Auto Traders Handbuch

해결하려는 문제

자동매매 도구는 이미 많습니다. 대부분은 이렇게 동작합니다 — 전략을 켜 두면, 얼마 뒤 잔고가 늘거나 줄어 있습니다.

문제는 그 사이에 무슨 일이 있었는지 알 수 없다는 것입니다. 수익이 났어도 왜 났는지 모르면 다음에 반복할 수 없고, 손실이 났어도 왜 났는지 모르면 고칠 수 없습니다. 결과만 남는 로그는 사실상 아무 정보도 주지 않습니다.

Auto Traders 가 소개하는 VIP Trading 은 이 지점을 다르게 설계했습니다. 모든 진입과 청산에 판단 근거가 문장과 숫자로 함께 남습니다.

실제로 남는 기록

시뮬레이션 상세 화면의 한 줄을 그대로 옮기면 이렇습니다.

final_score 0.048 (weighted_momentum 32.4% / 21일 변동성 46.2% = 0.72, trend_score 1.0, rsi_penalty 1.0, risk_adjusted 0.72) 로 BTC 대비 1.26배 우위. 20일 모멘텀 45.9%, 50일선 상회, 변동성 압축 국면에서 상방 돌파 기대.

읽으면 왜 그 종목을, 왜 그 시점에, 왜 그 크기로 잡았는지 알 수 있습니다. 나중에 결과가 나빴다면 어느 가정이 틀렸는지 짚을 수 있습니다. 이것이 이 제품의 중심입니다.

세 가지 축

AI 의 자리

여기서 AI 는 시세를 맞히는 자리에 있지 않습니다. 역할은 트랙마다 다릅니다 — 포트폴리오에서는 시장 정보를 받아 판단을 만들고, 알고리즘에서는 이미 나온 신호를 통과시킬지만 정합니다(그것도 켜 두었을 때만). 두 트랙의 차이는 작동 방식 에서 설명합니다.

이 구분이 중요한 이유는 AI 는 무엇을 하고 무엇을 안 하나 를 보세요.

이 설명서 사용법

• 왼쪽 목차에서 섹터를 따라 읽거나,
• 위쪽 검색창에 낱말을 넣으세요. / 키를 누르면 바로 검색창으로 갑니다.
• 화면 캡처는 클릭하면 크게 볼 수 있습니다.

관련 문서

• 누구를 위한 도구인가
• 신호에서 집행까지
• 용어 사전

세 가지 쓰임

같은 도구지만 쓰는 사람에 따라 가장 먼저 손이 가는 화면이 다릅니다.

1. 개인 트레이더 — "전략은 있는데 손이 못 따라간다"

새벽 3시에 신호가 나와도 자고 있으면 못 잡습니다. 감정이 개입해 손절을 미루기도 합니다.

• 기본 제공 레시피를 그대로 켜서 시작할 수 있습니다 → 레시피 카탈로그
• 드라이런으로 실 자금 없이 몇 주 돌려보고 판단합니다 → 드라이런
• 진입할 때마다 근거가 남아서, 나중에 "그때 왜 들어갔지"를 되짚을 수 있습니다

2. 퀀트 · 개발자 — "내 전략을 넣을 수 있나"

폐쇄형 봇은 쓸 수 없습니다. 전략이 곧 자산인데 블랙박스에 넣을 이유가 없습니다.

• Pine 문법으로 직접 작성하고 그대로 백테스트합니다 → Pine 알고리즘
• 레시피의 프롬프트를 직접 편집할 수 있습니다 → 레시피
• 자체 호스팅이라 전략도 키도 밖으로 나가지 않습니다 → 자체 호스팅

3. 운영 · 자산관리 담당 — "통제와 감사가 되나"

남의 돈을 다루면 "잘 됐다"로는 부족합니다. 무엇을 근거로 했는지 남아야 합니다.

• 수동 승인 모드로 건건이 확인하고 넘길 수 있습니다 → 모드와 승인
• 모든 판단과 근거가 영구 기록됩니다 → 판단 근거 읽는 법
• 자가 진단으로 파이프라인 상태를 한 번에 봅니다 → 헬스 체크

맞지 않는 경우

정직하게 적습니다. 다음이라면 다른 도구를 찾는 편이 낫습니다.

• 원클릭으로 수익이 나기를 기대하는 경우. 이 도구는 전략을 검증하는 과정을 짧게 만들어 줄 뿐, 검증 자체를 없애 주지 않습니다.
• 서버를 운영할 수 없는 경우. 자체 호스팅 제품이라 Docker 가 도는 환경이 필요합니다.
• 손실을 감당할 수 없는 자금인 경우. 레버리지 거래는 투입 원금을 초과하는 손실이 가능합니다.

관련 문서

• 세 개의 관문
• 백테스트가 말해주지 않는 것

먼저 알아야 할 것

이 제품에는 매매를 만들어 내는 방법이 두 가지 있습니다.

   포트폴리오                        알고리즘
   (AI 질의 레시피)                  (Labs · Pine)
        │                                │
        │  긴 주기로                      │  Pine 조건이 충족될 때
        │  복합 시장 정보를 AI 에 넘기고    │  스크립트에 적힌 대로
        │  AI 가 낸 판단을 추종            │  미리 정해 둔 unit 을 냄
        │                                │
        │                                │  (선택) AI 검증 게이트
        │                                │   → 승인 또는 거부
        │                                │
        └───────────┬────────────────────┘
                    │
              관문 → 집행 → 기록

둘은 독립적입니다. 포트폴리오가 알고리즘의 앞 단계도, 뒷 단계도 아닙니다. 같은 시각에 각각 따로 발화될 수 있고, 서로를 보완하는 관계입니다.

포트폴리오 — 비중을 계속 다시 맞추는 방식

레시피가 정해진 주기(보통 1일 또는 1주)마다 한 번씩 돕니다.

1. 가격 · 매크로 지표 · 시장 정서를 한꺼번에 모읍니다.
2. AI 에게 두 번 묻습니다.
   • Stage 1 — 지금 시장을 어떻게 읽어야 하는지 문장으로 서술하게 합니다.
   • Stage 2 — 그 서술 위에서 의사결정을 JSON 으로 받습니다.
3. 그 판단을 추종해 전체 자산의 비중을 조정합니다.

여기서 AI 는 판단하는 자리에 있습니다. 무엇을 얼마나 들고 있을지가 AI 의 산출물에서 나옵니다.

• 움직임은 드뭅니다. 대신 한 번 움직일 때의 노출이 큽니다.
• 개별 종목의 진입/청산이 아니라 자산 배분을 다룹니다.
• 검증 체크리스트는 이 트랙에 붙지 않습니다.

알고리즘 — 정해진 unit 을 반복하는 방식

Pine 스크립트에 적어 둔 조건이 충족되면 트리거가 발생합니다. 주기는 1분 · 5분 · 1시간 중에서 고릅니다.

