구글 Colab으로 시작한 AI 자동매매 실습기

50대 IT 비전공자가 구글 Colab으로

AI 자동매매를 실습하며 배운 과정과 깨달음을 정리했다.
기초 환경 설정부터 파이썬 코딩, 데이터 훈련,

백테스트까지 실제 학습 경험을 기반으로 설명한다.

 

구글 Colab으로 시작한 AI 자동매매 실습기

 

나는 50대의 IT 비전공자다.
처음으로 AI 자동매매를 배우겠다고 마음먹었을 때,
“구글 Colab으로 시작한 AI 자동매매 실습기”라는 목표를 세웠다.

 

AI라는 단어는 익숙하지만, 코딩은 생소했다.
그러나 구글 Colab의 무료 환경을 활용하면
복잡한 설치 과정 없이 실습을 바로 시작할 수 있었다.
그래서 나는 노트북 하나로
“구글 Colab으로 시작한 AI 자동매매 실습기”를 진행하기로 했다.

 

이 실습은 단순히 코드 작성을 배우는 것이 아니었다.
데이터를 불러오고, 처리하고, 예측하는 과정 속에서
AI의 사고방식을 직접 체험하는 여정이었다.
비전공자인 나에게 가장 놀라웠던 점은
AI 자동매매가 논리적 사고의 훈련이라는 사실이었다.

 

결국 “구글 Colab으로 시작한 AI 자동매매 실습기”는
기술을 배우는 과정이자, 새로운 사고의 전환점이었다.

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1. IT 비전공자 블로그 Colab 환경 설정과 첫 코드 실행

키워드 구글 Colab, 파이썬 설치, AI 자동매매 실습

 

AI 자동매매의 첫걸음은 Colab 환경을 설정하는 일이었다.
Colab은 구글이 제공하는 클라우드 기반 파이썬 개발 플랫폼으로,
복잡한 설치 과정 없이 인터넷만 있으면 바로 사용 가능했다.

 

나는 구글 계정으로 로그인하고 새 노트를 열었다.
첫 코드로 print('Hello AI Trading')을 입력했다.
짧은 한 줄이었지만, 그것은 AI 세계로의 첫 진입선이었다.

 

그 후 Pandas, Numpy, Matplotlib 같은
데이터 분석용 라이브러리를 불러와 실습 준비를 했다.
오류가 나올 때마다 이유를 찾아가며 해결했고,
그 과정이 코딩의 논리를 익히는 최고의 학습이었다.

 

비전공자에게 Colab은 실습 환경을 단순화해주며,
AI 자동매매의 첫 접근 장벽을 낮춰주는 도구가 되었다.

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2. IT 비전공자 블로그 데이터 불러오기와 전처리 과정

키워드 주가 데이터, 전처리, 결측치 처리

 

AI 자동매매의 핵심은 데이터 품질 관리다.
좋은 데이터 없이는 어떤 모델도 좋은 결과를 낼 수 없다.

 

나는 Colab에서 Python을 활용해
Yahoo Finance API로 주가 데이터를 수집했다.
데이터를 DataFrame 형태로 변환한 뒤,
결측치(NaN)와 이상치(outlier)를 처리했다.

 

dropna() 명령으로 결측치를 제거하고,
이상값은 평균값으로 대체했다.
또한 날짜 형식을 통일하고,
이동평균선이나 종가 변화율 같은 파생지표를 생성했다.

 

이 과정을 통해 AI가 학습하기 좋은 형태의 데이터셋을 만들었다.
AI 자동매매에서 중요한 것은 코딩보다
데이터의 패턴을 읽는 감각이었다.
숫자 하나하나에 의미가 있고,
그 의미를 해석하는 능력이 예측의 기반이 된다.

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3. IT 비전공자 블로그 머신러닝 모델 적용과 예측 실험

키워드 머신러닝 예측, 회귀모델, 의사결정나무

 

데이터가 준비되면 이제 모델을 학습시킬 차례다.
처음에는 단순 회귀(Linear Regression) 모델을 사용했다.
입력값으로 이동평균선과 거래량, 종가 변화율을 넣고
예측 목표는 다음 날의 종가로 설정했다.

 

Colab에서는 Scikit-learn 라이브러리를 이용해
손쉽게 머신러닝 모델을 학습할 수 있다.
model.fit()으로 학습을 수행하고,
예측 결과를 시각화하여 성능을 평가했다.

 

결과를 그래프로 그리면,
예측값과 실제값의 차이를 한눈에 확인할 수 있었다.
이후 의사결정나무(Decision Tree)를 적용해
모델 간의 성능을 비교했다.

 

AI 자동매매를 실험하며 느낀 점은,
머신러닝은 단순히 수익 예측의 도구가 아니라
데이터 속 패턴을 발견하는 사고 훈련이라는 것이다.

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4. IT 비전공자 블로그 백테스트와 자동매매 실행 시뮬레이션

키워드 백테스트, 수익률 분석, 자동매매 시뮬레이션

 

모델이 완성되면 백테스트(Backtesting)로 검증해야 한다.
과거 데이터를 통해 예측 모델이 실제로 어떤 결과를 냈는지
시뮬레이션해보는 과정이다.

 

나는 예측값이 실제값보다 높으면 매수,
낮으면 매도하도록 간단한 규칙을 세웠다.
Colab에서 Matplotlib으로 수익률 변화를 시각화하며
전략의 효율성을 한눈에 분석할 수 있었다.

 

완벽한 수익률은 아니었지만,
데이터를 반복 분석하며 모델을 개선하는 과정에서
AI 자동매매의 본질을 이해했다.

 

결국 중요한 것은 즉각적인 결과가 아니라,
지속적인 검증과 개선의 반복이었다.
비전공자인 나에게 코드는 수단이었고,
사고방식의 변화가 진짜 성장의 핵심이었다.

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결론 : 구글 Colab이 만들어준 AI 학습의 전환점

키워드 Colab 실습, 데이터 이해, 자동매매 학습

 

“구글 Colab으로 시작한 AI 자동매매 실습기”는
내게 기술보다 사고를 배우는 시간이었다.
Colab을 통해 AI 자동매매의 전 과정을
손쉽게 실습할 수 있었고,
데이터를 통해 시장을 이해하는 관점을 배웠다.

 

자동매매의 본질은 수익이 아니라
데이터와 논리의 일관성이었다.
50대 IT 비전공자인 나는 이 실습을 통해
새로운 도전의 자신감을 얻었다.

 

AI는 복잡한 기술이 아니라
누구나 Colab으로 접근 가능한 열린 학습의 장이다.
지금 이 순간에도 Colab은 내 학습의 중심에서
AI와 함께 성장의 길을 열어주고 있다.