🤖 퀀트 투자 실전 – 증권사 API를 활용한 자동 매매 시스템 구축하기

🤖 퀀트 투자 실전 – 증권사 API를 활용한 자동 매매 시스템 구축하기

지금까지는 데이터를 수집하고, 백테스트하고, 리밸런싱하며
AI로 가중치를 조정하는 시뮬레이션 단계까지 완성했습니다.

이제 남은 건 단 하나 —
**“실제 매매를 자동으로 실행하는 시스템”**입니다.

오늘은 국내 개인 투자자들이 가장 많이 사용하는
**키움증권 OpenAPI (Python 연동)**을 기반으로,
실전 매매 자동화를 구현하는 과정을 소개합니다.

---

1️⃣ 시스템 개요

자동 매매 시스템은 크게 다음 다섯 단계로 구성됩니다.

[1] 종목 선정 (팩터 전략 기반)
→ [2] 매수 조건 판단 (시그널)
→ [3] 주문 실행 (API)
→ [4] 포트폴리오 기록
→ [5] 수익률 및 로그 관리

이 구조는 실제 퀀트 펀드 매매 시스템의 축소판입니다.
단, 개인 투자자는 API 호출 제한과 실시간 처리 한계를 반드시 고려해야 합니다.

---

2️⃣ 키움 OpenAPI 설치

1. 키움증권 영웅문 HTS 설치
2. 키움증권 OpenAPI+ 설치
3. ActiveX 기반이므로 반드시 Windows 환경 필요
4. 로그인 후 KOA Studio 실행 → API 동작 테스트

---

3️⃣ Python 연동

키움 OpenAPI는 COM(Component Object Model) 방식으로 통신합니다.
이를 Python에서 다루려면 PyQt5 + pythoncom + win32com.client 조합을 씁니다.

pip install pyqt5 pywin32

---

4️⃣ 기본 매수/매도 코드 예시

반응형

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication
from PyQt5.QAxContainer import QAxWidget
import time

app = QApplication(sys.argv)
kiwoom = QAxWidget("KHOPENAPI.KHOpenAPICtrl.1")

# 로그인
kiwoom.dynamicCall("CommConnect()")
time.sleep(5)

# 계좌번호 확인
account = kiwoom.dynamicCall("GetLoginInfo(QString)", ["ACCNO"]).strip(';')
print("계좌번호:", account)

# 매수 주문 예시
kiwoom.dynamicCall(
    "SendOrder(QString, QString, QString, int, QString, int, int, QString, QString)",
    [
        "매수주문",
        "0101",
        account,
        1,  # 1: 매수 / 2: 매도
        "005930",  # 삼성전자
        10,  # 수량
        0,  # 가격 (시장가)
        "03",  # 주문유형: 시장가
        ""
    ]
)

print("✅ 매수 주문 전송 완료")

이 코드는 삼성전자 10주를 시장가로 매수하는 간단한 예시입니다.
SendOrder의 파라미터 구조를 이해하면, 모든 주문을 자동화할 수 있습니다.

---

5️⃣ 자동 매매 로직 (팩터 전략 결합)

이제 앞서 만든 팩터 기반 포트폴리오 결과를 활용해봅시다.
예를 들어, 매일 오전 9시 자동으로 다음 조건을 수행합니다.

from datetime import datetime
import schedule, pandas as pd

def auto_trade():
    portfolio = pd.read_csv("factor_rank.csv")  # 리밸런싱 결과 파일
    top_picks = portfolio.head(3)["Ticker"].tolist()

    for code in top_picks:
        print(f"{datetime.now()} ▶ {code} 매수 시도 중…")
        kiwoom.dynamicCall(
            "SendOrder(QString, QString, QString, int, QString, int, int, QString, QString)",
            ["자동매수", "0101", account, 1, code, 5, 0, "03", ""]
        )

schedule.every().day.at("09:01").do(auto_trade)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)

👉 이렇게 하면 매일 9시 1분,
가장 상위 팩터 점수를 가진 종목 3개를 자동으로 매수하게 됩니다.

---

6️⃣ 포트폴리오 기록 & 리포트 연동

자동 매매가 실행될 때마다

• 매수 종목, 수량, 체결 가격, 잔고, 수익률을 CSV로 저장하고,
• 그 데이터를 PDF 리포트 생성 코드와 연동하면
  매일 자동으로 업데이트된 실전 성과 리포트가 생성됩니다.

with open("trade_log.csv", "a", encoding="utf-8") as f:
    f.write(f"{datetime.now()},{code},매수,5\n")

---

7️⃣ 리스크 관리: Stop Loss & Take Profit

자동 매매의 핵심은 “손익 자동 제어”입니다.

def risk_control(current_price, avg_price):
    profit_rate = (current_price - avg_price) / avg_price
    if profit_rate <= -0.05:
        print("📉 -5% 손절 실행")
    elif profit_rate >= 0.10:
        print("🚀 +10% 익절 실행")

이 로직을 실시간 가격 데이터와 연결하면,
정해둔 손절/익절 구간에서 자동 매도까지 가능합니다.

---

⚠️ 주의할 점

주의 항목 설명

로그인 세션	24시간 유지 불가 → 재로그인 자동화 필요
API 호출 제한	초당 5회 미만 권장
실시간 데이터	HTS와 동일하지 않을 수 있음
보안	키 파일, 계좌번호, 비밀번호 절대 하드코딩 금지

---

📌 정리

단계 설명

1	키움 OpenAPI 설치 및 로그인
2	PyQt5로 API 호출 구조 이해
3	매수/매도 주문 자동화
4	팩터 전략 결합으로 자동 종목 선정
5	수익률 기록 + 리포트 연동
6	손절·익절 조건으로 리스크 제어

👉 이렇게 하면 “매일 자동으로 퀀트 전략이 실행되는 완전 자동 매매 시스템”이 완성됩니다.

---

📘 다음 글 예고

다음 편에서는 **“백엔드 서버에서 자동 매매 실행하기 – Flask + 스케줄러 + DB 연동 구조”**를 다룹니다.
즉, Python 코드가 아닌 API 서버 형태의 퀀트 매매 엔진으로 업그레이드하는 방법을 보여드릴게요.

---

 

퀀트자동매매,키움증권API,파이썬주식,자동매매시스템,팩터투자,리밸런싱,주식봇,데이터투자,PyQt5,자동투자

---