1. 조건 충족 → 미리 준비된 크기의 unit 으로 진입 신호가 만들어집니다.
2. AI 검증을 켜 두었다면 그 진입 결정을 AI 가 검토합니다.
   • 제품 화면의 AI 검토 메뉴가 가리키는 단계입니다.
   • 사용자가 매달아 둔 체크리스트가 질의에 합류합니다.
   • 돌아오는 답은 승인 아니면 거부, 두 가지뿐입니다.
   • 켜지 않으면 AI 는 아예 개입하지 않습니다.
3. 관문을 지나 집행됩니다.

여기서 AI 는 판단을 만들지 않습니다. 이미 만들어진 진입 결정을 검토해 통과시킬지 정하는 자리입니다. 그리고 그 검토는 켜야만 돕니다.

• 움직임이 잦습니다. 대신 한 번의 노출이 작습니다.
• 조건이 스크립트에 글로 적혀 있어, 왜 발화했는지가 명확합니다.

어디가 다른가 — 한눈에

어느 쪽이 낫다는 표가 아닙니다. 성격이 다르므로 같이 쓰는 것이 기본 사용법입니다.

두 트랙이 만나는 곳

여기서부터는 두 트랙이 같습니다.

관문

• 자동 모드(auto_pilot) — 바로 집행으로 갑니다.
• 수동 모드(manual) — 안건이 승인 대기열에 쌓이고, 사람이 승인해야 넘어갑니다.

집행

• 드라이런 — 실제 주문을 내지 않고 가상으로 체결합니다. 수수료까지 반영합니다.
• 실거래 — 등록된 거래소 API 키로 실제 주문이 나갑니다.

새로 만든 설정은 드라이런이 기본값입니다.

기록

판단 근거가 문장으로 저장됩니다. 며칠 뒤에도, 몇 달 뒤에도 다시 읽을 수 있습니다.

자주 오해하는 지점

"AI 가 매매한다" 는 정확한 서술이 아닙니다. 포트폴리오에서 AI 는 의사결정을 산출하지만, 그것이 곧바로 주문이 되지는 않습니다. 관문(자동/수동)과 드라이런/실거래 설정을 먼저 지나야 합니다.

"AI 가 알고리즘의 결정을 검토한다" 는 맞는 말입니다 — 단, 알고리즘 트랙에 한해서고, AI 검증을 켜 두었을 때만 일어납니다. 이것을 제품 전체로 일반화하면 틀립니다. 포트폴리오 트랙에서는 AI 의 자리가 아예 다릅니다 — 검토가 아니라 판단입니다.

관련 문서

• AI 는 무엇을 하고 무엇을 안 하나
• 레시피란 무엇인가
• 알고리즘 직접 쓰기
• 모드와 승인
• 드라이런

사이드바가 곧 순서

메뉴는 기능을 나열한 것이 아니라 실제 사용 순서를 따릅니다. 위에서 아래로 내려가면 그대로 도입 절차가 됩니다.

대시보드에서 보는 것

로그인하면 첫 화면입니다. 아홉 개 패널이 한 화면에 모입니다.

• Positions — 열려 있는 포지션과 평가손익
• 리스크 게이지 — 노출 비율
• 공포·탐욕 지수 — 시장 심리
• AI 시장 전망 — 단기/중기/장기 토글
• 시장 뉴스
• 트레이딩 엔진 — 전체 자동화를 켜고 끄는 스위치
• AI 헬스 — 공급자별 응답 상태와 지연

엔진 스위치가 대시보드 첫 화면에 있는 것은 의도된 배치입니다. 멈추고 싶을 때 찾아 헤매면 안 되기 때문입니다.

계정에 대해

가입 절차가 없습니다. 계정은 운영팀이 발급합니다. 발급 시 추천 알고리즘이 자동으로 활성화되어, 로그인 직후부터 의미 있는 화면을 볼 수 있습니다.

관련 문서

• 모드와 승인
• 헬스 체크
• 언어와 테마

자주 나오는 용어

다른 도구와 뜻이 다른 것

• "베팅" — 이 제품에서는 한 번의 포지션 진입을 뜻합니다. 도박의 의미가 아니라, 초기 코드베이스에서 온 용어가 굳은 것입니다.
• "레시피" — 전략 프리셋이지만, 단순한 파라미터 묶음이 아니라 AI 에게 보내는 프롬프트를 포함합니다.
• "심볼" — 등록된 거래 대상 마스터입니다. 심볼이 등록되어 있다고 해서 그 기간의 시세 데이터가 반드시 있는 것은 아닙니다.

관련 문서

• 레시피와 알고리즘의 차이
• 판단 근거 읽는 법

알고리즘과 무엇이 다른가

둘 다 "언제 사고 팔지"를 정하지만, 다루는 단위와 판단 방식이 다릅니다.

짧은 호흡의 기술적 진입은 알고리즘이, 자산 배분과 국면 전환은 레시피가 맡습니다. 둘을 함께 돌릴 수 있습니다.

2단계 프롬프트

레시피의 핵심은 여기입니다. 한 번의 의사결정 주기(turn)마다 AI 를 두 번 부릅니다.

1. Stage 1 — 시장 정서 서술 현재 구간의 시장을 산문으로 서술하게 합니다. 숫자를 바로 요구하지 않습니다.
2. Stage 2 — 의사결정 JSON Stage 1 의 서술을 입력으로 받아 자산별 비중을 구조화된 JSON 으로 받습니다.

왜 나누는가 — 한 번에 "표를 채워라"고 시키면 모델이 맥락을 건너뛰고 숫자만 그럴듯하게 맞춥니다. 먼저 말로 정리하게 하면 그 서술이 다음 단계의 근거가 되고, 사람이 읽을 수 있는 기록으로도 남습니다.

레시피가 가진 것

카드 하나에 담기는 정보입니다.

• 주기 — 1일 / 1주 step
• 최대 포지션 — 동시에 몇 개까지, 개당 비중 상한 몇 %
• 매매 가능 자산 — SPX · NKY · XAUUSD · CL1 · BTCUSD …
• 우선 진입 후보 — 조건이 비슷할 때 먼저 보는 순서
• 프롬프트 본문 — 편집 가능

고쳐 쓰기

기본 제공 레시피를 그대로 쓸 수도 있지만, 복제해서 프롬프트를 고치는 것이 본래 쓰임입니다. 자산군을 좁히거나, 판단 기준을 바꾸거나, 특정 조건을 금지하는 문장을 넣을 수 있습니다.

고친 뒤에는 반드시 시뮬레이션 으로 돌려 보세요. 프롬프트 한 줄이 결과를 크게 바꿉니다.

관련 문서

• 레시피 카탈로그
• Pine 알고리즘
• 시뮬레이션 돌리기

다섯 계열

기본 카탈로그는 24종이며 5개 계열로 나뉩니다.

모멘텀 · 추세

강한 것이 계속 강하다는 가정. 추세가 형성된 구간에서 유리하고, 횡보장에서 잦은 손실이 납니다.

