은 ETF · 금 ETF · 주식 계좌에 섞기 · 실측 재현 페이지
작년(2025년) KODEX 은선물(H)은 한 해 +136.3%, KODEX 골드선물(H)은 +59.3% 올랐습니다. 그럼 주식 계좌에 섞을 금속은 무엇이 나을까요? 국내 상장 ETF 실제 가격(야후 수정종가)으로 2011년 7월 18일부터 2026년 10월 8일까지 세 계좌를 굴렸습니다 — ① KODEX 200 만 ② KODEX 200 7 : 은선물(H) 3 ③ KODEX 200 7 : 골드선물(H) 3. 매달 첫 거래일 종가에 다시 7 : 3 으로 맞추고, 사고팔 때마다 편도 0.1% 수수료를 뺐습니다.
영상은 숫자를 줄여 말했습니다. 아래가 공개 코드 출력 그대로의 값입니다(국내 상장 · 2011-07-18 ~ 2026-10-08).
| 영상에서 한 말 | 정확한 값 |
|---|---|
| 은을 섞은 계좌, 가장 많았던 때보다 40퍼센트까지 줄었다 | 주식 7 : 은 3 · -39.50% (2011-07-27 → 2020-03-19) |
| 금을 섞은 계좌, 가장 많이 줄었을 때도 30퍼센트 | 주식 7 : 금 3 · -30.17% |
| 주식만 산 사람, 41퍼센트까지 줄었다 | 주식만 · -40.81% |
| 주식 7에 현금 3, 29퍼센트까지 줄었다 | 주식 7 : 현금 3(이자 0) · -29.32% |
| 은 ETF만 들고 있었다면 4분의 3 넘게 줄었다 · 금 ETF는 반 토막까지는 안 갔다 | ETF 자체로 가장 크게 빠진 폭 · 은선물(H) -76.55% · 골드선물(H) -44.91% |
| 주식이 하루에 크게 떨어진 날 은도 같이 크게, 금은 조금만 | KODEX 200 이 하루 3% 넘게 빠진 71일 평균 · 은 -2.80% · 금 -0.73% |
| 5년씩 굴려 보면 현금보다 덜 줄어든 때가 금은 네 번 중 한 번, 은은 한 번도 없었다 | 시작 달을 한 달씩 옮긴 5년 계좌 124개 · 금 30번 · 은 0번 |
| 번 돈은 금을 섞은 쪽이 현금보다 대개 많았다 | 같은 124개 중 89개 |
| 은을 섞은 쪽이 더 번 때도 많았다 | 5년 계좌 124개 중 45개 · 시작 달부터 지금까지 174개 중 133개 |
| 폭락 때 덜 줄어든 쪽은 언제 시작했든 금 | 5년 계좌 124개 중 124개 · 지금까지 174개 중 174개 |
| 은을 3의 절반만 섞어도 금 3 섞은 계좌보다 더 줄었다 | 은 15% -37.08% · 금 30% -30.17% (아래 비율 표 — 여덟 가지 모두 금 쪽이 덜 줄었다) |
| 올해 6~7월 폭락 때 은을 섞은 계좌도 주식만보다 덜, 금보다는 더 | 주식만 -40.81% · 주식 7 : 은 3 -32.41% · 주식 7 : 금 3 -30.17% |
| 미국에서도 금 쪽이 덜 줄었고, 금이 현금보다도 덜 줄었다 | SPY · SLV · GLD(2006~) · 은 섞음 -46.42% · 금 섞음 -38.53% · 현금 3 -42.17% · 5년 계좌 186개 중 금이 덜 줄어든 186개 |
| 상황 | 기준 |
|---|---|
| 주식 계좌에 금속을 섞는다 | 은 ETF 말고 금 ETF(이 계산은 환율을 막은 KODEX 골드선물(H)) — 은은 그 몫을 현금으로 둔 계좌보다도 더 크게 줄었습니다 |
| 비율 맞추기 | 매달 첫 거래일에 다시 7 : 3 — 3 은 가장 좋은 값이 아니라 이 계산에 쓴 비율입니다 |
| 은이 더 번 때 | 5년 계좌 124개 중 은 쪽이 더 많이 번 경우 45번 · 시작 달부터 지금까지 들고 온 계좌 174개 중 133개 — 더 번 쪽은 때마다 바뀌었고, 덜 줄어든 쪽은 174개 중 174개 금이었습니다 |
| 계좌 | 가장 크게 줄었을 때 | 끝 금액 |
|---|---|---|
| 주식만 | -40.81% | 4,914만원 |
| 주식 7 : 은 3 | -39.50% | 3,514만원 |
| 주식 7 : 금 3 | -30.17% | 4,085만원 |
| 주식 7 : 현금 3(이자 0) | -29.32% | 3,309만원 |
은 섞은 계좌의 가장 큰 골짜기는 2011-07-27 → 2020-03-19(은값이 길게 내려간 기간)입니다. 주식만 든 계좌의 가장 큰 골짜기 동안: 주식만 -40.81% · 주식 7 : 은 3 -32.41% · 주식 7 : 금 3 -30.17%. 겹치지 않는 5년 세 토막(은 / 금): 2011-07-18~2016-07-18 은 -34.31% / 금 -20.05% · 2016-07-18~2021-07-16 은 -36.24% / 금 -26.44% · 2021-07-19~2026-07-16 은 -32.65% / 금 -27.66%.
