데이터가 잘못되면 모든 게 무너진다 — 비전공자의 데이터 클렌징기

IT 비전공자가 자동매매를 다루면서 처음 마주한 핵심 문제는 데이터의 품질이었다.
이 글은 “데이터가 잘못되면 모든 게 무너진다 — 비전공자의 데이터 클렌징기”라는 실제 경험을 기반으로
데이터 품질 문제의 원인, 클렌징 과정, 실행 전략, 관찰 기록을 구조적으로 정리한 실전 경험 글이다.

 

데이터가 잘못되면 모든 게 무너진다 — 비전공자의 데이터 클렌징기

 

나는 자동매매를 구축할 때
“데이터가 잘못되면 모든 게 무너진다 — 비전공자의 데이터 클렌징기”라는 문장을 실감했다.
비전공자인 나는 데이터가 잘못되면 단순 오류로 끝나는 것이 아니라
전략 전체의 구조가 붕괴되는 위험한 상황에 직면했다.

 

자동매매는 데이터를 기준으로 조건을 계산하고
그 조건을 기반으로 주문을 실행한다.
따라서 데이터가 틀리는 순간
조건이 무너지고
계산이 무너지고
전략 전체가 무너졌다.

 

이 문제를 해결하기 위해
나는 여러 날 동안 데이터 수집·점검·정제 과정을 기록했고
그 과정에서 데이터 클렌징이 자동매매의 핵심 기반이라는 사실을 깨달았다.

 

이 글은 비전공자인 내가 실제로 데이터 오류를 해결하며 기록한
관찰형 데이터 클렌징 경험을 정리한 내용이다.

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1. IT 비전공자가 자동매매에서 처음 경험한 데이터 클렌징의 필요성

키워드: 데이터오류,데이터무결성,초기클렌징,전략붕괴

 

나는 자동매매 초기에 수집된 데이터가 항상 정확하다고 생각했다.
그러나 실전에서 수집된 데이터는
누락
지연
중복
왜곡
이 네 가지 문제가 빈번하게 나타났다.

 

데이터가 잘못되면 모든 게 무너진다는 사실을 처음 깨달은 시점은
가장 기본적인 이동평균 계산이 이상하게 뒤틀렸을 때였다.
나는 전략 코드를 의심했지만
문제는 코드가 아니라 데이터의 무결성 부족이었다.

 

특히 시간 순서가 뒤섞인 시세 데이터는
전략 흐름 전체를 왜곡시키며
매수·매도 타이밍을 완전히 무너뜨렸다.

 

그때 나는 비전공자라도
데이터 클렌징을 이해해야만 자동매매가 제대로 작동한다는 사실을 깨달았다.

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2. IT 비전공자의 관점에서 발견한 데이터 오류 패턴과 클렌징 기준

키워드: 오류패턴,클렌징기준,누락데이터,중복데이터

 

데이터 오류는 종류가 많아 보이지만
실제로는 몇 가지 패턴을 반복한다.
나는 데이터 클렌징을 기록하며 다음 네 가지 패턴을 정리했다.

첫 번째 패턴: 누락 데이터

특정 시간대의 시세가 비어 있는 형태였다.
누락된 데이터는 계산 결과를 왜곡시키며
전략 전체의 신뢰도를 떨어뜨렸다.

두 번째 패턴: 중복 데이터

API 호출이 반복되며 같은 레코드가 여러 번 들어오는 문제였다.
이 경우 거래량과 변동률이 왜곡되면서
이상값 판단이 제대로 작동하지 않았다.

세 번째 패턴: 시간 순서 뒤바뀜

정렬되지 않은 데이터는 이동평균과 같은 기본 계산조차 왜곡했다.
시간 흐름 기반의 전략에서는 특히 치명적이었다.