• Global Macro Momentum — 6주 모멘텀 상위를 롱, 하위를 숏. 달러 국면으로 게이팅
• Macro Trend Following — 20/50 이동평균 정렬 + 절대 모멘텀 상위 3
• Global Breadth Momentum — 시장 폭(breadth)으로 추세의 건강도를 확인
• Factor Momentum — 팩터 간 상대 강도

회귀 · 페어

벌어진 것은 좁혀진다는 가정. 방향에 베팅하지 않아 시장 전체가 빠질 때 상대적으로 견딥니다.

• Inverse-correlation Pair — 역상관 쌍의 z-score 이탈에 진입
• Statistical Arbitrage — 다중 z-score
• Market-Neutral Pair — 롱/숏 동시

자산배분

한 자산에 몰지 않는 것이 목적. 수익 극대화가 아니라 변동성 관리가 목표입니다.

• Dynamic 60/40 — 전통 배분의 동적 버전
• Risk Parity (All-Weather) — 위험 기여도를 균등하게
• Business-cycle Asset Rotation — 경기 국면별 회전
• EM / DM Balanced — 신흥국·선진국 균형

헤지 · 방어

하락에 대비. 평시에는 비용이 나가고, 급락에서 값을 합니다.

• Drawdown Guard — 낙폭이 커지면 노출 축소
• Tail-risk Hedge — 꼬리 위험 대비
• Correlation-hedge Pair
• Volatility Overlay — 변동성 목표치에 맞춰 크기 조절

테마 · 인플레

거시 테마에 베팅.

• Inflation Hedge Basket — 실물자산 바스켓
• Commodity Supercycle
• Dollar Smile Pivot — 달러 사이클 국면 분류
• Crypto Macro (BTC Dominance Cycle)

고르는 기준

어느 계열이 "더 낫다"는 없습니다. 국면에 따라 순서가 바뀝니다. 그래서 매크로 보고서 로 지금 국면을 먼저 보는 순서를 권합니다.

관련 문서

• 레시피란
• 시장관점 — 평균회귀와 추세추종

왜 Pine 인가

새 DSL 을 배우게 하지 않으려는 선택입니다. TradingView 에서 쓰던 전략을 거의 그대로 옮길 수 있고, 이미 아는 문법이라 검증도 빠릅니다.

작성한 소스는 내부 트랜스파일러가 실행 가능한 형태로 바꿉니다. 지원하지 않는 구문은 조용히 무시하지 않고 경고로 알려줍니다 — 조용히 무시하면 "돌아가는 것처럼 보이는데 실제로는 다른 전략"이 되기 때문입니다.

기본 제공 6종

계정 발급 시 추천 알고리즘이 자동 활성화되므로, 로그인 직후부터 백테스트를 돌릴 수 있습니다.

화면에서 할 수 있는 것

• 소스 미리보기 — 카드에서 Pine 소스가 바로 보입니다
• 편집 — 파라미터와 로직 수정
• AI 프롬프트 생성 — 원하는 전략을 말로 설명하면 초안을 만들어 줍니다
• 지원 문법 보기 — 트랜스파일러가 지원하는 함수 목록
• 코딩 가이드라인 — 자주 걸리는 함정 정리
• 백테스트 실행 — 심볼·시드·기간을 정해 바로 실행

시장관점 태그

알고리즘마다 평균회귀 또는 추세추종 태그가 붙습니다. 목록 상단에서 이 태그로 걸러 볼 수 있습니다. 왜 이 구분이 중요한지는 시장관점 을 보세요.

활성화의 의미

활성 토글은 사용자별입니다. 같은 알고리즘이라도 사용자마다 켜고 끈 상태가 다릅니다. 활성이라는 것은 "이 알고리즘을 시뮬레이션과 실전에서 쓰겠다"는 의사 표시입니다.

관련 문서

• 레시피와의 차이
• 시뮬레이션 돌리기
• 백테스트가 말해주지 않는 것

무엇을 모아 두나

아이디어 보드에는 아직 코드가 되지 않은 전략 가설이 쌓입니다. 12편이 기본 제공되며, 네 패밀리로 나뉩니다.

• A. 평균회귀 — 벌어진 것은 좁혀진다
• B. 추세추종 — 움직이는 것은 계속 움직인다
• C. 모멘텀 · 가속 — 변화율 자체를 본다
• D. 변동성 · 구조 — 변동성과 시장 구조를 매매한다

카드 한 장의 구조

모든 아이디어가 같은 틀로 적힙니다. 실패 조건까지 적는 것이 규칙입니다.

실제 예 — 볼린저 스퀴즈 돌파

가설 — 저변동성은 고변동성을 선행한다(변동성 클러스터링). 밴드폭이 국소 최저 = 코일 스프링.

필터 — ta.stdev(close,20) <= ta.lowest(ta.stdev(close,20), 50)

진입(롱) — 스퀴즈 상태에서 close > ta.sma(close,20) + 2*ta.stdev(close,20)

근거/실패 — 변동성 자체의 평균회귀를 매매한다. 분출 방향이 가짜일 수 있음 → 돌파 후 종가 마감 확인, 양방향 대기.

마지막 줄이 이 보드의 핵심입니다. 어떻게 틀릴 수 있는지 먼저 적어 두면, 나중에 손실이 났을 때 "가설이 틀린 것"인지 "실행이 틀린 것"인지 구분할 수 있습니다.

쓰는 순서

1. 보드에서 가설을 고르거나 새로 적습니다
2. Pine 알고리즘 으로 옮깁니다
3. 시뮬레이션 으로 돌립니다
4. 결과를 아이디어 카드에 되먹입니다

가설 → 구현 → 검증 → 기록의 순환이 이 보드의 목적입니다.

공개 범위

아이디어는 공개/비공개를 고를 수 있습니다. 팀이 함께 쓰면 서로의 가설과 실패 기록이 자산이 됩니다.

관련 문서

• Pine 알고리즘
• 백테스트가 말해주지 않는 것

정반대의 두 가정

둘은 같은 시장에서 서로의 손실 구간이 됩니다. 하나만 켜 두면 그 전략이 싫어하는 국면이 왔을 때 그대로 맞습니다.

그래서 무엇을 하나

1. 태그로 구분해 둔다

알고리즘과 레시피에 시장관점 태그가 붙어 있습니다. 목록에서 걸러 볼 수 있으니, 지금 무엇을 켜 두고 있는지 항상 확인 가능합니다.

2. 국면을 먼저 본다

매크로 보고서 가 구간의 레짐을 판정합니다. risk_on · stagflation 같은 판정이 어느 쪽 관점에 유리한 환경인지 힌트를 줍니다.

3. 판단이 레짐을 참조한다

판단 근거에 regime risk_on 같은 표시가 남는 것을 볼 수 있습니다. 포트폴리오라면 AI 가 판단을 만들 때, 알고리즘이라면 검증 게이트가 통과 여부를 정할 때, 현재 국면이 그 전략에 유리한지를 함께 고려합니다.

4. 섞어서 돌린다

자동 베팅 설정은 여러 개를 동시에 둘 수 있습니다. 성격이 다른 둘을 함께 돌리면 한쪽의 나쁜 구간을 다른 쪽이 메우는 구조가 됩니다.

