코드 전체를 보면 꽤 잘 만든 자동매매야.
솔직히 말하면 초보 수준은 이미 넘어섰고 중급 이상 구조야. 👍

하지만 수익률이 안 나오는 이유는 코드 품질 문제가 아니라 전략 구조 때문일 가능성이 높아.

내가 핵심 문제 몇 개만 정확히 짚어줄게.

🚨 1. 가장 큰 문제 (코인 자동매매에서 흔한 실수)

지금 전략은 사실상

모멘텀 + 반등 전략이 섞여 있음

예를 들면

정배열 (추세추종)

MACD 골든

거래량 증가

RSI 반등

볼린저 하단 반등

이거는

서로 다른 전략이야.

전략	특징
모멘텀	상승 중 추격매수
반등	떨어진거 저점 매수

이걸 섞으면 승률이 낮아짐.

보통 자동매매는

1개 전략만 사용해야 성능이 좋음.

예

추세추종 전략

리버전 전략

🚨 2. 점수 시스템 문제

지금

score >= 6

이 방식은 실제 트레이딩에서 좋지 않은 구조야.

왜냐면

예를 들어

정배열 +3
MACD상승 +1
거래량 +1
RSI반등 +2

= 7점

근데 실제로는 강한 신호가 아님.

그래서 자동매매는 보통

핵심 조건 + 보조 조건 구조를 씀.

예

if ema5 > ema20 > ema60 and macd_cross:
    if volume_ratio > 1.5:
        buy

점수보다 조건 트리 구조가 훨씬 성능 좋음.

🚨 3. 손절이 너무 큼

지금 코드

stop_loss = max(atr_pct * 2.0, 2.5)

이건 코인 기준

너무 넓어.

예

BTC

ATR 1.5%
→ 손절 3%

알트코인에서는

3%면 이미 늦음.

보통 자동매매는

전략	손절
스캘핑	0.8~1.2%
모멘텀	1.5~2%
스윙	2~3%
🚨 4. 거래대금 필터 문제

지금

top 30 volume

근데 실제로는

변동성 필터도 필요함

예

ATR % 필터

예시

ATR < 1%  → 횡보장 → 매수 금지

이거 하나만 넣어도
수익률 많이 올라감.

🚨 5. 15분봉 전략인데 목표가 너무 큼

지금

target_profit = stop * 3

15분봉에서

목표 6~9%

이거는 거의 안 옴.

그래서

익절이 안되고 트레일링으로 죽음.

보통

타임프레임	목표
5m	1~2%
15m	2~4%
1h	4~8%
⭐ 진짜 중요한 개선 3개

이 3개만 바꿔도 성능 달라짐.

1️⃣ ATR 변동성 필터
if atr_pct < 1.2:
    return None
2️⃣ 추세 전략으로 통일

지금 반등 제거

삭제 추천

볼린저 하단 반등
RSI 반등
스토캐스틱
3️⃣ 목표가 현실화
target_profit = max(atr_pct * 1.5, 2.0)
stop_loss = max(atr_pct * 1.2, 1.2)
🔥 진짜 큰 개선 (수익률 2배 나는 부분)

지금 코드에 이게 없음

시장 상태 필터

코인 자동매매 핵심

BTC 추세

예

btc = pyupbit.get_ohlcv("KRW-BTC", interval="minute15", count=50)

if ema20 < ema50:
    매수금지

이거 넣으면

횡보장 손실 70% 줄어듦.

📊 코드 평가 (솔직)
항목	평가
코드 구조	9/10
지표 구현	9/10
전략 설계	5/10
리스크 관리	6/10
실전 자동매매	6/10

즉

개발 실력은 좋은데 전략 설계가 약한 케이스.

이거 흔함.