코딩보다 어려운 건 데이터였다 — AI 자동매매의 핵심

50대 IT 비전공자가 AI 자동매매 코딩을 배우며 마주한 진짜 난관은 코딩이 아니라 데이터였다.
AI 자동매매의 핵심은 데이터의 품질과 해석 능력임을 깨닫기까지의 50일 도전기를 기록했다.

 

코딩보다 어려운 건 데이터였다 — AI 자동매매의 핵심

 

나는 50대 중반, 평생 숫자보다는 감성에 가까운 일을 해왔다.
그러나 어느 날 ‘AI 자동매매’라는 단어가 내 인생의 새로운 도전이 되었다.
주변에서는 코딩이 제일 어려울 거라고 말했다.
하지만 배우고 나니 진짜 벽은 코드가 아니라 데이터였다.

 

“코딩보다 어려운 건 데이터였다 — AI 자동매매의 핵심”이라는 문장은
내 학습 여정을 가장 정확하게 표현하는 문장이 되었다.
AI 자동매매를 시작한 이유는 단순했다.
나도 미래 기술의 흐름을 직접 느껴보고 싶었다.
하지만 AI 자동매매는 단순한 프로그램이 아니라
데이터를 이해하는 지적 훈련의 과정이었다.

 

30일 동안의 학습 과정에서 나는
데이터 정제, 피처 엔지니어링, 과적합 검증의 중요성을 실감했다.
이 글은 그 과정을 정리하고,
“코딩보다 어려운 건 데이터였다 — AI 자동매매의 핵심”이라는 주제 아래
비전공자가 체득한 데이터 중심 사고를 공유하기 위한 기록이다.

---

1. IT 비전공자 블로그 AI 자동매매 기본 구조

키워드 AI 자동매매 구조, 데이터 흐름, 알고리즘

 

AI 자동매매는 단순한 코딩 프로그램이 아니라
데이터 분석 기반의 알고리즘 거래 시스템이다.
전체 과정은 네 단계로 구분된다.
데이터 수집, 데이터 정제, 모델 학습, 거래 실행이다.

 

데이터가 없다면 AI는 판단할 근거를 잃는다.
AI 자동매매의 핵심은 데이터의 흐름과 품질이다.
이해를 돕기 위해 나는 단순한 CSV 파일을 불러오는 연습부터 시작했다.
작은 숫자의 변화가 알고리즘의 판단을 바꾸는 모습을 보며
데이터의 중요성을 체감했다.

 

비전공자인 나는 엑셀을 활용해 데이터 구조를 시각화했다.
이 과정은 추상적인 코드를 구체적인 흐름으로 바꾸는 계기가 되었다.
AI 자동매매는 코드의 집합이 아니라
데이터를 통해 세상을 해석하는 도구였다.

---

2. IT 비전공자 블로그 데이터 정제의 중요성

키워드 데이터 정제, 결측치, 이상치, 품질관리

 

AI 자동매매에서 데이터 정제는 기초이자 생명선이다.
원시 데이터에는 결측치, 중복, 오류가 많다.
이 문제를 해결하지 않으면 모델의 판단이 왜곡된다.

 

나는 파이썬의 pandas 라이브러리를 이용해
데이터 결측값을 평균 또는 이전 값으로 보정했다.
이상치는 통계적 분포를 기준으로 제거했다.
이 단계를 거치자 예측 정확도가 눈에 띄게 향상됐다.

 

비전공자에게 데이터 정제는 어려운 개념이었다.
하지만 이해하고 나니 단순한 정리가 아닌
모델의 신뢰도를 지키는 핵심 작업이었다.
AI 자동매매의 성패는 이 작은 세부 단계에서 갈렸다.

---

3. IT 비전공자 블로그 피처 엔지니어링의 역할

키워드 피처 엔지니어링, 변수 생성, 데이터 해석

 

AI 자동매매의 모델은 단순히 데이터를 학습하지 않는다.
데이터에서 의미 있는 변수를 찾아내야 한다.
이 과정을 피처 엔지니어링이라고 부른다.

 

나는 이동평균선, 변동성, 거래량 변화율 등
새로운 변수들을 직접 만들어 모델에 추가했다.
이 변수들은 단순한 숫자가 아니라
시장 패턴을 반영하는 신호였다.

 

비전공자인 나는 수학적 공식보다 시각적 이해에 집중했다.
그래서 matplotlib을 이용해 데이터를 시각화했다.
이 그래프를 통해 데이터의 흐름을 눈으로 확인할 수 있었다.
그 결과, 단순한 숫자였던 데이터가
AI의 판단 근거로 변모하는 과정을 이해하게 되었다.

---

4. IT 비전공자 블로그 실제 데이터의 위험과 과적합

키워드 과적합, 데이터 편향, 검증, 실전 적용

 

학습 단계에서는 정확도가 높았는데
실제 시장에서는 성과가 급감하는 경우가 있었다.
이유는 과적합(overfitting)이었다.

 

모델이 학습 데이터에만 지나치게 맞춰지면
새로운 시장 상황에서는 잘 작동하지 않는다.
이를 방지하기 위해 데이터를 훈련, 검증, 테스트용으로 나눴다.
또한 주기적으로 새로운 데이터를 반영하며
모델의 안정성을 점검했다.

 

AI 자동매매의 데이터는 고정된 것이 아니다.
시장 환경에 따라 수시로 변한다.
따라서 모델도 계속 학습해야 한다.
AI 자동매매는 완성형이 아닌 성장형 시스템이었다.

---

결론 : 코딩보다 어려운 데이터의 진짜 의미

키워드 데이터 품질, AI 자동매매 핵심, 학습 통찰

 

AI 자동매매를 배우며 느낀 가장 큰 교훈은
코딩보다 데이터가 더 깊고 섬세한 영역이라는 점이었다.
코드는 명확한 논리지만, 데이터는 해석이 필요한 언어였다.

 

비전공자인 내가 배운 가장 중요한 사실은
좋은 데이터가 좋은 모델을 만든다는 단순한 진리였다.
AI 자동매매는 결국 수학의 문제가 아니라
현실 데이터를 얼마나 정확히 이해하느냐의 문제였다.

 

AI는 사람의 판단을 대신하지 않는다.
그 판단의 근거를 더 객관적으로 만들어줄 뿐이다.
결국 데이터를 해석하는 사람의 통찰이
AI 자동매매의 성패를 결정짓는다.