다만 둘을 섞는다고 손실이 사라지지는 않습니다. 두 전략이 동시에 나쁜 구간도 존재합니다.

관련 문서

• 레시피 카탈로그
• 매크로 보고서
• 판단 근거 읽는 법

관문이 셋인 이유

전략을 바로 실전에 붙이지 않습니다. 각 관문이 서로 다른 종류의 오류를 잡기 때문입니다.

① 시뮬레이션이 잡는 것

"이 규칙이 애초에 말이 되는가." 과거 구간에 돌려 보면 논리적 결함이 드러납니다. 신호가 아예 안 나오거나, 너무 자주 나오거나, 방향이 반대이거나.

잡지 못하는 것 — 과거에 잘 맞았다는 사실 자체. 이건 백테스트가 말해주지 않는 것 에서 따로 다룹니다.

② 드라이런이 잡는 것

시뮬레이션을 통과해도 실시간에서는 다르게 움직입니다.

• 타이밍 — 봉 마감을 기다리는 사이 가격이 달라집니다
• 수수료 — 매매가 잦으면 수수료가 수익을 갉아먹습니다. 드라이런은 수수료를 반영합니다
• 빈도 — 하루에 몇 번 신호가 나는지, 실제로 감당 가능한지
• AI 비용 — 레시피는 turn 마다 AI 를 2회 부릅니다. 실제 호출량이 여기서 드러납니다

드라이런은 실주문만 없을 뿐 나머지는 실전과 같은 경로로 갑니다. 같은 스케줄러, 같은 AI 관여, 같은 기록.

③ 실전

앞의 둘을 통과한 뒤에 옮깁니다. 그래도 처음에는 작은 금액으로 시작하는 편이 낫습니다.

얼마나 돌려봐야 하나

정답은 없지만 기준선은 있습니다.

• 시뮬레이션 — 최소 서로 다른 국면 2개 이상 (상승장과 하락장을 모두 포함)
• 드라이런 — 최소 그 전략의 신호가 수십 번 나올 만큼. 3~4번 보고 판단하면 운과 실력을 구분할 수 없습니다

관문을 건너뛰고 싶을 때

건너뛸 수 있습니다. 새 설정을 바로 실거래로 만들 수도 있습니다. 다만 기본값이 드라이런인 것은 의도된 마찰입니다. 되돌릴 수 없는 쪽으로 가려면 한 번 더 클릭하게 만드는 편이 안전합니다.

관련 문서

• 시뮬레이션 돌리기
• 드라이런
• 백테스트가 말해주지 않는 것

두 종류

• 레시피 시뮬레이션 (포트폴리오 › 새 시뮬레이션) — 자산군 배분을 turn 단위로
• 알고리즘 백테스트 (Labs › 새 시뮬레이션) — 단일 심볼을 봉 단위로

레시피 시뮬레이션 설정

레버리지 프리셋

프리셋은 상한입니다. AI 가 매번 최대치를 쓰는 것이 아니라, 확신도에 따라 범위 안에서 고릅니다. 근거 문장에 레버리지 8배 (균형 preset 상한 활용, 확신도 높음) 처럼 이유가 남습니다.

실행 전에 비용을 알려줍니다

시뮬레이션 시작 을 누르기 전에 화면이 먼저 알려줍니다.

예상 호출 수 ≈ 84 회 (2 × turn) · turn 약 30s → 총 42분

레시피는 turn 마다 AI 를 2번 부르므로(Stage 1 + Stage 2), 기간이 길수록 호출이 늘고 비용이 붙습니다. 모르고 시작해서 나중에 청구서를 보는 일이 없게 하려는 설계입니다.

기간을 줄이거나 타임프레임을 주 단위로 바꾸면 호출 수가 줄어듭니다.

알고리즘 백테스트

실행하면 equity 곡선이 실시간으로 그려지고, TICK · EQUITY · PENDING · POSITION 이 갱신됩니다.

실행 중과 이후

• 진행 중에는 취소할 수 있습니다
• 끝나면 실행 이력 에 카드로 쌓입니다
• 상세 화면에서 포지션별 판단 근거를 볼 수 있습니다 → 판단 근거 읽는 법

관련 문서

• 세 개의 관문
• 결과 읽는 법
• 백테스트가 말해주지 않는 것

이력은 비교하기 위한 것

실행할 때마다 카드가 쌓입니다. 한 장을 보는 것이 아니라 여러 장을 나란히 놓고 비교하라고 카드 그리드입니다.

각 카드에는 레시피 이름, 기간, 타임프레임, 사용한 AI 공급자, 상태(완료/실패)가 표시됩니다.

비교할 때 봐야 할 것

같은 레시피를 다른 기간에 돌린 결과가 크게 다르다면, 그 전략은 특정 국면에만 맞는 것입니다. 그 자체는 문제가 아니지만 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 것은 다릅니다.

실전 결과 화면

실전 › 리포트 는 실제(또는 드라이런) 운용 결과를 봅니다.

설정별 성과 분해

한 덩어리 숫자가 아니라 항목으로 나뉩니다.

왜 나눠서 보나 — 평가 자산만 보면 "묶여 있는 돈"과 "쓸 수 있는 돈"을 구분할 수 없습니다. 사용 마진이 과도하면 추가 신호가 와도 진입하지 못하고, 급락에서 청산 위험이 커집니다.

미실현과 실현을 구분해서 보기

미실현 손익은 아직 확정되지 않은 숫자입니다. 실현 손익이 좋은데 미실현이 나쁘다면, 이기는 거래는 일찍 닫고 지는 거래는 들고 있다는 뜻일 수 있습니다.

필터

• 모드 — 전체 / 실거래 / 드라이런. 드라이런과 실거래를 섞어서 보면 안 됩니다.
• 기간

무엇을 판단해서는 안 되는가

몇 번의 결과로 전략의 우열을 판단하지 마세요. 표본이 작으면 운과 실력이 구분되지 않습니다. 이 화면은 "이 전략이 좋다"를 증명하는 곳이 아니라 "내가 예상한 대로 움직이고 있는가" 를 확인하는 곳입니다.

관련 문서

• 판단 근거 읽는 법
• 백테스트가 말해주지 않는 것

왜 이 문서가 있나

백테스트 결과가 좋으면 기분이 좋습니다. 그 기분이 판단을 흐립니다. 좋은 백테스트를 만드는 것은 어렵지 않습니다 — 어려운 것은 그게 진짜인지 아는 것입니다.

여섯 가지 함정

1. 과최적화 (overfitting)

파라미터를 조금씩 바꿔가며 가장 좋은 조합을 찾으면, 그 조합은 과거의 잡음에 맞춰진 것일 수 있습니다.

• 징후 — 파라미터를 조금만 바꿔도 결과가 급격히 나빠진다
• 대응 — 파라미터를 바꿔도 완만하게 변하는 구간을 고른다. 최고점이 아니라 넓은 고원을 고른다

2. 구간 선택 편향

잘 맞는 구간만 골라 보면 당연히 좋습니다.

