[2편] 게이또 API로 실전 자동매매: 이동평균(MA) 기반 진입/청산 전략 구현하기

 

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📊 게이또 API로 실전 자동매매 전략 구현하기 - MA 교차 전략

이동평균 기반 시그널 매매

1편에서 자동매매의 기초를 다졌다면, 이제는 실전 전략을 적용할 차례입니다.
이번에는 이동평균(MA) 교차 전략을 사용해 매매 시그널을 생성하고, 이를 게이또 API를 통해 자동으로 실행해봅니다.

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📌 이동평균 전략이란?

단기 MA가 장기 MA를 상향 돌파하면 매수 시그널, 하향 돌파하면 매도 시그널로 판단합니다.
아래 예시를 통해 시그널 생성 로직을 파이썬으로 구현해봅니다.

import requests
import pandas as pd
import time

# 가격 데이터 불러오기
def fetch_price(symbol="BTC_USDT", interval="1m", limit=100):
    url = f"https://api.gate.io/api/v4/spot/candlesticks"
    params = {"currency_pair": symbol, "interval": interval, "limit": limit}
    data = requests.get(url, params=params).json()
    df = pd.DataFrame(data, columns=["timestamp", "volume", "close", "high", "low", "open"])
    df["close"] = df["close"].astype(float)
    return df[::-1]  # 최신순 정렬

# MA 계산
def generate_signal(df, short_window=5, long_window=20):
    df["MA_short"] = df["close"].rolling(window=short_window).mean()
    df["MA_long"] = df["close"].rolling(window=long_window).mean()
    if df["MA_short"].iloc[-2] < df["MA_long"].iloc[-2] and df["MA_short"].iloc[-1] > df["MA_long"].iloc[-1]:
        return "buy"
    elif df["MA_short"].iloc[-2] > df["MA_long"].iloc[-2] and df["MA_short"].iloc[-1] < df["MA_long"].iloc[-1]:
        return "sell"
    else:
        return "hold"

# 테스트 실행
df = fetch_price()
signal = generate_signal(df)
print(f"📈 현재 매매 시그널: {signal}")

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✅ 자동 매매에 적용

시그널이 buy나 sell이면, 게이또 API로 실시간 주문을 실행할 수 있습니다. 이전 글에서 만든 place_limit_order() 함수를 활용하세요.

TIP: 실전에서는 시그널이 연속으로 중복되지 않게 마지막 매매 시점을 기록해두고, 조건이 바뀔 때만 주문을 넣는 방식이 안전합니다.

 

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📌 다음 글 예고

3편에서는 트레일링 스탑(Trailing Stop) 기능을 직접 구현해보고, 수익 극대화를 위한 전략 튜닝 방법을 소개합니다. 기대해주세요!

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✅ 박연구원의 자동매매 연구소 시리즈

• 1편: 게이또 S/L 전략
• 2편: 이동평균 기반 자동매매
• 3편: 트레일링 스탑 전략
• 4편: 텔레그램 알림 연동