AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기

IT 비전공자로서 자동매매 AI 코드를 배우는 과정에서 거래가 갑자기 멈춘 순간을 기록한 디버깅 경험을 정리했다.

AI 모델이 멈춘 이유와 해결 과정, 그리고 데이터를 점검하며 얻은 실전적 통찰을 정리한 글이다.

 

AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기

 

나는 자동매매 시스템을 운영하던 중
갑자기 AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기라는 제목 그대로의 상황을 맞이했다.
나는 그 순간
무엇을 먼저 확인해야 하는지조차 떠오르지 않았다.

 

그리고 나는
정말 많은 시행착오를 겪으며
이 문제를 해결하는 과정 전체가
AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기라는 제목에 담긴 의미를
몸으로 이해하는 시간이 되었다.

 

나는 데이터가 멈춘 줄 알았고
전략이 고장난 줄 알았고
심지어 서버가 다운된 것이라고 생각했다.
하지만 시간이 지날수록
이 문제는 단순한 오류가 아니라
내가 아직 알지 못했던 AI 모델의 행동 원리를 이해하는 과정이라는 것을 깨달았다.

 

그래서 나는
하루 동안 기록한 모든 과정을 정리하며
이 글 자체가
AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기가 되도록 구성했다.

 

이 글은
AI 자동매매가 멈춘 이유를 찾는 과정에서
데이터, 로직, 모델 흐름을 어떻게 점검해야 하는지
IT 비전공자의 시각으로 풀어낸 기록이다.

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1. IT 비전공자 블로그 AI가 거래를 멈춘 첫 순간의 혼란을 기록했다

키워드: 거래중단 원인 파악

 

나는 어느 날
자동매매 시스템의 거래가 갑자기 멈춘 것을 발견했다.
그리고 그 순간
어디부터 점검해야 하는지조차 몰라
순간적으로 당황했다.

 

그때 내 머릿속에 가장 먼저 떠오른 문장은
AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기라는 문장이었다.

 

나는 거래 정지의 원인을 확인하기 위해
가장 먼저 로그를 열어보았다.
하지만 로그에는 분명히
전략이 실행되었다는 흔적이 있었고
신호 발생은 정상으로 보였다.

 

이 상황은 나에게
단순 오류가 아니라
보이지 않는 구조적 문제라는 신호였다.

 

그래서 나는
AI 모델이 실제 거래 명령을 내리는 과정 전체를
단계별로 나누어 살펴보기 시작했다.

 

중간에서 멈추는 지점은 없었는지
데이터가 정지된 순간은 없는지
변수 흐름이 비정상적으로 바뀐 부분은 없는지
이런 부분을 하나씩 점검했다.

 

이 점검 과정을 통해
나는 거래 중단은 거래 기능의 오류보다
환경과 흐름에서 발생하는 경우가 더 많다는 사실을 이해했다.

 

IT 비전공자인 내가
이 사실을 깨닫는 데 시간이 걸렸지만
이 깨달음은
디버깅 능력을 키우는 데 중요한 전환점이었다.

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2. IT 비전공자 블로그 거래가 멈춘 시점의 데이터 흐름을 다시 추적했다

키워드: 데이터 흐름 분석

 

나는 문제를 해결하기 위해
전략을 고치기보다
먼저 데이터를 의심하기 시작했다.

 

그리고 이 과정에서
다시 한번
AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기라는 제목이 떠올랐다.
그만큼 데이터 점검은
IT 비전공자인 내가 가장 놓치기 쉬운 영역이었다.

 

나는 데이터가 어떻게 들어오는지를
테스트 환경에서 줄 단위로 확인하기 시작했다.
그러자
가격 데이터가 특정 시간대에 비정상적으로 끊기는 패턴이 보였다.

 

이 끊김은
전략이 신호를 실행하지 못하게 만드는 주요 원인이었다.
AI 모델은 신호를 만드는 데 문제가 없었지만
신호에 반응해야 할 실시간 가격 데이터가 뒤처지면서
거래가 정지되는 결과를 만들었던 것이다.

 

이 사실을 파악한 순간
나는 디버깅의 핵심이
코드가 아니라
데이터의 신뢰성이라는 점을 이해했다.

 

이 문제를 해결한 뒤
나는 데이터의 갱신 주기
API 딜레이
시간 동기화 여부
이 세 가지를 반드시 점검하는 절차를 만들었다.

 

이 과정은
IT 비전공자인 내가
AI 자동매매 시스템의 구조를 이해하는 데
가장 큰 도움을 준 학습 과정이었다.

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3. IT 비전공자 블로그 AI 모델이 명령을 실행하지 못한 로직의 빈틈을 찾아냈다

키워드: 로직 검증 구조

 

나는 데이터 흐름을 점검한 뒤
AI 모델 자체의 로직에서 문제가 없는지 다시 살펴보기 시작했다.
그리고 이 과정은
AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기라는 제목을
더 깊이 이해하게 해준 시간이었다.