• 대응 — 서로 다른 국면을 최소 둘 이상 포함. 상승장과 하락장, 저변동성과 고변동성

3. 미래 참조 (look-ahead bias)

그 시점에 알 수 없었던 정보가 들어가는 경우입니다. 봉 마감 가격으로 그 봉 안에서 진입하는 식.

• 대응 — 진입 조건이 봉 마감 후에만 평가되는지 확인

4. 체결 가정

백테스트는 원하는 가격에 체결된다고 가정합니다. 실제로는 슬리피지가 있고, 유동성이 얕은 시간대에는 더 큽니다.

• 대응 — 드라이런으로 실제 체결 흐름을 확인. 거래가 잦은 전략일수록 이 차이가 큽니다

5. 수수료와 펀딩

수수료가 반영되지 않은 결과는 무의미합니다. 선물은 펀딩 비용도 붙습니다.

• 대응 — 설정의 수수료율을 실제 등급으로 맞춥니다. 드라이런은 수수료를 반영합니다

6. 생존 편향

지금 남아 있는 종목만으로 테스트하면, 사라진 것들이 빠져 결과가 좋아 보입니다.

AI 가 들어간 시뮬레이션의 추가 주의점

레시피 시뮬레이션은 AI 판단이 들어갑니다. 여기엔 함정이 하나 더 있습니다.

모델은 학습 데이터에 그 기간이 포함되어 있을 수 있습니다. 2023년 구간을 시뮬레이션하면, 모델이 그 시기에 무슨 일이 있었는지 이미 알고 있을 가능성이 있습니다. 그 결과는 "예측"이 아니라 회상에 가까울 수 있습니다.

그래서 레시피 결과는 최근 구간일수록, 그리고 드라이런일수록 신뢰도가 높습니다.

결론

백테스트는 전략을 걸러내는 도구이지 고르는 도구가 아닙니다. 나쁜 결과는 확실한 정보(이건 안 된다)지만, 좋은 결과는 약한 정보(안 나쁠 수도 있다)입니다.

그래서 관문이 셋입니다.

관련 문서

• 세 개의 관문
• 드라이런

한 문장으로

AI 는 시세를 맞히는 자리에 있지 않습니다. 포트폴리오에서는 판단을 만들고, 알고리즘에서는 이미 나온 진입 결정을 검토합니다.

역할이 하나가 아니라는 것이 중요합니다. 두 트랙이 서로 다른 방법론이기 때문입니다.

포트폴리오에서 — 판단하는 자리

레시피가 도는 순간 AI 에게 두 번 묻습니다.

무엇을 얼마나 들고 있을지가 여기서 나옵니다. 그리고 그 판단을 추종해 전체 자산의 비중을 다시 맞춥니다.

Stage 1 을 따로 두는 이유는 근거를 남기기 위해서입니다. 곧바로 숫자만 받으면 왜 그렇게 정했는지가 사라집니다.

알고리즘에서 — 진입 결정을 검토하는 자리

여기서는 진입 신호를 Pine 스크립트가 만듭니다. AI 는 그 앞이 아니라 뒤에 있습니다 — 이미 나온 진입 결정을 한 번 더 보는 자리입니다. 제품 화면의 AI 검토 메뉴가 가리키는 것이 바로 이 단계입니다.

• 켜야만 동작합니다. AI 검증을 켜지 않으면 AI 는 아예 개입하지 않고 신호가 그대로 갑니다.
• 켜 두면 체크리스트가 질의에 합류합니다.
• 돌아오는 답은 승인 아니면 거부, 두 가지뿐입니다.

⚠ AI 가 크기나 레버리지를 바꾸지는 않습니다. 통과시키거나 막을 뿐입니다. 크기와 레버리지 상한은 자동 베팅 설정에서 사람이 정합니다.

어느 트랙에서도 하지 않는 일

• 가격을 맞히지 않습니다. "내일 BTC 가 얼마"를 묻는 구조가 아닙니다.
• 혼자 주문하지 않습니다. 집행 앞에는 언제나 관문(자동/수동)과 드라이런/실거래 설정이 있습니다.
• 전략을 대신 만들지 않습니다. 레시피와 알고리즘은 사람이 고르고 고칩니다. (Labs 의 프롬프트 생성 기능은 별개로, 사람이 검토할 초안을 만드는 것입니다.)

왜 이 구분이 중요한가

결과가 나빴을 때 물어볼 것이 달라진다

"AI 가 알아서 한다"고 믿으면 나쁜 결과에서 배울 것이 모델이 틀렸다밖에 없습니다.

역할이 나뉘어 있으면 질문이 구체적으로 바뀝니다.

• 포트폴리오였다면 — AI 에게 준 시장 정보가 부족했나, 아니면 판단 자체가 나빴나.
• 알고리즘이었다면 — Pine 조건이 나빴나, 체크리스트가 걸러야 할 것을 못 걸렀나, 아니면 둘 다 맞았는데 시장이 예외였나.

각각이 다른 조치로 이어집니다. 이게 역할을 명시하는 실무적 이득입니다.

기록이 가능해진다

두 트랙 모두 판단의 근거가 문장으로 남습니다. 포트폴리오는 Stage 1 의 서술이, 알고리즘은 Pine 조건과 체크리스트 판정이 그 역할을 합니다.

사용자가 정하는 것

AI 에게 무엇을 물을지는 사용자가 정합니다. 알고리즘 트랙이라면 검증 체크리스트를, 포트폴리오라면 레시피의 프롬프트를 직접 고칩니다. 문안이 화면에 그대로 공개되어 있어 무엇을 묻는지 확인할 수 있습니다.

관련 문서

• 두 가지 방법론
• 검증 체크리스트
• 레시피란 무엇인가
• 판단 근거 읽는 법

무엇인가

체크리스트를 켜 두면, 그 항목이 AI 검증 게이트의 질의에 합류합니다. "지금이 FOMC 직전인가?" 를 매번 사람이 확인하지 않아도 되게 하려는 장치입니다.

⚠ 체크리스트는 알고리즘 트랙에만 붙습니다. 포트폴리오(AI 질의 레시피)는 AI 가 판단을 직접 내는 구조라 이 게이트를 쓰지 않습니다. 포트폴리오에서 AI 에게 무엇을 물을지는 레시피의 프롬프트에서 정합니다.

그리고 이 게이트는 켜야만 동작합니다. 켜지 않으면 AI 가 아예 개입하지 않고 신호가 그대로 갑니다. 돌아오는 답도 승인 아니면 거부 둘 뿐이라, 체크리스트가 크기나 레버리지를 바꾸지는 않습니다.

화면에는 AI 에게 실제로 보내는 프롬프트가 그대로 공개되어 있습니다. 감출 이유가 없고, 무엇을 묻는지 알아야 결과를 해석할 수 있기 때문입니다.

