김치프리미엄 검색기 제작(파이썬 코드 포함)

김치프리미엄 검색기 제작(파이썬 코드 포함)

암호화폐 시장에는 전 세계 어디에도 없는 독특한 현상이 있다. 바로 **김치프리미엄(Kimchi Premium)**이다. 이 용어는 외신에서도 그대로 차용될 정도로 유명하며, 글로벌 투자자들에게 한국 암호화폐 시장은 "특수한 가격 왜곡이 빈번히 일어나는 시장"으로 인식된다. 필자는 이러한 현상이 반복된다는 것에 주목했고, 이를 **정량적 데이터로 실시간 추적할 수 있는 검색기(Scanner)**를 제작하게 되었다. 이 글에서는 그 과정을 처음부터 끝까지, 그리고 왜 이것이 중요한지를 공유하고자 한다.

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✅ 김치프리미엄이란 무엇인가?

김치프리미엄이란, **한국 거래소(예: 업비트, 빗썸, 코인원)**의 암호화폐 가격이 **글로벌 거래소(예: 바이낸스, 코인베이스)**보다 높은 가격에 형성되는 현상이다. 이는 다음과 같은 이유로 발생한다.

• 외환통제: 한국은 원화를 외국으로 송금하기 쉽지 않음
• 자본 유입: 알트코인 급등 시 외국보다 먼저 반응
• 국내 투자 심리: 과열되기 쉬운 커뮤니티 중심 투자 흐름
• 한국 프리미엄 종목 선호: 특정 종목이 한국에서만 인기

예컨대, 바이낸스에서 비트코인이 1000만원인데 업비트에서는 1040만원이라면, 김치프리미엄은 **+4%**다. 이 차이를 실시간으로 관찰하고, 조건에 맞는 종목을 추출할 수 있다면 매우 유용한 트레이딩 도구가 된다.

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🛠️ 김치프리미엄 검색기 개발 배경

김치프리미엄은 단순히 "어느 순간 발생했다"는 뉴스로 끝날 일이 아니다. 시장에서는 매분 매초 변화하며, 특정 종목에서는 프리미엄이 확대되거나, 반대로 디스카운트로 전환되기도 한다. 중요한 건 그 타이밍이다.

필자는 이 현상을 단순한 호기심 차원이 아닌, 정량적으로 실시간 계산하고, 전략적 진입/청산 판단의 근거로 삼고자 했다. 이를 위해 다음과 같은 목표로 검색기를 제작했다.

• ✅ 실시간으로 가격 차이를 계산
• ✅ 상위 프리미엄 종목 정렬
• ✅ 조건부 알림 및 로그 저장
• ✅ 추후 자동매매와 연계 가능한 구조로 설계

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🔍 검색기의 핵심 로직 – 가격 정규화와 차이 계산

검색기의 가장 중요한 역할은 ‘정확한 비교’다. 문제는 거래소마다 표기 화폐가 다르다는 점이다. 바이낸스는 대부분 USDT(달러) 기준이고, 업비트는 KRW(원화) 기준이다.

따라서 이를 일치시키기 위해, 환율 정보를 실시간으로 가져와야 한다. 예를 들어:

# USD/KRW 환율 가져오기
exchange_rate = get_exchange_rate()  # 예: 1330원

# 글로벌 가격 → 원화 환산
binance_price_krw = binance_usdt_price * exchange_rate

# 김프 계산
kimchi_premium = ((upbit_krw_price - binance_price_krw) / binance_price_krw) * 100

이 방식으로 100개 이상의 종목을 반복 계산하여, 김치프리미엄이 높은 순서대로 정렬된 테이블을 만들 수 있다. 여기에 일정 기준을 넘는 종목만 추출해내면 실시간 알림 시스템도 구축 가능하다.

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📊 시각화와 UI 구성 – 파이썬으로 만든 직관적인 인터페이스

검색기를 단순 터미널에서 돌아가는 스크립트가 아닌, 사용자 친화적인 시각화 도구로 개발했다. 파이썬의 tkinter와 matplotlib, 또는 PyQt를 이용하면 다음과 같은 기능이 가능하다:

• 종목 리스트를 프리미엄 비율 기준으로 자동 정렬
• 클릭 시 업비트/바이낸스 차트를 브라우저로 열기
• 일정 프리미엄 이상인 종목은 색상 강조
• 5분마다 자동 업데이트

이를 통해 사용자는 단순히 데이터만 보는 것이 아니라, 매매 판단을 위한 레이더(Radar)로서의 역할도 수행할 수 있다.

