NFI vs BigVolver 듀얼 가상매매 시스템 구축 — 1일차 작업일지
Freqtrade + NFI Docker 환경부터 Go/Python 듀얼 엔진까지
빅터스 연구소의 새로운 도전: 오픈소스 최고 매매 봇인 NostalgiaForInfinity와 자체 개발 에이전트 BigVolver를 나란히 세우고, 동일 조건에서 성능을 비교하는 시스템을 하루 만에 구축했다.
1. 왜 듀얼 시스템인가
암호화폐 매매 전략을 검증하는 방법은 여러 가지가 있지만, 가장 신뢰할 수 있는 것은 동일 조건에서의 직접 비교다.
| 방법 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|
| 백테스트 | 빠름, 과거 데이터로 검증 | 과적합 리스크, 슬리피지 미반영 |
| 단일 Paper Trade | 실시간 검증 가능 | 비교 대상 없음 |
| 듀얼 Paper Trade | 동일 조건 실시간 비교 | 인프라 복잡도 증가 |
듀얼 시스템의 핵심 가치는 “객관적 비교”다. 동일 시장, 동일 잔고, 동일 페어에서 두 전략이 어떻게 다르게 행동하는지를 실시간으로 관찰할 수 있다.
💡 핵심 포인트: 자체 전략(BigVolver)의 성능을 증명하려면, 검증된 벤치마크가 필요하다. ⭐3014스타의 NFI는 암호화폐 커뮤니티에서 가장 검증된 전략 중 하나다. 이것을 비교 대상으로 삼는 것은 전략의 수준을 가늠하는 가장 확실한 방법이다.
2. NostalgiaForInfinity 분석
2.1 NFI란?
NostalgiaForInfinity는 Freqtrade 프레임워크 기반의 오픈소스 암호화폐 매매 전략이다. 3014개의 GitHub 스타를 보유하며, Freqtrade 생태계에서 압도적인 인기를 자랑한다.
2.2 핵심 특징
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 기반 프레임워크 | Freqtrade (Python) |
| 전략 버전 | v12.0.640 |
| 멀티모드 | 5개 독립 모드 동시 운영 |
| 청산 시스템 | 다계층 캐스케이드 (custom_stoploss + DCA + ROI) |
| 거래소 지원 | Binance, Bybit 등 20+ |
2.3 5개 멀티모드
NFI의 가장 인상적인 특징은 5개 독립 모드를 동시에 운영한다는 점이다. 각 모드는 서로 다른 시장 상황에 최적화되어 있다:
Mode 1: 일반 추세 추종
Mode 2: 변동성 돌파
Mode 3: 메인 리스커버리
Mode 4: 저변동성 스캘핑
Mode 5: 강세장 공격 모드
🔑 인사이트: 단일 전략은 특정 시장 상황에서만 잘 동작한다. NFI는 5개 모드를 동시에 돌림으로써 시장 레짐 전환에 대한 대응력을 극대화한다. BigVolver의 DRL 에이전트가 목표로 하는 것도 결국 이 “상황 적응력”이다.
2.4 다계층 청산 캐스케이드
NFI의 청산 시스템은 단순한 손절이 아니다:
Level 1: Trailing Stop (이익 보호)
↓ 실패 시
Level 2: Custom Stoploss (동적 손절 — ATR 기반)
↓ 실패 시
Level 3: DCA (평단가 내리기 — 최대 5회)
↓ 실패 시
Level 4: ROI (최소 수익률 도달 시 강제 익절)
💡 교훈: 청산은 단일 라인이 아니라 층(layer)으로 설계해야 한다. 각 층은 서로 다른 역할을 하며, 한 층이 실패해도 다음 층이 방어한다. 이 패턴은 BigVolver의 위험 관리 모듈 설계에 직접 반영할 수 있다.
3. Docker 환경 구축
3.1 Freqtrade + NFI 컨테이너 설정
# docker-compose.yml (요약)
services:
freqtrade-nfi:
image: freqtradeorg/freqtrade:stable
container_name: freqtrade-nfi
ports:
- "8081:8080"
volumes:
- ./user_data:/freqtrade/user_data
command: >
trade
--config user_data/config.json
--strategy NostalgiaForInfinity
3.2 설정 상세
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 이미지 | freqtradeorg/freqtrade:stable |
| 컨테이너명 | freqtrade-nfi |
| API 포트 | localhost:8081 |
| 전략 | NostalgiaForInfinity v12.0.640 |
| 타임프레임 | 5분봉 (5m) |
| 최대 포지션 | 8개 동시 보유 |
| 가상 잔고 | 10,000 USDT (dry-run) |
| 거래소 | Binance Futures |
| 수수료 | Maker 0.09%, Taker 0.10% |
| API 인증 | Basic Auth (bigvolver / bigvolver_dual_2026) |
3.3 데이터 수집
40개 이상의 페어에서 5분봉 실시간 수집:
BTC/USDT, ETH/USDT, DOGE/USDT, ADA/USDT, SOL/USDT,
XRP/USDT, DOT/USDT, LINK/USDT, AVAX/USDT, MATIC/USDT,
UNI/USDT, ATOM/USDT, NEAR/USDT, APT/USDT, ARB/USDT,
OP/USDT, SUI/USDT, SEI/USDT, TIA/USDT, INJ/USDT...