7종

시점 회피형 — "지금 들어가면 안 되는 때인가"

거시 이벤트 임박

현재 시각이 FOMC, CPI, NFP, ECB 금리 결정 등 주요 거시 발표 ±6 시간 안에 해당합니까? 해당한다면 변동성 spike 가능성을 고려해 보수적으로 판단하세요.

funding 정산 시점

현재 시각이 해당 거래소의 perpetual funding rate 정산 시각(보통 UTC 00:00 / 08:00 / 16:00) ±15 분 안에 해당합니까? 해당한다면 일시적 가격 spike 가능성이 있습니다.

주말 갭 회피

현재 시각이 한국시간 기준 금요일 22시 이후 또는 토/일에 해당합니까? 24/7 시장이라도 유동성이 떨어지고 갭 위험이 있습니다.

맥락 제공형 — "판단에 이 재료를 함께 보라"

유사 과거 사례 회상

같은 알고리즘·심볼의 과거 백테스트 결과와 통계를 종합적으로 고려할 때 이 진입이 합리적입니까?

오늘의 거시 이벤트 (자동 합류)

현재 ±12h 안에 예정·발표된 경제지표를 AI 에게 그대로 제시합니다.

최근 뉴스 헤드라인 (자동 합류)

최근 24h 안 주요 뉴스 제목을 사실 그대로 제시합니다. (sentiment 추정 금지 — 사실만)

최근 고래 이체 (자동 합류)

최근 6h 안 대형 지갑 이체 흐름. 거래소→콜드월렛(축적) vs 콜드→거래소(매도 압력) 패턴에 주목하게 합니다.

자동 합류형의 특징

"자동 합류" 표시가 붙은 항목은 외부 데이터를 끌어와 프롬프트에 붙입니다. 뉴스 체크리스트가 "sentiment 추정 금지 — 사실만" 이라고 명시하는 것은 의도적입니다. 모델이 헤드라인을 보고 스스로 호재/악재를 판정하기 시작하면 그건 검토가 아니라 예측이 됩니다.

켜는 순서

1. AI 검토 › 체크리스트 에서 항목을 확인합니다
2. 실제 선택은 자동 베팅 설정의 추가/수정 모달에서 합니다
3. 체크리스트를 켜면 프롬프트가 길어지고 AI 비용이 올라갑니다 — 필요한 것만 켜세요

트레이드오프

체크리스트를 많이 켤수록 신중해지지만 진입 빈도가 줄어듭니다. 보수적인 것이 항상 좋은 것은 아닙니다 — 기회를 놓치는 것도 비용입니다. 드라이런에서 진입 빈도가 어떻게 변하는지 보고 조절하세요.

관련 문서

• AI 는 무엇을 하고 무엇을 안 하나
• 자동 베팅 설정

공급자 목록

9종이 미리 구성되어 있습니다.

어댑터는 세 종류뿐입니다 — 대부분이 OpenAI 호환 규격을 따르기 때문입니다. 그래서 목록에 없는 공급자도 base_url 과 모델명만 넣으면 대개 붙습니다.

키는 고객이 소유합니다

API 키는 공급자 관리 화면에 저장되지 않습니다. 사용자별로 따로 등록하고, 사용자가 지웁니다. 공급자 화면이 관리하는 것은 엔드포인트·기본 모델·활성 여부뿐입니다.

이 분리가 중요한 이유는 키 안전하게 다루기 를 보세요.

우선순위와 폴백

공급자에 순위를 매겨 둡니다. 1순위가 응답하지 않거나 실패하면 다음 순위로 넘어갑니다.

왜 필요한가 — LLM API 는 생각보다 자주 흔들립니다. 레이트 리밋, 일시적 장애, 지역별 지연. 단일 공급자에 묶여 있으면 그 순간 파이프라인 전체가 멈춥니다. 자동 베팅은 시간에 민감하므로 멈추는 것 자체가 손실이 될 수 있습니다.

AI 헬스

대시보드의 AI 헬스 패널이 공급자별 상태와 평균 지연을 보여줍니다. 순위는 드래그로 바꿀 수 있습니다.

• 초록 점 — 정상
• 지연(ms) — 최근 응답 시간

지연이 큰 공급자를 1순위에 두면 매 판단이 느려지고, 주기가 짧은 알고리즘에서는 신호를 놓칠 수 있습니다.

모델 선택의 트레이드오프

주기가 짧을수록 빠르고 싼 모델이, 판단이 복잡할수록 큰 모델이 맞습니다.

관련 문서

• 검증 체크리스트
• 키 안전하게 다루기

실제 기록

시뮬레이션 상세의 REASON 열에 남는 문장입니다.

final_score 0.048 (weighted_momentum 32.4%/21d vol 46.2% = 0.72, trend_score 1.0, rsi_penalty 1.0, risk_adjusted 0.72) 로 BTC 대비 1.26배 우위. 20일 모멘텀 45.9%, 50일선 상회, 변동성 압축 국면에서 상방 돌파 기대. vol-targeting size 100%, 레버리지 8배 (균형 preset 상한 활용, 확신도 높음)

→ ETH 의 20일 모멘텀이 고점 신호이나 200일 이평 회복 실패

한 조각씩

final_score 0.048

최종 합성 점수. 진입 임계값(예: 0.02)을 넘어야 포지션을 잡습니다. 이 값 자체보다 어떻게 나왔는지가 중요합니다.

weighted_momentum 32.4% / 21d vol 46.2% = 0.72

모멘텀을 변동성으로 나눈 값입니다. 같은 32% 상승이라도 조용히 오른 것과 요동치며 오른 것은 다릅니다. 이 나눗셈이 그 차이를 반영합니다 — 위험 대비 수익(risk-adjusted)의 기본 형태입니다.

trend_score 1.0 · rsi_penalty 1.0

곱해지는 계수들입니다. 1.0 이면 감점 없음. rsi_penalty 가 1보다 작으면 과매수 구간이라 점수를 깎았다는 뜻입니다.

BTC 대비 1.26배 우위

상대 비교입니다. 레시피는 여러 자산 중 어디에 넣을지를 고르므로, 절대 점수보다 서로 간의 순위가 결정에 쓰입니다.

변동성 압축 국면에서 상방 돌파 기대

여기부터가 AI 의 서술입니다. 숫자를 말로 옮긴 부분이고, 나중에 결과를 되짚을 때 가장 유용한 조각입니다. 가정이 명시되어 있기 때문입니다 — "변동성 압축이 상방 돌파로 이어진다"는 가정이 틀렸다면 그 자체가 학습 재료입니다.

vol-targeting size 100%, 레버리지 8배 (균형 preset 상한 활용, 확신도 높음)

크기 결정의 근거입니다. 프리셋 범위 안에서 왜 그 값을 골랐는지 남습니다.

→ 로 시작하는 줄

AI 가 덧붙인 부분입니다(포트폴리오라면 Stage 1 의 서술에서, 알고리즘이라면 검증 게이트의 판정에서 옵니다). 반론이나 조건이 붙습니다. 위 예에서는 "모멘텀은 좋은데 200일선 회복은 실패했다"는 유보를 달았습니다.

