|
24일 업계에 따르면 한국투자증권·키움증권·대신증권 등 주요 증권사의 지난해 API(응용프로그램 인터페이스) 거래액은 약 37조원에 달했다. 기관과 전문 투자자 중심이던 API 기반 거래가 개인 투자자까지 확대되는 추세다.
디지털자산 시장도 예외는 아니다. 두나무에 따르면 업비트 API를 활용하는 이용자 수는 2023년 대비 올해 76% 증가했다. 생성형 AI를 활용해 투자 아이디어를 구체화하고 전략을 설계하는 이른바 '바이브 트레이딩(Vibe Trading)'이 새로운 투자 방식으로 자리 잡고 있다는 분석이다.
이에 두나무는 AI 기반 디지털자산 관리 환경 구축을 위해 '업비트 스킬(Upbit Skill)'과 '업비트 스트래티지 툴킷(Upbit Strategy Toolkit)'을 공개했다. 두 도구 모두 개발 경험이 많지 않은 이용자도 AI와 대화하듯 디지털자산을 관리하고 투자 전략을 검증할 수 있도록 설계됐다.
업비트 스킬은 생성형 AI가 업비트 API를 보다 정확하게 이해하고 활용하도록 돕는 기능 모음이다. 클로드 코드(Claude Code), 커서(Cursor) 등 AI 코딩 도구를 사용하는 이용자는 자신의 개발 환경에 업비트 스킬을 설치한 뒤 자연어로 시세 조회나 자산 확인, 주문 관련 기능 등을 실행할 수 있다.
예를 들어 "비트코인 현재 가격을 알려줘", "내 업비트 잔고를 확인해줘"처럼 일상적인 문장을 입력하면 AI가 이를 API 명령으로 변환해 필요한 정보를 제공하는 방식이다. 이를 통해 △현재 시세 조회와 계정 정보 확인 △주문 생성·조회·취소 △입출금 정보 확인 △트래블룰 검증 보조 등 다양한 기능을 지원한다.
투자 전략을 검증하는 역할은 업비트 스트래티지 툴킷이 맡는다. 이용자가 자연어로 투자 아이디어를 입력하면 AI가 이를 매매 규칙으로 정리하고, 툴킷 내 백테스트 엔진이 업비트의 과거 시세 데이터를 활용해 전략 성과를 시뮬레이션한다.
기존 생성형 AI만 활용할 경우 실제 시장 데이터와 다른 결과를 제시하는 'AI 환각(Hallucination)' 문제가 발생할 수 있다는 점을 고려해 AI와 계산 엔진의 역할을 분리한 것이 특징이다. AI는 전략을 해석하고, 실제 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등의 계산은 별도 백테스트 엔진이 수행해 동일한 조건에서 재현 가능한 결과를 제공한다.
툴킷은 RSI(상대강도지수), MACD(이동평균수렴·확산지수), 볼린저 밴드 등 15종의 기술적 지표를 지원하며, 1초봉부터 월봉까지 다양한 기간의 데이터를 활용할 수 있다. 또한 거래 수수료와 체결 조건을 반영해 보다 현실적인 백테스트 결과를 제공한다.
이용자는 AI와 대화를 이어가며 조건을 수정하거나 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"을 입력한 뒤 기간이나 기준값을 변경해 각각의 성과를 비교하는 식이다.
다만 업비트 스트래티지 툴킷은 투자 전략을 검증하는 연구 도구로, 자동매매나 실제 주문 기능은 제공하지 않는다. 백테스트 결과 역시 과거 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션인 만큼 미래 수익을 보장하지는 않는다.