| 금속 몫 | 은 | 금 |
|---|---|---|
| 5% | -39.39% | -39.05% |
| 10% | -37.97% | -37.29% |
| 15% | -37.08% | -35.52% |
| 20% | -36.78% | -33.74% |
| 25% | -36.50% | -31.96% |
| 30% | -39.50% | -30.17% |
| 40% | -45.67% | -26.81% |
| 50% | -51.51% | -25.28% |
| 계좌 | 가장 크게 줄었을 때 | 끝 금액 |
|---|---|---|
| 주식만 | -55.19% | 8,673만원 |
| 주식 7 : 은 3 | -46.42% | 8,522만원 |
| 주식 7 : 금 3 | -38.53% | 8,641만원 |
| 주식 7 : 현금 3(이자 0) | -42.17% | 4,820만원 |
5년 계좌 186개 중 금 섞은 쪽이 덜 줄어든 경우 186번 · 은이 현금 3 보다 덜 줄어든 경우 0번 · 금이 현금 3 보다 덜 줄어든 경우 78번. 비율 표:
| 금속 몫 | 은 | 금 |
|---|---|---|
| 5% | -53.09% | -52.58% |
| 10% | -50.98% | -49.91% |
| 15% | -48.83% | -47.11% |
| 20% | -46.86% | -44.32% |
| 25% | -46.35% | -41.48% |
| 30% | -46.42% | -38.53% |
| 40% | -47.71% | -35.62% |
| 50% | -49.12% | -33.06% |
돌리는 법: zip 을 풀고 pip install numpy pandas 뒤 python run_silver.py
[국내 상장(원화)] KODEX 200 · KODEX 은선물(H) · KODEX 골드선물(H) · 2011-07-18 ~ 2026-10-08 · 거래일 3,710
주식만 가장 크게 줄었을 때 -40.81% (2026-06-22 → 2026-07-30) · 원금 1,000만원 → 끝 4,914만원
주식 7 : 은 3 가장 크게 줄었을 때 -39.50% (2011-07-27 → 2020-03-19) · 원금 1,000만원 → 끝 3,514만원
주식 7 : 금 3 가장 크게 줄었을 때 -30.17% (2026-06-18 → 2026-07-30) · 원금 1,000만원 → 끝 4,085만원
주식 7 : 현금 3(이자 0) 가장 크게 줄었을 때 -29.32% (2026-06-22 → 2026-07-30) · 원금 1,000만원 → 끝 3,309만원
5년 창 124번 대 현금 3: 금이 덜 줄어든 30번 · 은이 덜 줄어든 0번 · 금이 더 남은 89번
비율을 바꾸면(금속 몫 %) — 가장 크게 줄었을 때 은 / 금:
5% 은 -39.39% 금 -39.05%
10% 은 -37.97% 금 -37.29%
15% 은 -37.08% 금 -35.52%
20% 은 -36.78% 금 -33.74%
25% 은 -36.50% 금 -31.96%
30% 은 -39.50% 금 -30.17%
40% 은 -45.67% 금 -26.81%
50% 은 -51.51% 금 -25.28%
금 쪽이 덜 줄어든 비율: 8/8
시작 달을 매달 옮긴 5년 창 124번: 금 섞은 계좌가 덜 줄어든 124번 · 더 번 쪽 금 79번 · 은 45번
시작 달부터 끝까지 창 174번: 금이 덜 줄어든 174번 · 더 번 쪽 금 41번 · 은 133번
겹치지 않는 5년 토막(가장 크게 줄었을 때 은 / 금): 2011-07-18~2016-07-18 은 -34.31% / 금 -20.05% · 2016-07-18~2021-07-16 은 -36.24% / 금 -26.44% · 2021-07-19~2026-07-16 은 -32.65% / 금 -27.66%
되맞출 때 사고판 양(계좌 대비 합): 은 2.79 · 금 2.03 — 빠진 호가 차이는 많이 사고판 쪽에 유리