어떻게 활용하나

1. 손실이 났을 때

근거를 다시 읽고 어느 가정이 틀렸는지 찾습니다. 점수 계산이 문제였는지, 국면 판단이 문제였는지, 아니면 가정은 맞았는데 예외적 사건이 있었는지.

2. 수익이 났을 때

반복 가능한지 확인합니다. 근거가 명확하면 같은 조건을 다시 찾을 수 있습니다. 근거가 흐릿하면 운이었을 가능성이 큽니다.

3. 패턴 찾기

여러 기록을 훑으면 경향이 보입니다. 특정 국면 표시(regime risk_off)가 붙은 진입이 반복해서 나쁘다면, 그 국면에서는 아예 쉬도록 체크리스트를 조정할 수 있습니다.

관련 문서

• AI 는 무엇을 하고 무엇을 안 하나
• 결과 읽는 법

무엇이 같은가

드라이런은 실전과 같은 코드 경로를 지납니다.

• 같은 스케줄러가 같은 주기로 깨웁니다
• 같은 실시간 시세를 거래소 공개 API 에서 가져옵니다
• 같은 알고리즘/레시피가 판단합니다
• AI 도 실전과 똑같이 관여합니다 — 포트폴리오는 AI 가 판단하고, 알고리즘은 검증 게이트를 켜 두었다면 그대로 거칩니다
• 같은 형식으로 근거가 기록됩니다
• 수수료가 반영됩니다

무엇이 다른가

딱 하나입니다. 거래소에 주문을 내지 않고 가상으로 체결합니다.

그래서 "모의투자"가 아닙니다

흔한 모의투자 서비스는 별도의 가짜 환경에서 돕니다. 드라이런은 그렇지 않습니다 — 실전 파이프라인 그 자체이고, 마지막 한 걸음만 막아 둔 것입니다.

이 차이가 실무에서 중요한 이유:

• 드라이런에서 스케줄러가 멈추면 실전에서도 멈춥니다. 미리 발견됩니다.
• 드라이런에서 AI 비용이 얼마 나오는지가 실전 비용과 같습니다.
• 드라이런에서 하루 신호가 40번 나오면 실전에서도 40번입니다.

확인해야 할 것

드라이런을 며칠 돌린 뒤 다음을 봅니다.

얼마나 돌려야 하나

신호가 수십 번 나올 만큼입니다. 3~4번 보고 판단하면 운과 실력을 구분할 수 없습니다. 주기가 1일인 레시피라면 몇 주가 필요할 수 있습니다.

실거래로 옮기기

설정을 수정해 모드를 바꾸면 됩니다. 기존 드라이런 기록은 남고, 결과 화면에서 모드 필터로 분리해서 볼 수 있습니다.

드라이런과 실거래 성과를 한 화면에서 합산해 보지 마세요. 성격이 다른 숫자입니다.

관련 문서

• 세 개의 관문
• 자동 베팅 설정
• 결과 읽는 법

설정 한 벌이 담는 것

실전 › 자동 베팅 에서 만드는 설정 하나가 독립적으로 도는 봇 한 대라고 보면 됩니다. 여러 개를 동시에 둘 수 있습니다.

항목별로

모드 — 드라이런 / 실거래

가장 먼저 고릅니다. 새 설정의 기본값은 드라이런입니다. → 드라이런

기반 — 알고리즘 / 포트폴리오

• 알고리즘 — 단일 심볼, 짧은 주기
• 포트폴리오 — 자산군 배분, 긴 주기

→ 레시피와 알고리즘의 차이

대상 — 거래소 · 심볼

거래소를 고르면 그 거래소의 실제 티커로 매핑됩니다(예: BTC — USDT → BTC_KRW). 거래소마다 상장 심볼과 규격이 다르므로 자동 매핑이 필요합니다.

현물 전용 거래소를 고르면 레버리지가 1배로 고정됩니다. 화면이 그 자리에서 알려줍니다.

주기 — 1m / 5m / 1h / 1d

얼마나 자주 평가할지. 알고리즘 카드의 [5m] 표시는 권장 타임프레임 힌트일 뿐, 실제 주기는 여기서 정합니다.

주기가 짧을수록 신호가 많고, 수수료와 AI 비용이 빠르게 늘어납니다.

베팅 규모

고정과 비율의 차이 — 고정은 손실이 나도 베팅 크기가 유지되고, 비율은 잔고가 줄면 베팅도 줄어듭니다. 비율 쪽이 파산 위험은 낮지만 회복도 느립니다.

최대 동시 보유가 하는 일

이 값이 실질적인 리스크 상한입니다. 1회 금액이 작아도 동시 보유가 크면 총 노출이 커집니다. 자주 간과되는 항목입니다.

AI 검증 파이프라인

알고리즘 기반 설정에서만 의미가 있습니다. 켜면 진입 직전에 AI 검증 게이트가 들어가고 체크리스트를 고를 수 있습니다. 끄면 신호가 바로 관문으로 갑니다.

포트폴리오 기반 설정은 AI 가 이미 판단 주체라 이 게이트를 쓰지 않습니다 — 두 트랙의 차이를 참고하세요.

스케줄 / cooldown

같은 설정이 다시 실행되기까지의 최소 간격. 신호가 연달아 나와도 과도하게 진입하지 않게 막습니다.

만든 뒤

• 토글로 켜고 끕니다
• 즉시 실행 버튼으로 주기를 기다리지 않고 한 번 돌려볼 수 있습니다
• 목록에서 기반·대상·주기·금액·모드·AI 여부가 한눈에 보입니다

관련 문서

• 드라이런
• 거래소 연결
• 모드와 승인

지원 어댑터

12종이 내장되어 있습니다. 암호화폐 현물·선물뿐 아니라 FX/CFD 브로커도 포함됩니다.

각 어댑터는 서명 방식이 다릅니다 — HMAC_SHA256, JWT, BASE64_NONCE, BEARER, SESSION_TOKEN 등. 관리 화면에서 어댑터별 서명 방식과 실주문 엔드포인트를 확인할 수 있습니다.

키 등록

실전 › 거래소 에서 등록합니다.

1. 거래소에서 API 키를 발급합니다
2. 이 화면에 key / secret (거래소에 따라 passphrase) 을 넣습니다
3. 연결 테스트로 실제로 통하는지 확인합니다

등록된 키는 화면에서 마스킹되어 표시됩니다.

키를 만들 때 (중요)

거래소에서 키를 발급할 때 권한을 최소로 주세요.

출금 권한이 없으면 키가 유출되어도 자금을 빼갈 수 없습니다. 자세한 내용은 키 안전하게 다루기 를 보세요.

