업비트 자동매매 봇 만들기 (1) – 텔레그램 알림 + 시그널 루프 + 로그 백테스트

업비트 자동매매 시스템 구축 프로젝트의 첫 걸음으로,
텔레그램 알림 봇과 자동 시그널 루프 + 로그 저장 구조까지 구축한 과정을 기록합니다.

---

✅ 1. 프로젝트 구조

autobot-trader/
├── pyproject.toml
├── .env
├── backtest/
│   ├── backtest_bollinger.csv
│   ├── backtest_rsi.csv
│   ├── backtest_moving_average.csv
│   └── backtest_runner.py
├── src/
│   └── autobot_trader/
│       ├── run.py                   ← 자동매매 루프
│       ├── telegram_bot.py         ← 텔레그램 메시지 함수
│       ├── log_signal.py           ← 백테스트 및 실행 로그 기록
│       └── strategies/
│           ├── bollinger.py
│           ├── rsi.py
│           └── moving_average.py

---

✅ 2. 텔레그램 봇 설정 (telegram_bot.py)

 

import os
import requests

TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")
CHAT_ID = os.getenv("TELEGRAM_CHAT_ID")

def send_message(text):
    url = f"https://api.telegram.org/bot{TOKEN}/sendMessage"
    payload = {
        "chat_id": CHAT_ID,
        "text": text
    }
    try:
        res = requests.post(url, json=payload)
        res.raise_for_status()
    except Exception as e:
        print(f"❌ 텔레그램 전송 오류: {e}")

 

.env 파일에는 다음과 같이 토큰을 등록합니다:

 

TELEGRAM_TOKEN=123456789:ABCDEF-telegram-token
TELEGRAM_CHAT_ID=987654321

---

✅ 3. 시그널 로그 기록 (log_signal.py)

import csv
import os
from datetime import datetime

def log_signal(strategy, ticker, signal, price, backtest=False):
    now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    row = [now, ticker, strategy, signal, price]

    # 일반 로그
    with open("signal_log.csv", "a", newline="", encoding="utf-8") as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(row)

    # 백테스트 로그
    if backtest:
        os.makedirs("backtest", exist_ok=True)
        with open(f"backtest/backtest_{strategy}.csv", "a", newline="", encoding="utf-8") as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(row)

---

✅ 4. 자동매매 루프 (run.py)

import time
import schedule
import pyupbit

from autobot_trader.strategies.moving_average import get_moving_average_signal
from autobot_trader.strategies.rsi import get_rsi_signal
from autobot_trader.strategies.bollinger import get_bollinger_signal
from autobot_trader.telegram_bot import send_message
from autobot_trader.log_signal import log_signal

def run_strategy(name, func):
    print(f"⏱️ [{name}] 전략 실행 중...")
    signal = func()
    if signal in ["buy", "sell"]:
        msg = f"📡 [{name}] 시그널 발생: {signal}"
        send_message(msg)
        price = pyupbit.get_current_price("KRW-BTC")
        log_signal(name, "KRW-BTC", signal, price, backtest=True)
    else:
        print(f"💤 [{name}] 시그널 없음")

def main():
    schedule.every(1).minutes.do(lambda: run_strategy("bollinger", get_bollinger_signal))
    schedule.every(1).minutes.do(lambda: run_strategy("rsi", get_rsi_signal))
    schedule.every(1).minutes.do(lambda: run_strategy("moving_average", get_moving_average_signal))

    print("🚀 자동매매 루프 시작 (1분 주기)")
    while True:
        schedule.run_pending()
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    main()

---

✅ 5. 실행 방법

Poetry 환경에서 실행

poetry run python src/autobot_trader/run.py

1분마다 시그널을 체크하며, 시그널 발생 시:

• 텔레그램으로 알림 전송
• 로그 및 백테스트 로그 자동 저장

---

📌 마무리

이제 텔레그램 봇과 함께 시그널을 실시간으로 추적하고,
추후 분석을 위한 백테스트 CSV까지 자동 저장되는 자동매매 기반 구조가 완성되었습니다.

 

📈 백테스트 분석 및 수익률 시각화 + HTML 리포트 자동 생성