왜: ETF 자체로 가장 크게 빠진 폭 — 은 -76.55% · 금 -44.91% · 주식 -40.81%
왜: 주식이 하루 3% 넘게 빠진 날 71일 — 은 평균 -2.80% (같이 빠진 날 54) · 금 평균 -0.73% (같이 빠진 날 47)
왜: 1년 출렁임 — 주식 23.1% · 은 32.5% · 금 17.6% · 하루 움직임이 같이 가는 정도 주식-은 0.31 · 주식-금 0.20
주식만 계좌의 가장 큰 골짜기(2026-06-22 → 2026-07-30) 동안: 주식만 -40.81% · 주식 7 : 은 3 -32.41% · 주식 7 : 금 3 -30.17%
해마다 오른 폭(%) 주식 / 은 / 금:
2011 -12.9 -33.7 -2.6
2012 11.3 13.4 7.9
2013 1.1 -35.4 -27.1
2014 -6.6 -20.1 -1.5
2015 -0.1 -13.6 -10.3
2016 10.2 12.4 6.4
2017 27.1 0.9 10.3
2018 -17.3 -11.2 -3.5
2019 14.4 13.5 15.6
2020 35.5 38.6 19.6
2021 3.0 -15.6 -6.1
2022 -24.1 1.9 -1.6
2023 24.6 -2.8 10.6
2024 -9.4 16.4 20.6
2025 94.2 136.3 59.3
2026 74.8 -24.4 -8.7
[미국 상장(달러)] SPY · SLV · GLD · 2006-05-01 ~ 2026-10-09 · 거래일 5,144
주식만 가장 크게 줄었을 때 -55.19% (2007-10-09 → 2009-03-09) · 원금 1,000만원 → 끝 8,673만원
주식 7 : 은 3 가장 크게 줄었을 때 -46.42% (2008-05-20 → 2008-11-20) · 원금 1,000만원 → 끝 8,522만원
주식 7 : 금 3 가장 크게 줄었을 때 -38.53% (2007-10-31 → 2009-03-09) · 원금 1,000만원 → 끝 8,641만원
주식 7 : 현금 3(이자 0) 가장 크게 줄었을 때 -42.17% (2007-10-09 → 2009-03-09) · 원금 1,000만원 → 끝 4,820만원
5년 창 186번 대 현금 3: 금이 덜 줄어든 78번 · 은이 덜 줄어든 0번 · 금이 더 남은 146번
비율을 바꾸면(금속 몫 %) — 가장 크게 줄었을 때 은 / 금:
5% 은 -53.09% 금 -52.58%
10% 은 -50.98% 금 -49.91%
15% 은 -48.83% 금 -47.11%
20% 은 -46.86% 금 -44.32%
25% 은 -46.35% 금 -41.48%
30% 은 -46.42% 금 -38.53%
40% 은 -47.71% 금 -35.62%
50% 은 -49.12% 금 -33.06%
금 쪽이 덜 줄어든 비율: 8/8
시작 달을 매달 옮긴 5년 창 186번: 금 섞은 계좌가 덜 줄어든 186번 · 더 번 쪽 금 99번 · 은 87번
시작 달부터 끝까지 창 236번: 금이 덜 줄어든 236번 · 더 번 쪽 금 38번 · 은 198번
겹치지 않는 5년 토막(가장 크게 줄었을 때 은 / 금): 2006-05-01~2011-04-29 은 -46.42% / 금 -38.53% · 2011-05-02~2016-04-29 은 -21.45% / 금 -11.68% · 2016-05-02~2021-04-30 은 -32.15% / 금 -25.08% · 2021-05-03~2026-05-01 은 -23.20% / 금 -19.82%
되맞출 때 사고판 양(계좌 대비 합): 은 3.86 · 금 2.70 — 빠진 호가 차이는 많이 사고판 쪽에 유리
왜: ETF 자체로 가장 크게 빠진 폭 — 은 -76.28% · 금 -45.56% · 주식 -55.19%
왜: 주식이 하루 3% 넘게 빠진 날 78일 — 은 평균 -1.51% (같이 빠진 날 51) · 금 평균 0.17% (같이 빠진 날 38)