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🤖 자동매매 응용 – 김프에 따라 자동 진입하기

검색기는 단순히 정보를 보여주는 데서 그치지 않는다. 향후 자동매매 시스템과 연계하면 다음과 같은 응용이 가능하다.

• 김치프리미엄이 +5% 이상이면 매도 포지션 진입
• 디스카운트(-3% 이하) 발생 시 바이낸스 매수, 업비트 매도
• 알트코인 중심 종목에 대해 자동 로그 기록 및 수익률 추적

이는 일종의 재정거래(Arbitrage) 전략과 비슷하되, 실제 자금을 이체하지 않고 프리미엄을 매매 신호로 활용한다는 점에서 실전성과 유연성을 갖춘 전략이다.

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🧠 실전에서 얻은 인사이트

검색기를 실전에 적용하면서 흥미로운 몇 가지 패턴이 발견되었다:

• 김치프리미엄은 주로 시장 과열기 또는 폭락 직후에 확대된다.
• 특정 종목(예: 메이저 알트)은 프리미엄이 작고, **김치코인(한국 인기 종목)**은 크다.
• 평소에도 0.5~1.5% 수준의 프리미엄은 상시 존재하며, 이를 반복적으로 이용할 수 있다.
• 프리미엄이 급격히 감소하면 단기 하락이 이어질 확률이 높다 (심리 붕괴의 신호).

이러한 인사이트는 단순히 매매 시점을 넘어서, 시장 분위기, 투자 심리, 유동성 흐름까지 감지할 수 있는 신호로 작용한다.

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📌 개발 과정에서의 시행착오와 보완

처음에는 각 거래소에서 가격 정보를 가져오는 데도 어려움이 많았다. 예를 들어:

• 바이낸스에서는 소수점 8자리까지 제공되지만, 업비트는 2자리
• 일부 종목은 거래쌍이 맞지 않음 (예: KRW에는 있고 USDT에는 없음)
• 환율이 실시간이 아니라면 큰 오차 발생

이 문제들을 해결하기 위해, 가격 소수점 자릿수 정규화, 종목명 자동 매핑, 환율 캐시 시스템 등을 도입했다. 또한 알림 기능도 Telegram Bot API로 연동해 실시간 대응이 가능하도록 확장했다.

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💬  김치프리미엄, 이제는 감이 아닌 데이터로 보자

이전까지 김치프리미엄은 단지 “한국 가격이 더 비싸네?” 정도의 감각적 판단에 그쳤다. 그러나 지금은 데이터로 수치화하고, 시각화하며, 전략화할 수 있는 도구로 진화했다.

필자가 만든 김치프리미엄 검색기는 단순한 관심 차원을 넘어, 실제 매매의 트리거로 사용할 수 있을 만큼 정교하게 구성된 툴이다. 특히, 자동매매 전략과 연계할 수 있도록 설계된 구조는 향후 다양한 확장성을 기대하게 만든다.

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시장에서는 정보보다 ‘속도’, 감보다 ‘데이터’가 중요하다.
김프 검색기는 바로 그런 투자 도구의 출발점이다.

 

 

⚠️ 김치프리미엄 검색기 사용 시 꼭 알아야 할 주의사항

김치프리미엄 검색기는 실시간으로 국내외 암호화폐 가격 차이를 정량적으로 보여주는 훌륭한 도구이지만, 그 수치만 보고 무작정 따라 투자해서는 안 된다. 실제로 ‘프리미엄’이 있다고 해도 그것이 곧 수익 가능성으로 직결되지 않는 경우가 상당히 많다. 사용자는 다음과 같은 리스크 요소들을 반드시 알고 있어야 한다.

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1️⃣ 가두리 현상 (자산 이동 불가 이슈)

가장 대표적인 리스크가 바로 거래소 간 송금 제한, 즉 가두리 현상이다.
특히 빗썸, 업비트 같은 국내 거래소는 특정 코인에 대해 다음과 같은 제한을 걸곤 한다:

• 해당 코인은 출금 가능하지만 해외 거래소 입금 불가
• 또는 지갑 점검 중, 입출금 일시 정지 상태

이럴 경우, 바이낸스에서 코인을 매수해 업비트로 보내고 차익을 실현하려 해도, 자산 자체가 이동되지 않아 재정거래(아비트라지)가 막혀버린다.

🔍 예시: 김치프리미엄 +6%가 떠 있어도, 바이낸스에서 해당 코인을 빗썸으로 옮길 수 없다면 차익 실현은 불가능하다.