네 번째 패턴: 비정상치(outlier)

데이터 자체가 현실적 범위를 벗어난 값이었다.
비전공자인 나는 처음에 이 이상치를 오류로 인식하지 못했다.
하지만 전략이 이상치를 그대로 사용하면
주문 조건이 비정상적으로 계산되는 문제가 발생했다.

이 패턴을 분류하면서
비전공자인 내가 데이터 클렌징을 위한
최소한의 기준을 세울 수 있었다.

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3. IT 비전공자의 데이터 클렌징 절차를 구조화해 구현한 과정

키워드: 클렌징절차,정렬검증,결측치처리,데이터점검

 

데이터가 잘못되면 모든 게 무너진다는 사실을 인식한 이후
나는 클렌징 절차를 단계별로 만들었다.
이 절차는 다음과 같은 흐름으로 구성되었다.

첫 번째 절차: 정렬 검증

데이터는 반드시 시간 기준으로 정렬해야 했다.
시간 순서가 어긋난 상태에서 계산을 시작하면
전략 흐름 전체가 왜곡되었다.

두 번째 절차: 결측치 확인

누락된 데이터가 있으면
이전 값 보간
근접 값 대체
결측 구간 제거
이 세 가지 방식 중 하나로 처리했다.

세 번째 절차: 중복 제거

중복된 레코드는 거래량 계산과 변동률 계산에 치명적 영향을 미치므로
반드시 제거해야 했다.

네 번째 절차: 비정상치 보정

일부 값이 극단적으로 튀어 있을 경우
해당 값만 제외하거나
해당 구간을 전체 제거하는 방식으로 교정했다.

 

이 절차는 비전공자인 내가
데이터 클렌징을 체계적으로 처리하는 기반이 되었다.
특히 데이터 클렌징은 자동매매의 핵심 안정화 단계라는 점을 확실히 깨달았다.

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4. IT 비전공자의 데이터 클렌징 경험이 자동매매 전략 안정성에 미친 영향

키워드: 전략안정성,데이터신뢰도,오류방지,환경최적화

 

데이터 클렌징 절차를 적용한 이후
나는 자동매매의 흐름이 정상적으로 작동하는 것을 확인했다.
그 변화는 다음과 같았다.

 

첫 번째 변화는 전략 계산의 일관성 회복이었다.
데이터 품질이 높아지며 전략이 예측 가능한 흐름으로 작동했다.

 

두 번째 변화는 오류 발생 빈도 감소였다.
데이터 문제가 줄어들자
조건 미충족 오류나 계산 오류가 현저히 줄었다.

 

세 번째 변화는 환경 적응력 향상이었다.
데이터 변동성이 높은 구간에서도
전략이 안정적으로 실행되기 시작했다.

 

네 번째 변화는 전략 개선 속도 상승이었다.
데이터가 정확하니 전략의 문제인지 데이터의 문제인지 구별이 쉬워졌다.

 

이 경험은
데이터가 잘못되면 모든 게 무너지고
데이터가 정확하면 전략이 제대로 작동한다는 사실을 명확히 보여주었다.

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결론 : 자동매매의 기반은 데이터 정제 — 비전공자가 얻은 핵심 교훈

키워드: 데이터정제,품질관리,전략기반,비전공자통찰

 

“데이터가 잘못되면 모든 게 무너진다 — 비전공자의 데이터 클렌징기”라는 경험은
비전공자인 내가 자동매매를 운영하며 얻은 가장 중요한 교훈이었다.

 

자동매매 전략은 데이터를 기반으로 동작하며
데이터가 흔들리면 전략이 무너지고
전략이 무너지면 실행 체계 전체가 붕괴된다.

 

그러나 체계적인 데이터 정제 과정을 적용하자
전략 안정성, 오류 감소, 계산 일관성, 실행 신뢰성이 모두 향상되었다.

 

데이터 정제는 단순 보조 과정이 아니라
자동매매의 기반을 지탱하는 핵심 과정이며
비전공자라도 이해하고 적용할 수 있는 구조적 절차가 존재한다.