왜: 1년 출렁임 — 주식 19.3% · 은 33.4% · 금 18.4% · 하루 움직임이 같이 가는 정도 주식-은 0.23 · 주식-금 0.07
주식만 계좌의 가장 큰 골짜기(2007-10-09 → 2009-03-09) 동안: 주식만 -55.19% · 주식 7 : 은 3 -43.63% · 주식 7 : 금 3 -38.53%
해마다 오른 폭(%) 주식 / 은 / 금:
2006 10.2 -7.3 -3.0
2007 5.1 14.2 30.5
2008 -36.8 -23.8 4.9
2009 26.4 47.7 24.0
2010 15.1 82.5 29.3
2011 1.9 -10.7 9.6
2012 16.0 9.0 6.6
2013 32.3 -36.3 -28.3
2014 13.5 -19.5 -2.2
2015 1.2 -12.4 -10.7
2016 12.0 14.6 8.0
2017 21.7 5.8 12.8
2018 -4.6 -9.2 -1.9
2019 31.2 14.9 17.9
2020 18.3 47.3 24.8
2021 28.7 -12.5 -4.1
2022 -18.2 2.4 -0.8
2023 26.2 -1.1 12.7
2024 24.9 20.9 26.7
2025 17.7 144.7 63.7
2026 15.1 -15.0 -3.0
끝.
# -*- coding: utf-8 -*-
"""주식 계좌에 섞을 금속 — 은 ETF 냐 금 ETF 냐 (AlgoLab · 2026-10-12)
세 계좌를 같은 날 같은 돈으로 시작한다.
① KODEX 200 만
② KODEX 200 7 : KODEX 은선물(H) 3
③ KODEX 200 7 : KODEX 골드선물(H) 3
매달 첫 거래일 종가에 비율을 다시 7:3 으로 맞춘다(사고판 금액에 편도 0.1%).
가격은 야후 수정종가(분배금 반영) — data_silver/ 에 얼려 두었다(2026-10-08 까지).
교차 판: 미국 SPY + SLV / GLD (달러, 2006-05~).
돌리는 법: pip install numpy pandas → python run_silver.py
"""
import os
import numpy as np
import pandas as pd
HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
D = os.path.join(HERE, "data_silver")
FEE = 0.001 # 편도 0.1%
원금 = 1000 # 만원
WS = [0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50]
ASOF = {"K": "2026-10-08", "U": "2026-10-09"}
PANELS = {
"K": dict(이름="국내 상장(원화)", eq="069500_KS", ag="144600_KS", au="132030_KS", start="2011-07-18",
주식="KODEX 200", 은="KODEX 은선물(H)", 금="KODEX 골드선물(H)"),
"U": dict(이름="미국 상장(달러)", eq="SPY", ag="SLV", au="GLD", start="2006-05-01",
주식="SPY", 은="SLV", 금="GLD"),
}
def load(sym):
df = pd.read_csv(os.path.join(D, sym + "_1d.csv"), parse_dates=["date"])
return df.set_index("date")["close"].rename(sym)
def panel(pn):
P = PANELS[pn]
px = pd.concat([load(P["eq"]), load(P["ag"]), load(P["au"])], axis=1, join="inner").dropna()
return px.loc[P["start"]:ASOF[pn]], P
def sim(px, w):
"""두 열(주식, 금속) 가격 → 계좌 가치(첫날 1 - 비용). 월이 바뀐 첫 거래일 종가에 되돌림."""
