OctoBot을 활용한 정량적 트레이딩 전략 구축 및 검증: 워크포워드 백테스팅, 파라미터 최적화, 인터랙티브 분석

이 튜토리얼에서는 OctoBot과 OctoBot-Script를 사용하여 정량적 거래 전략을 구축하고 검증하는 단계별 가이드를 제공합니다. 환경은 Colab 노트북에 격리된 가상 환경을 구성하여 의존성 충돌을 방지합니다. 전략은 규칙 기반으로, RSI 과매도 신호, EMA 추세 확인, ATR 기반 적응형 손절매 및 익절 수준을 결합합니다. 과거 OHLCV 데이터는 OctoBot의 데이터 계층을 통해 가져오며, Binance, KuCoin, OKX, Bybit, MEXC, Kraken을 포함한 여러 거래소에서 자동으로 대체(fallback)됩니다. 샘플 내 기간(2019-2023)에 대해 다중 매개변수 그리드 검색을 수행하여 매수 후 보유 대비 초과 수익을 기준으로 최적 구성을 선택합니다. 선택된 최적 매개변수는 별도의 샘플 외 기간(2023-2025)에서 검증되어 일반화 성능을 평가하고 과적합을 탐지합니다. 백테스트 보고서 데이터는 추출되어 Pandas와 Plotly를 사용하여 대화형으로 분석되며, 매개변수 민감도, 포트폴리오 성과, 가격 움직임, 지표, 실행 결과를 보여줍니다. 이 튜토리얼은 환경 설정, 전략 구현, 백테스팅, 분석을 포함한 전체 코드를 안내합니다.