API로 자동매매를 돌리면 수수료 0처럼 보이지만, 실제로는 호스팅/데이터/교환소 라이선스/감사 로그 등 숨은 고정비가 발생합니다. 본 편은 예산 항목화와 비용-효과 최적화 기준을 제시합니다.
1) 비용 지형도(맵)
- 거래비: 커미션, 규제비(매도 TAF 등), 체결 슬리피지.
- 데이터: 실시간/레벨2/스냅샷 구독, Pro/Non-Pro 구분, 동시 시세 라인 한도.
- 호스팅: 클라우드(EC2 등), 스토리지/로그/모니터링.
- 교환소·벤더 라이선스: 거래소 Market Data Fee 및 벤더 API 요금제.
2) 데이터 전략: ‘충분한’ 시세, 과금 최소화
- 스냅샷+캐싱으로 레벨1 실시간을 대체 가능한 전략 선정(저빈도/펀더멘털형).
- 레벨2가 필요한 시장가·스케일링 전략만 한시 구독.
- Non-Pro 요건 유지로 비용 급증 방지.
3) 호스팅·아키텍처
- 단일 리전 기준 지연·비용 균형, 페일오버(저사양 대기) 로 과금 억제.
- 로그 보존: 체결·시세·오더 라우팅 로그를 저가 스토리지와 수명주기 정책으로 관리.
4) 예산 산식(템플릿)
- 월 고정비 = (데이터 구독 + 호스팅 + 로깅·모니터링 + 라이선스)
- 월 변동비 = (커미션 + 규제비 + 스냅샷 과금 + 리트라이 슬리피지)
- 전략당 단위비용 = (월 고정비 ÷ 전략 수) + (거래 1건당 변동비)
5) 벤치마킹
- 거래소 Market Data Fee Schedule과 대표 API 벤더의 요금제 페이지를 기준으로 항목 체크리스트화.
결론
자동매매의 성패는 알고리즘 성능만이 아니라 비용 구조의 공학화에 달려 있습니다. 데이터 등급·구독 기간·스냅샷 혼용·저비용 호스팅으로 신호 대비 비용(bps)을 최소화하세요.