r = px.pct_change().fillna(0.0).values
idx = px.index
tgt = np.array([1 - w, w])
hold = tgt * (1 - FEE)
vals = np.empty(len(px)); vals[0] = hold.sum()
for i in range(1, len(px)):
hold = hold * (1 + r[i])
v = hold.sum()
if w > 0 and idx[i].month != idx[i - 1].month:
t = np.abs(tgt - hold / v).sum() / 2
v *= 1 - FEE * 2 * t
hold = tgt * v
vals[i] = v
return pd.Series(vals, idx)
def 낙폭(s):
return float((s / s.cummax() - 1).min() * 100)
def 골짜기(s):
dd = s / s.cummax() - 1
t = dd.idxmin()
return s.loc[:t].idxmax().date(), t.date()
def 시작달바꾸기(px, P, years):
starts = px.index.to_series().groupby([px.index.year, px.index.month]).first().values
n = 금얕음 = 금더벌음 = 0
for st in map(pd.Timestamp, starts):
en = st + pd.DateOffset(years=years) if years else px.index[-1]
if en > px.index[-1]:
break
sub = px.loc[st:en]
if len(sub) < 200:
continue
sa = sim(sub[[P["eq"], P["ag"]]], 0.30)
sg = sim(sub[[P["eq"], P["au"]]], 0.30)
n += 1
금얕음 += 낙폭(sg) > 낙폭(sa)
금더벌음 += sg.iloc[-1] > sa.iloc[-1]
return n, 금얕음, 금더벌음
for pn in ("K", "U"):
px, P = panel(pn)
print(f"[{P['이름']}] {P['주식']} · {P['은']} · {P['금']} · {px.index[0].date()} ~ {px.index[-1].date()} · 거래일 {len(px):,}")
s0 = sim(px[[P["eq"], P["ag"]]], 0.0)
sa = sim(px[[P["eq"], P["ag"]]], 0.30)
sg = sim(px[[P["eq"], P["au"]]], 0.30)
for 이름, s in (("주식만", s0), ("주식 7 : 은 3", sa), ("주식 7 : 금 3", sg)):
a, b = 골짜기(s)
print(f" {이름:<10} 가장 크게 줄었을 때 {낙폭(s):.2f}% ({a} → {b}) · 원금 {원금:,}만원 → 끝 {s.iloc[-1] * 원금:,.0f}만원")
# 금속 대신 현금 3(이자 0 — 현금 쪽에 불리)
pxc = px.assign(현금=1.0)
sc_ = sim(pxc[[P["eq"], "현금"]], 0.30)
a, b = 골짜기(sc_)
print(f" 주식 7 : 현금 3(이자 0) 가장 크게 줄었을 때 {낙폭(sc_):.2f}% ({a} → {b}) · 원금 {원금:,}만원 → 끝 {sc_.iloc[-1] * 원금:,.0f}만원")
starts = px.index.to_series().groupby([px.index.year, px.index.month]).first().values
n = 금얕 = 은얕 = 금더 = 0
for st_ in map(pd.Timestamp, starts):
en_ = st_ + pd.DateOffset(years=5)
if en_ > px.index[-1]:
break
sub = pxc.loc[st_:en_]
c_ = 낙폭(sim(sub[[P["eq"], "현금"]], 0.30)); g_s = sim(sub[[P["eq"], P["au"]]], 0.30)
n += 1; 금얕 += 낙폭(g_s) > c_; 은얕 += 낙폭(sim(sub[[P["eq"], P["ag"]]], 0.30)) > c_
금더 += g_s.iloc[-1] > sim(sub[[P["eq"], "현금"]], 0.30).iloc[-1]
print(f" 5년 창 {n}번 대 현금 3: 금이 덜 줄어든 {금얕}번 · 은이 덜 줄어든 {은얕}번 · 금이 더 남은 {금더}번")
print(" 비율을 바꾸면(금속 몫 %) — 가장 크게 줄었을 때 은 / 금:")
얕음 = 0
for w in WS[1:]:
a = 낙폭(sim(px[[P["eq"], P["ag"]]], w / 100)); g = 낙폭(sim(px[[P["eq"], P["au"]]], w / 100))
얕음 += g > a
print(f" {w:>2}% 은 {a:7.2f}% 금 {g:7.2f}%")