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2️⃣ 투자 유의 종목, 상장 폐지 예정 종목

국내 거래소에서는 투자 유의 종목 또는 상장 폐지 예정 종목에 대해 다음과 같은 특성을 가진다:

• 거래량 급감 또는 급등 (비정상 유동성)
• 김치프리미엄이 일시적으로 급등하는 착시 현상 발생
• 입출금 정지 가능성 높음
• 시장가 매매 시 슬리피지(체결가 이탈)가 큼

이런 종목들은 검색기 상에서는 상위권에 자주 뜨지만, 실제로는 매매에 적합하지 않으며, 오히려 리스크만 크다. 따라서 검색기에서 김프 상위 종목이 나왔다 하더라도 해당 코인의 투자 경고 여부, 거래 정지 이력, 유의 공지 등을 반드시 함께 확인해야 한다.

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3️⃣ 환율 반영 지연 or 오류

김프 계산의 핵심은 국제 가격을 원화로 환산하는 과정이다. 이때 사용되는 환율이 실시간이 아니거나, 지연된 값이라면 김치프리미엄 수치는 부정확하게 왜곡된다.

• 특히 원/달러 환율이 급등락하는 시간대에는 실제 김프보다 과소/과대 계산될 수 있음
• 환율 데이터를 하루 1회만 가져오는 구조일 경우, 야간에는 큰 오류 발생 가능

📌 해결 방법:

• 환율을 매 분마다 업데이트하거나, 캐시 주기를 짧게 유지
• 구글 환율 API, 한국은행 API, 네이버 금융 등 복수 소스를 검토하여 정합성 확보

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4️⃣ 거래소별 거래쌍 불일치

업비트에는 존재하는 코인이 바이낸스에는 없거나, 반대로 바이낸스 전용 상장 코인도 많다. 혹은 동일한 이름을 가진 코인이지만 **계열이 다른 경우(예: BEP20 vs ERC20)**도 있다.

• 같은 종목명이더라도 네트워크가 다르면 전송 불가
• 거래쌍이 다를 경우 김프 계산 자체가 무의미

따라서 김프 검색기를 만들 때는 자동 매칭 로직이 필요하다:

 

 

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5️⃣ 김프 급변은 진입 타이밍이 아닌 경고 신호일 수도

마지막으로 중요한 점은, 김치프리미엄이 급격히 확대되거나 줄어들 때, 단순히 “진입 기회”라고 보기보다는 **“시장 과열 또는 냉각의 신호”**로 받아들여야 한다는 점이다.

• 김프가 +10% 이상일 때 진입 → 시장 꼭지에서 매수하는 셈
• 김프가 갑자기 -3% 이상으로 하락 → 하방 추세 전환 가능성

🔍 따라서 단순히 “높은 김프”만 보는 것이 아니라, 김프의 방향성, 속도, 거래량과의 관계까지 고려해야 실전에서 의미 있는 지표로 사용할 수 있다.

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✅ 요약 – 데이터는 수단일 뿐, 투자 판단은 종합적으로

김치프리미엄 검색기는 분명 강력한 도구다. 하지만 그 데이터는 시장 구조적 한계와 기술적 리스크를 감안해서 사용해야 하며, 맹목적인 숫자 추종은 오히려 큰 손실로 이어질 수 있다.

“김프는 감이 아니라, 도구로 사용하라. 하지만 그 도구는 언제나 안전장치를 포함해야 한다.”

검색기는 정보를 제공하지만, 판단과 실행은 투자자의 몫이다. 위 주의사항들을 염두에 두고 검색기를 운용한다면, 누구보다 빠르고 정확하게 시장 기회를 포착할 수 있을 것이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

기본 코드 포함 및 결과 

import tkinter as tk
from tkinter import ttk, messagebox
import webbrowser
import threading

# 빗썸 KRW 티커 가져오기
bithumb_url = "https://api.bithumb.com/public/ticker/ALL_KRW"
binance = ccxt.binance({
    'options': {'defaultType': 'spot'}  # 현물 마켓에서 가져오기 설정
})

# 테더 가격 설정 (빗썸에서 가져오기 실패 시 기본값 1500원)
def get_tether_price():
    try:
        tether_data = requests.get("https://api.bithumb.com/public/ticker/USDT_KRW").json()
        if 'data' in tether_data and 'closing_price' in tether_data['data']:
            return float(tether_data['data']['closing_price'])
    except Exception as e:
        print(f"Failed to fetch tether price: {e}")
    return 1500.0

TETHER_PRICE = get_tether_price()

data = []

