백테스트 CAGR을 그대로 안 믿는 자동매매 시스템 오픈소스로 공개했습니다 (피드백 요청)

코레일 다니면서 밤/주말에 만들던 자동매매 시스템 오픈소스로 풀었습니다.

시작은 "백테스트에서 좋아 보이는 전략이 왜 실전에서 자꾸 무너지지"였는데, 파다 보니 원본 CAGR 숫자를 그대로 믿는 게 문제였습니다. 그래서 거래 수·구간 편중·파라미터 민감도를 반영해서 원본 CAGR을 깎아내는 별도 검증(discount) 레이어를 만들었습니다.

실제 예시:

- BTC 켈트너 브레이크아웃 — 원본 CAGR 102% → 검증 후 +15.7% (승격, 실매매 투입)

- ETH 트렌드채널 — 원본 CAGR 154% → 검증 후 -11.5% (탈락)

원본 숫자만 보면 ETH가 더 좋아 보였는데, 실제로 실매매에 넣으면 안 되는 건 ETH 쪽이었습니다.

구조:

- 빗썸(코인) + 한국투자증권 API(국내·미국 주식) 2개 축

- 데이터 수집 → 모델 팩토리 → 검증(discount 로직) → 목표 포트폴리오 → 실행 → 손익 피드백 전체 파이프라인

- 각자 자기 API 키로 자기 컴퓨터/서버에서 돌리는 구조 — 신호 파는 서비스도 아니고 자금 모으는 것도 아닙니다

- 기본 dry-run, 실주문은 옵션 켜야 나가고 킬스위치로 즉시 전체 중단 가능

Python + KIS API + 빗썸 API.

GitHub: https://github.com/haysung1191-eng/ai-two-axis-trading-share

특히 이 discount 로직(과최적화 걸러내는 방식) 관련해서 "이렇게 하면 더 나을 텐데" 같은 피드백 있으면 듣고 싶습니다. 비슷한 검증 방법 써보신 분 계시면 얘기도 나눠보고 싶고요.