print(f" 금 쪽이 덜 줄어든 비율: {얕음}/{len(WS) - 1}")
n, 얕, 벌 = 시작달바꾸기(px, P, 5)
print(f" 시작 달을 매달 옮긴 5년 창 {n}번: 금 섞은 계좌가 덜 줄어든 {얕}번 · 더 번 쪽 금 {벌}번 · 은 {n - 벌}번")
n2, 얕2, 벌2 = 시작달바꾸기(px, P, 0)
print(f" 시작 달부터 끝까지 창 {n2}번: 금이 덜 줄어든 {얕2}번 · 더 번 쪽 금 {벌2}번 · 은 {n2 - 벌2}번")
# 겹치지 않는 5년 토막
st = px.index[0]; 토막 = []
while st + pd.DateOffset(years=5) <= px.index[-1]:
sub = px.loc[st:st + pd.DateOffset(years=5)]
토막.append(f"{sub.index[0].date()}~{sub.index[-1].date()} 은 {낙폭(sim(sub[[P['eq'], P['ag']]], 0.30)):.2f}% / 금 {낙폭(sim(sub[[P['eq'], P['au']]], 0.30)):.2f}%")
st = st + pd.DateOffset(years=5)
print(" 겹치지 않는 5년 토막(가장 크게 줄었을 때 은 / 금): " + " · ".join(토막))
# 되맞출 때 사고판 양(계좌 대비 합) — 빠진 호가 차이가 어느 쪽에 유리한가
def 매매량(col):
r = px[[P["eq"], col]].pct_change().fillna(0).values; idx = px.index
tgt = np.array([0.7, 0.3]); hold = tgt.copy(); t = 0.0
for i in range(1, len(px)):
hold = hold * (1 + r[i]); v = hold.sum()
if idx[i].month != idx[i - 1].month:
t += np.abs(tgt - hold / v).sum() / 2; hold = tgt * v
return t
print(f" 되맞출 때 사고판 양(계좌 대비 합): 은 {매매량(P['ag']):.2f} · 금 {매매량(P['au']):.2f} — 빠진 호가 차이는 많이 사고판 쪽에 유리")
r = px.pct_change().dropna()
vol = r.std() * np.sqrt(252) * 100
big = r[r[P["eq"]] < -0.03]
def etf낙폭(c):
return float((px[c] / px[c].cummax() - 1).min() * 100)
print(f" 왜: ETF 자체로 가장 크게 빠진 폭 — 은 {etf낙폭(P['ag']):.2f}% · 금 {etf낙폭(P['au']):.2f}% · 주식 {etf낙폭(P['eq']):.2f}%")
print(f" 왜: 주식이 하루 3% 넘게 빠진 날 {len(big)}일 — 은 평균 {big[P['ag']].mean() * 100:.2f}% (같이 빠진 날 {(big[P['ag']] < 0).sum()}) · "
f"금 평균 {big[P['au']].mean() * 100:.2f}% (같이 빠진 날 {(big[P['au']] < 0).sum()})")
print(f" 왜: 1년 출렁임 — 주식 {vol[P['eq']]:.1f}% · 은 {vol[P['ag']]:.1f}% · 금 {vol[P['au']]:.1f}% · 하루 움직임이 같이 가는 정도 주식-은 {r.corr().iloc[0, 1]:.2f} · 주식-금 {r.corr().iloc[0, 2]:.2f}")
a, b = 골짜기(s0)
pk, bt = pd.Timestamp(a), pd.Timestamp(b)
print(f" 주식만 계좌의 가장 큰 골짜기({a} → {b}) 동안: 주식만 {(s0[bt] / s0[pk] - 1) * 100:.2f}% · "
f"주식 7 : 은 3 {(sa[bt] / sa.loc[pk:bt].max() - 1) * 100:.2f}% · 주식 7 : 금 3 {(sg[bt] / sg.loc[pk:bt].max() - 1) * 100:.2f}%")
yr = pd.concat([px.iloc[[0]], px.resample("YE").last()]).pct_change().dropna() * 100
print(" 해마다 오른 폭(%) 주식 / 은 / 금:")
for i, v in yr.iterrows():
print(f" {i.year} {v[P['eq']]:7.1f} {v[P['ag']]:7.1f} {v[P['au']]:7.1f}")
print()
print("끝.")
알고랩 Strategy Lab — 전략을 검증하고, 검증한 것만 자동매매로 옮깁니다. 매달 첫 거래일에 잊지 않고 7 : 3 으로 맞추는 일은 사람보다 봇이 잘합니다. 알고랩 자동매매 살펴보기 · 전략 검증 전체 보기
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