전략 추천 시스템 – AI 기반 조건부 전략 선택 로직 구현 (26)

26. 전략 추천 시스템 – AI 기반 조건부 전략 선택 로직 구현

자동 거래의 핵심은 시장의 흐름에 따라 전략을 유연하게 전환하는 능력입니다. 이번 포스팅에서는 **시장 데이터 기반 조건부 전략 추천 시스템**을 구현하여, 각 상황에서 가장 적합한 전략을 **자동으로 선택하거나 제안**하도록 구성합니다.

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26-1. 전략 추천이 필요한 이유

• 📉 횡보장에서는 추세 전략(MACD 등)이 무용지물
• 📈 강한 상승장에서는 돌파형 전략이 강력
• ⚠️ 과매수/과매도 구간에서는 RSI, Stochastic 전략이 유효

따라서 **시장 변동성, 거래량, 방향성**을 진단해 가장 적절한 전략을 선택하도록 시스템을 구성합니다.

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26-2. 진입 조건 예시 로직

def recommend_strategy(volatility, rsi, macd, trend_score):
    if trend_score > 0.7 and macd > 0:
        return "MACD+Trend 전략"
    elif volatility > 3.0 and rsi > 70:
        return "RSI 역매매 전략"
    elif rsi < 30:
        return "RSI 과매도 반등 전략"
    else:
        return "EMA+Heikin Ashi 전략"

위와 같은 방식으로 **시장 조건별 전략을 추천**합니다. 추천은 UI에 표시하거나 자동으로 전략을 전환할 수 있습니다.

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26-3. Streamlit 대시보드 연동 예시

import streamlit as st

strategy = recommend_strategy(volatility=2.4, rsi=75, macd=1.1, trend_score=0.3)
st.success(f"📌 추천 전략: {strategy}")

실시간 진입 조건을 분석하여 가장 추천되는 전략을 UI에 표시할 수 있습니다. 향후엔 사용자가 직접 전략을 확정하거나 자동으로 전환하는 옵션도 추가 가능합니다.

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26-4. 향후 확장 방향

• 🧠 머신러닝 기반 전략 추천 (예: XGBoost, LSTM 활용)
• 🔁 과거 백테스트 결과 기반 전략 추천
• 💡 사용자별 성향 기반 맞춤형 전략 제안

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마무리 및 다음 편 예고

이번 편에서는 시장 데이터를 분석해 **전략을 자동 추천하는 기능**을 구현했습니다. 다음 편에서는 전략 추천과 연결되는 **백테스트 자동화 도구 구축**에 대해 다루며, 추천된 전략을 과거 데이터에서 검증하고 비교할 수 있는 시스템을 만들어봅니다.