승인의 꿈이 이뤄졌다.
AI 자동매매로는 돈을 벌지 못했지만,
블로그를 통해 지속 가능한 자산을 만들었다.

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결론 : 수익은 사라져도 배움은 남는다

AI 자동매매 봇을 처음 만들었을 때 나는 실패했다.
수익은 없었고, 에러는 넘쳐났다.
하지만 그 실패는 나에게
‘진짜 배움’이 무엇인지 가르쳐줬다.

 

코드 한 줄을 이해하기 위해 밤을 새운 날들,
데이터가 틀려서 다시 처음부터 시작한 순간들,
그 모든 과정이 내 안의 논리를 단단하게 만들었다.

 

이제 나는 안다.
기술은 결과가 아니라 과정이며, 수익보다 배움이 더 오래 남는다.
AI 자동매매 봇은 내게 수익 대신
‘사유하는 방법, 문제를 푸는 습관, 성장의 루틴’을 선물했다.

 

IT  비전공자라도,
포기하지 않고 배움을 기록한다면,
그 자체로 AI 시대의 진짜 경쟁력이 된다.