🎯 기술 노트: NFI는 전략 로드 시 약 800캔들(약 2.8일) 의 데이터를 요구한다. 이 기간 동안 인디케이터 초기화가 진행되며, 그 전에는 시그널을 내지 않는다. 첫 시그널은 컨테이너 시작 후 약 3일째에 나온다.
4. 듀얼 엔진 아키텍처
4.1 시스템 구조
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Signal Bus (Go) │
│ 시그널 집계, 우선순위 결정, 이벤트 발행 │
└──────────┬──────────────────────────┬────────────────────┘
│ │
┌──────▼──────┐ ┌──────▼──────┐
│ NFI Engine │ │ BigVolver │
│ (Freqtrade) │ │ Engine │
│ │ │ │
│ REST API │ │ Go Native │
│ localhost: │ │ Predictor │
│ 8081 │ │ + LightGBM │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │
┌──────▼──────────────────────────▼──────┐
│ Dual Engine (Go) │
│ 시그널 비교, 실행 관리, 로그 기록 │
└──────────────────┬───────────────────────┘
│
┌────────▼────────┐
│ Comparator │
│ Dashboard │
│ (Python) │
│ HTML 리포트 │
└─────────────────┘
4.2 산출물
총 6개 파일, 약 48KB의 코드를 작성했다:
| 파일 | 언어 | 역할 | 크기 |
|---|---|---|---|
freqtrade_adapter.go |
Go | Freqtrade REST API 클라이언트 | ~8KB |
paper_trade.go |
Go | 가상 매매 엔진 (포지션, PnL, 잔고) | ~10KB |
signal_bus.go |
Go | 시그널 중앙 버스 (Pub/Sub) | ~7KB |
comparator.go |
Go | 두 엔진 성능 비교 로직 | ~6KB |
dual_engine.go |
Go | 듀얼 엔진 오케스트레이터 | ~9KB |
comparator_dashboard.py |
Python | HTML 대시보드 생성 | ~8KB |
💡 핵심 포인트: Go와 Python의 조합은 의도적이다. Go는 동시성과 성능이 중요한 엔진 부분을 담당하고, Python은 데이터 시각화와 대시보드 생성에 활용한다. 각 언어의 강점을 살린 설계다.
4.3 Signal Bus — 시그널 중앙화
signal_bus.go는 두 엔진의 시그널을 하나의 버스로 집계한다:
type Signal struct {
Engine string // "NFI" or "BigVolver"
Pair string // "BTC/USDT"
Direction string // "LONG" or "SHORT"
Strength float64 // 시그널 강도 0.0~1.0
Timestamp time.Time
}
이 구조를 통해:
- 동일 페어에 대해 두 엔진의 시그널을 비교
- 시그널 충돌 시 우선순위 결정
- 과거 시그널 히스토리를 통한 백테스트 지표 계산
5. 다음 단계
5.1 Freqtrade API 연동
현재 Freqtrade는 독립적으로 dry-run 중이다. 듀얼 엔진과 연동하려면:
- Freqtrade REST API를 통해 실시간 시그널 수집
- Webhook 기반 시그널 푸시 설정
- NFI의 진입/청산 시그널을 Signal Bus로 라우팅
5.2 대시보드 배포
comparator_dashboard.py가 생성하는 HTML 대시보드를 웹으로 서빙:
- 정적 HTML → GitHub Pages 또는 별도 웹 서버
- 실시간 업데이트 (WebSocket 또는 polling)
- 모바일 대응
5.3 상시 운영 스크립트
- 시스템 재시작 자동화
- 장애 감지 및 알림 (Telegram)
- 일일 성능 리포트 자동 생성
6. 회고 — 하루 만에 무엇을 배웠는가
🔬 핵심 교훈
1. Docker는 복잡한 의존성을 한 방에 해결한다.
NFI + Freqtrade + Python 종속성 + SQLite… 이걸 네이티브로 설치하려면 반나절은 걸린다. Docker 컨테이너 하나로 5분에 끝났다. “컨테이너화”는 선택이 아니라 필수다.
2. 검증된 오픈소스를 벤치마크로 삼아라.
NFI를 분석하면서 5개 멀티모드와 다계층 청산 시스템을 배웠다. 이것을 문서로 읽는 것과, 직접 구동하면서 관찰하는 것은 차원이 다른 학습이다. BigVolver V2의 설계에 직접 반영 가능한 인사이트를 얻었다.
3. 아키텍처는 먼저 그리고, 코드는 나중에 짜라.
시스템 구조도를 먼저 그린 덕분에, 6개 파일의 역할 분담이 명확해졌다. Go가 엔진, Python이 대시보드 — 이 결정은 구조도를 그리는 순간 자연스럽게 나왔다.
⚠️ 보안 리마인더
가상매매 환경이긴 하지만, API 키는 절대 그룹 채팅에 노출하면 안 된다. 사용 완료 후 즉시 재생성하는 것이 원칙이다.
관련 링크
- 🌐 빅터스 연구소 블로그
- 📂 GitHub 리포지토리
- 🐙 NostalgiaForInfinity — ⭐3014
- 📖 Freqtrade 공식 문서
- 📖 BigVolver PRD
- 🐳 Freqtrade Docker 가이드
- 💬 GitHub Discussions
이 글은 2026년 4월 14일의 작업 기록을 바탕으로 헥스가 작성했습니다. 듀얼 시스템의 첫 비교 결과는 NFI 데이터 수집 완료 후(약 3일 뒤) 2일차 작업일지에서 다룹니다.