 

나는 진입 조건이 정상인지
청산 조건이 충돌하는 부분은 없는지
전략 내부에서 신호가 여러 번 겹쳐 동작 순서를 어지럽히는 것은 아닌지
이 세 가지를 중심으로 확인했다.

 

그 과정에서
진입 신호가 발생한 직후
청산 조건이 almost true(거의 충족) 상태로 전환되며
결과적으로 거래 명령이 발동하지 않는 상황이 생기고 있었다.

 

AI 모델은
“진입할 것인가?”
“청산할 것인가?”
둘 중 하나를 선택해야 했지만
두 조건이 거의 동시에 활성화되며
모델은 보수적으로 아무것도 하지 않는 선택을 했다.

 

나는 그제야 깨달았다.
AI 모델이 거래를 멈춘 것은
오류가 아니라
내가 정한 규칙의 충돌로 인해
모델이 “움직이지 않는 것이 더 낫다”고 판단했기 때문이라는 사실을.

 

이 깨달음은
IT 비전공자인 내게 큰 의미였다.

 

AI 모델의 멈춤은
맡은 역할을 제대로 수행한 결과일 수 있다는 것.
이 말은
거래 정지는 실패가 아니라
전략이 주의를 요구하는 신호라는 뜻이었다.

 

그래서 나는
진입과 청산 조건의 우선순위를 다시 나누고
동시 충돌을 방지하는 조건을 추가했다.

 

이 구조적 정비 이후
모델은 더 안정적으로 움직였고
의도하지 않은 정지는 거의 사라졌다.

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4. IT 비전공자 블로그 AI 모델의 문제를 해결하며 얻은 가장 큰 학습 자산

키워드: 디버깅 시스템화

 

나는 문제를 해결한 뒤
단순히 작업을 끝내지 않았다.
나는 그 과정에서 배운 것을
체계적으로 정리하며
나만의 디버깅 시스템을 만들었다.

 

그리고 이 시스템은
AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기라는 제목이
단순 스토리가 아니라
내 학습의 구조가 되도록 만든 핵심 기반이었다.

 

나는 디버깅 시스템을 세 가지 단계로 만들었다.

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1) 데이터 우선 점검

AI는 데이터를 보고 움직이기 때문에
데이터가 끊기면
모델도 멈춘다.
그래서 나는
데이터 갱신 속도
API 안정성
시간 동기화
이 세 가지를 최우선으로 점검한다.

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2) 로직 충돌 점검

진입 조건과 청산 조건의 충돌은
AI 모델의 가장 흔한 정지 원인이다.
나는 신호가 동시에 발생하는 상황을
테스트 환경에서 강제로 재현해보며
충돌을 미리 잡아냈다.

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3) 실제 체결 흐름 점검

AI가 아무리 정확한 신호를 내도
체결이 일어나지 않으면
거래는 멈춘다.
그래서 나는
체결 딜레이
슬리피지 환경
주문 큐 구조
이런 부분을 하나씩 살펴보았다.

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이 세 가지를 모아 만든 시스템은
IT 비전공자인 내게
디버깅을 두려워하지 않게 만든 가장 큰 자산이다.

 

이 시스템을 만들고 난 뒤
AI 모델이 더 안정적으로 움직이기 시작했고
문제가 생겨도
당황하지 않고 원인을 단계별로 찾아갈 수 있게 되었다.

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결론 : IT 비전공자가 경험한 ‘멈춤’은 실패가 아니라 구조를 깨닫는 기회였다

나는 AI 자동매매를 구축하면서
가장 두려웠던 순간이 있었고
그 순간은 바로
AI 모델이 거래를 멈췄다는 상황이었다.

 

하지만 그 상황을 기록하고
데이터와 로직을 다시 들여다보며
“왜 멈췄는가?”를 이해하는 과정에서
나는 뜻밖의 성장을 경험했다.

 

IT 비전공자인 나는
처음에는 기술 부족으로 멈춘 줄 알았다.
그러나 실제로는
데이터의 결함, 로직의 충돌, 환경적 변수
이 세 가지가 복합적으로 만들어낸 자연스러운 결과였다.

 

그리고 나는 깨달았다.

AI 모델의 멈춤은
실패가 아니라
내 전략의 구조를 더 단단하게 만들라는
중요한 신호라는 사실을.

 

이 경험 이후
나는 자동매매 전략을 설계할 때
멈춤 가능성을 먼저 고려하고
멈춤 원인을 분석할 수 있는 구조를 만들게 되었다.

 

그리고 그 과정이 쌓이면서
IT 비전공자인 나는
AI 자동매매 시스템을
스스로 점검하고
스스로 개선할 수 있는 능력을 갖추게 되었다.

 

이 글에서 정리한 기록은
앞으로 자동매매를 배우는 다른 사람에게도
멈춤이 실패가 아니라
성장을 위한 관찰의 시작점이라는 사실을 보여줄 것이다.

 

AI 모델이 거래를 멈췄다, IT비전공자의 디버깅 일기