# 빗썸 티커 출력 및 바이낸스 매칭
def fetch_data():
    global data
    bithumb_data = requests.get(bithumb_url).json()['data']
    binance_tickers = binance.fetch_tickers()

    data = []
    if bithumb_data:
        for symbol, info in bithumb_data.items():
            if 'closing_price' in info and 'acc_trade_value_24H' in info and symbol != 'date':
                krw_price = float(info['closing_price'])
                if krw_price == 0:
                    continue  # 가격이 0이면 스킵
                volume_24h = float(info['acc_trade_value_24H'])
                base_symbol = symbol.replace('_KRW', '')
                binance_symbol = base_symbol + '/USDT'

                if binance_symbol in binance_tickers:
                    usdt_price = binance_tickers[binance_symbol].get('last')
                    if usdt_price is not None:
                        binance_price_in_krw = usdt_price * TETHER_PRICE
                        # 빗썸/바이낸스 비율 → 퍼센트로 변경
                        percent_bithumb_binance = ((krw_price / binance_price_in_krw) - 1) * 100
                        percent_binance_bithumb = ((binance_price_in_krw / krw_price) - 1) * 100
                        # 볼륨 × 현재가 → 백만원 단위로 변환
                        volume_in_krw = (volume_24h * krw_price) / 1_000_000
                        data.append((symbol, krw_price, round(binance_price_in_krw, 2), round(percent_bithumb_binance, 2), round(percent_binance_bithumb, 2), round(volume_in_krw, 2)))

                        # 5% 이상일 경우 알람 표시
                        if percent_bithumb_binance > 5:
                            messagebox.showinfo("Price Alert", f"{symbol} - Bithumb/Binance Spread: {round(percent_bithumb_binance, 2)}%")
                        if percent_binance_bithumb > 5:
                            messagebox.showinfo("Price Alert", f"{symbol} - Binance/Bithumb Spread: {round(percent_binance_bithumb, 2)}%")

# GUI 생성
def open_chart(symbol):
    bithumb_url = f"https://www.bithumb.com/trade/order/{symbol.replace('_KRW', '')}"
    binance_url = f"https://www.binance.com/en/trade/{symbol.replace('_KRW', 'USDT') }"
    webbrowser.open(bithumb_url)
    webbrowser.open(binance_url)

root = tk.Tk()
root.title("KRW/USDT 티커 비율")
root.geometry("600x800")

# 빗썸/바이낸스 상위 5개
frame1 = ttk.LabelFrame(root, text="Bithumb/Binance Top 5")
frame1.pack(padx=5, pady=5)

columns1 = ('Symbol', 'Bithumb Price', 'Binance Price', 'Spread (%)', 'Volume (M)')
tree1 = ttk.Treeview(frame1, columns=columns1, show="headings", height=5)

for col in columns1:
    tree1.heading(col, text=col)
    tree1.column(col, width=100, anchor="center")

tree1.pack()

# 바이낸스/빗썸 상위 5개
frame2 = ttk.LabelFrame(root, text="Binance/Bithumb Top 5")
frame2.pack(padx=5, pady=5)

columns2 = ('Symbol', 'Bithumb Price', 'Binance Price', 'Spread (%)', 'Volume (M)')
tree2 = ttk.Treeview(frame2, columns=columns2, show="headings", height=5)

for col in columns2:
    tree2.heading(col, text=col)
    tree2.column(col, width=100, anchor="center")

tree2.pack()

# 업데이트 함수
def update_tree():
    for row in tree1.get_children():
        tree1.delete(row)
    for row in tree2.get_children():
        tree2.delete(row)

    # 빗썸/바이낸스 퍼센트 상위 5개
    top_bithumb_binance = sorted(data, key=lambda x: x[3], reverse=True)[:5]
    for row in top_bithumb_binance:
        tree1.insert('', 'end', values=(row[0], row[1], row[2], row[3], row[5]))

    # 바이낸스/빗썸 퍼센트 상위 5개
    top_binance_bithumb = sorted(data, key=lambda x: x[4], reverse=True)[:5]
    for row in top_binance_bithumb:
        tree2.insert('', 'end', values=(row[0], row[1], row[2], row[4], row[5]))

    # 30초마다 자동 업데이트
    root.after(30000, refresh_data)

def refresh_data():
    global TETHER_PRICE
    TETHER_PRICE = get_tether_price()
    fetch_data()
    update_tree()

def on_symbol_click(event):
    item = tree1.selection()[0]
    symbol = tree1.item(item)['values'][0]
    open_chart(symbol)

tree1.bind("<Double-1>", on_symbol_click)

# 첫 실행 시 데이터 가져오기 및 갱신
fetch_data()
update_tree()

root.mainloop()

 

 

결과

 

 

앞서 언급한 바와 같이 Woo와 ZIL 의 경우 20% 이상의 거래소 가격 차이가 있지만 입출금 제한 때문에 실제 차익 거래가 불가능하다. LEVER의 경우도 거래지원 종료에 따라 전송 불가함을 참고