시세·기술적분석 MCP의 진짜 한계는 지표가 아니라 데이터다

실시간 시세·기술적분석(TA) MCP를 여러 날 직접 굴려본 결론은 한 줄로 "한계는 지표가 아니라, 지표에 먹이는 데이터"다. RSI·MACD·이동평균을 계산하는 일은 어렵지 않다 — 진짜 문제는 그 아래 깔린 가격 시계열이 자주 쓰레기라는 점이다. 실측(2026-07-01)에서 24시간 변동률 상위를 뽑았더니 한 코인이 +296,977%로 떴는데, 이는 신규 상장·초저가·나쁜 피드가 만든 명백한 아티팩트(artifact, 계산 과정에서 생긴 가짜 값)다. 이런 값에 지표를 걸면 '모멘텀 폭발'이라는 완전한 헛것을 본다. 즉 쓰레기를 넣으면 아무리 정교한 TA도 쓰레기를 뱉는다.

한 줄 요약: TA는 체온계다. 눈금(지표)이 정확해도, 겨드랑이가 아니라 뜨거운 물에 담그면(잘못된 데이터) '40도'가 뜬다. TA를 의심하기 전에 먼저 어디서 온도를 쟀는지를 봐야 한다.

여기서 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터·도구를 표준 방식으로 불러 쓰게 해주는 규약이다. 시세·TA MCP란 "여러 거래소의 가격을 한 창구로 모아 AI가 읽게 해주는 어댑터"라고 보면 된다.

시세·TA MCP는 실제로 무엇을 주나?#

여러 소스의 시세를 신선도(freshness, 각 값이 몇 초 전 것인지)와 함께 읽기전용으로 준다. 우리 수집기는 Upbit·CoinMarketCap·CoinGecko를 폴링(주기적 조회)해 약 718개 코인을 캐시하고, 코인마다 3소스 가격·시총·랭킹·24h 변동·소스별 신선도를 함께 낸다. 유동성이 큰 코인은 안정적이다 — 실측에서 ETH는 세 소스가 모두 신선했고 달러 가격이 1575.01·1569.83·1570.73으로 약 0.3% 안에 모였다. 문제는 그 밖의 코인들이다.

TA 신뢰를 흔드는 데이터 결함 — 직접 뽑은 실측 (2026-07-01, 공개 시장데이터) · columns: 결함, 실측 예, TA에 주는 영향 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1022?ref=ai_answer

결함 | 실측 예 | TA에 주는 영향
비현실 변동 | 한 코인 24h +296,977% | 가짜 모멘텀 신호
소스 간 괴리 | 같은 코인 44~47% 차 | 지표가 소스 따라 뒤바뀜
필드 결손 | CMC는 KRW 상시 null | 원화 지표 계산 불가
신선도 편차 | 소스별 폴링 시각 다름 | 캔들 정렬이 어긋남
유동성 | 소형코인 단일소스만 | 표본 얇아 노이즈>신호

목차

지표는 믿어도 되나?

소스가 어긋날 때 TA는 어떻게 되나?

그래서 어떻게 안전하게 쓰나?

참고 링크

지표는 믿어도 되나?#

데이터를 검증하기 전엔 믿으면 안 된다. 앞의 +296,977%처럼 극단값(outlier, 다른 값들과 동떨어진 이상치)은 지표를 통째로 왜곡한다. 게다가 같은 코인의 가격이 소스마다 다르다 — 실측에서 한 소형코인은 Upbit $0.080 대 CoinGecko $0.118로 약 47% 벌어졌고, 다른 코인은 두 소스가 약 44% 차이였다. 어느 소스로 RSI를 그리느냐에 따라 '과매수'와 '과매도'가 뒤집힐 수 있다는 뜻이다. 그래서 지표를 쓰기 전에 이상치 제거·소스 합의·최소 유동성 필터가 먼저다(지표 튜닝은 그 다음이다).

같은 코인을 두 소스에서 서로 다르게 그리면 RSI가 어떻게 갈라지는지, 아래 그림으로 보자.

소스가 어긋날 때 TA는 어떻게 되나?#

정합(reconcile, 여러 값을 하나의 기준값으로 맞추는 것) 없이는 지표가 흔들린다. CoinMarketCap은 원화(KRW)를 아예 안 줘 원화 기준 지표를 못 만들고, 소스마다 폴링 시각이 달라 캔들(일정 시간 구간의 가격 묶음)의 시간 정렬이 어긋난다. 김치 프리미엄(같은 코인의 국내가와 해외가 차이) 같은 파생 지표는 특히 위험하다 — 신선한 소스와 낡은/다른 소스를 나누면 프리미엄의 상당 부분이 실제 차익이 아니라 데이터 잡음이 된다. 결국 멀티소스 TA의 핵심은 계산식이 아니라 '어떤 값을 진짜로 삼을지' 정하는 규칙이다.

그래서 어떻게 안전하게 쓰나?#

핵심은 지표보다 '입력 위생(input hygiene)'에 먼저 투자하는 것이다.

입력: 이상치·비현실 변동을 컷하고, 소스 간 편차가 큰 코인은 합의값(여러 소스의 중앙값 등) 또는 기준 거래소로 고정한다.

범위: 최소 유동성·시총 필터로 표본이 얇은 코인을 빼면 노이즈가 크게 준다.

파생: 프리미엄·평균은 입력 소스의 신선도·출처를 함께 표기하고, 한쪽이 낡으면 계산을 보류한다. 무엇이든 내 규칙으로 직접 검증하라.

참고 링크#

Model Context Protocol 공식 소개

Model Context Protocol 2025-06-18 사양

ta 기술적분석 지표 라이브러리

TA-Lib Python 래퍼

ccxt 멀티 거래소 통합 API

pandas 시계열 처리

참고: 수치는 2026-07-01 우리 수집기의 읽기전용 실호출 스냅샷이며 시장·소스 상태에 따라 매 순간 달라진다(영구 수치 아님). +296,977%·44~47% 괴리는 그 시점 소형코인의 데이터 결함 예시로, 다시 부르면 값이 바뀐다. TA 신뢰도는 코인 유동성·소스 구성에 좌우되니 내 데이터로 직접 재라(지표는 데이터가 깨끗할 때만 의미 있다). 시장·소스는 빠르게 바뀌니 분기별로 다시 본다. (투자 조언 아님)