거래소별로 다른 것

• 현물 전용 — 레버리지가 1배로 고정됩니다
• 심볼 표기 — 같은 BTC 라도 BTCUSDT / BTC_KRW / BTC-USDT 로 다릅니다. 매핑은 자동으로 처리되지만, 관리 화면에서 확인·수정할 수 있습니다
• 수수료 — 등급에 따라 다릅니다. 설정에 실제 등급을 반영해야 드라이런 결과가 정확해집니다
• 정밀도 — 수량·가격 소수 자릿수와 틱 사이즈가 심볼마다 다릅니다 → 시장 데이터

드라이런에는 키가 필요 없나

시세 조회에는 필요 없습니다. 시장 데이터는 공개 API 로 가져오므로 인증 없이 됩니다. 다만 실거래로 넘어가려면 키가 있어야 합니다.

관련 문서

• 키 안전하게 다루기
• 자동 베팅 설정

세 겹의 통제

개입 지점이 세 군데 있습니다. 굵은 것부터.

1. 트레이딩 엔진 스위치 (전체)

대시보드에 있습니다. 끄면 모든 자동 베팅이 멈춥니다.

첫 화면 한가운데에 둔 것은 의도입니다 — 멈추고 싶을 때 메뉴를 뒤지게 하면 안 됩니다.

2. 모드 (설정 단위)

수동 모드는 자동화의 판단은 받되 집행은 사람이 하는 중간 지점입니다. 남의 자금을 다루거나, 새 전략을 실전에 막 올렸을 때 유용합니다.

3. 설정 토글 (개별)

자동 베팅 목록에서 설정 하나씩 켜고 끕니다.

승인 대기열

수동 모드일 때 대시보드에 Pending Proposals 패널이 나타납니다. 안건마다 다음이 보입니다.

• 어떤 알고리즘/레시피가 냈는지
• 방향과 크기
• 판단 근거 → 읽는 법
• AI 검토 결과

승인하면 집행되고, 거절하면 기록만 남고 끝납니다. 거절 기록도 남습니다 — 나중에 "그때 승인했으면 어땠을까"를 되짚을 수 있습니다.

어떤 모드로 시작할까

주의

수동 모드는 승인이 늦으면 기회를 놓칩니다. 짧은 주기 알고리즘에는 잘 맞지 않습니다. 일/주 단위 레시피에 적합합니다.

또한 안건이 쌓이는 것을 놓치지 않으려면 알림을 함께 설정하세요.

관련 문서

• 드라이런
• 알림 받기
• 판단 근거 읽는 법

왜 필요한가

자동화를 켜 두었다고 화면을 안 봐도 되는 것은 아닙니다. 특히 다음은 즉시 알아야 합니다.

• 수동 모드의 승인 안건이 도착했을 때
• 파이프라인이 멈췄을 때
• 예상 밖의 큰 손실이 났을 때

봇 만들기

화면 안에 가이드가 들어 있습니다. 요약하면:

1. 텔레그램에서 @BotFather 를 찾아 대화 시작
2. /newbot 입력
3. 봇 이름과 username 입력 (username 은 반드시 _bot 으로 끝나야 합니다)
4. BotFather 가 HTTP API token 을 발급합니다 (123456789:AAExx… 형식)

chat_id 확인

1. 만든 봇을 본인 채팅방 또는 그룹에 추가합니다 (그룹이면 봇 권한 허용)
2. 그 채팅방에 아무 메시지나 보냅니다
3. 브라우저로 https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates 를 엽니다
4. 응답 JSON 의 result[].message.chat.id 가 chat_id 입니다

그룹이면 음수(예: -123456789), 개인 채팅이면 양수입니다. 이 부호를 빠뜨려 실패하는 경우가 가장 흔합니다.

등록

실전 › Telegram 에서 이름 / bot token / chat_id 를 넣고 저장합니다. 수신할 이벤트를 체크합니다 — 모두 해제하면 모든 이벤트를 받습니다.

저장 후 테스트 버튼으로 실제 메시지가 도착하는지 확인하세요. 여기서 안 오면 실전에서도 안 옵니다.

어떤 이벤트를 받을까

알림이 너무 많으면 안 보게 됩니다. 그러면 정작 중요한 알림도 놓칩니다. 처음에는 좁게 시작해 늘리세요.

관련 문서

• 모드와 승인
• 헬스 체크

무엇을 만드나

선택한 기간의 거시 흐름을 지표 10종 · 거시 이벤트 · 가설 12종 으로 종합해 하나의 보고서를 만듭니다. 분기(Q) 단위이며 최대 6개 분기까지 묶을 수 있습니다.

보고서의 구조

제목과 요약

구간 전체를 한 문장으로 규정합니다. 예:

Stagflationary Pulse within a Regime Continuum 2026Q2는 CPI YoY 3.8% 재가속, PPI 급등, ISM 제조업 약세 등 스태그플레이션 신호가 뚜렷했으나, SPX가 상승하고 NKY가 사상 최고치를 경신하는 등 위험자산이 재평가되면서 순수한 스태그플레이션보다는 리플레이션 및 연준 피봇 기대가 혼재한 복합 국면을 나타냄.

REGIME 태그

구간의 국면 판정입니다 — stagflation · reflation · soft_landing 등. → 거시 국면 가설

KEY THEMES

핵심 테마를 카드로 나눕니다. 각 카드는 하나의 인과 사슬을 담습니다. 예: "에너지 공급 쇼크와 스태그플레이션", "금의 안전자산 랠리와 통화 불신", "위험자산 조정과 크립토 디커플링".

분기별 서술

각 분기를 따로 서술하고, 분기마다 태그(예: geopolitical_premium, commodity_supercycle)가 붙습니다. 차트 종목을 바꿔가며 볼 수 있습니다.

어떻게 쓰나

1. 전략 선택의 배경으로

지금이 어떤 국면인지 알면 어떤 계열의 레시피가 유리한지 판단할 수 있습니다. 스태그플레이션 국면에서 성장주 모멘텀 전략을 켜 두는 것은 앞뒤가 안 맞습니다.

2. 판단 근거를 해석할 때

개별 진입의 근거에 regime risk_on 같은 표시가 남습니다. 보고서를 읽어 두면 그 판정이 무엇을 근거로 한 것인지 이해할 수 있습니다.

3. 사후 검토

손실 구간을 되짚을 때, 그때의 거시 환경이 전략과 맞았는지 확인합니다.

만들기

포트폴리오 › 매크로 보고서 › 새 리포트 생성 에서 분기 슬라이더로 구간을 고르고 생성합니다. 생성에는 시간이 걸리며, 기존 리포트는 목록에서 다시 볼 수 있습니다. 인쇄용 뷰도 제공됩니다.

한계

보고서는 지나간 구간을 정리한 것입니다. 앞으로 무엇이 올지 말해주지 않습니다. 국면은 뒤늦게 확인됩니다 — 지금이 무슨 국면인지는 대개 지나고 나서 분명해집니다.

관련 문서

• 거시 국면 가설
• 시장 브리핑
• 시장관점

가설이란

거시 환경을 읽는 틀입니다. 같은 지표를 보더라도 어느 가설로 보느냐에 따라 해석이 달라집니다. 12종이 카탈로그로 관리되며, 보고서가 구간을 이 중 하나(또는 혼합)로 판정합니다.

카탈로그

왜 여러 개인가

하나의 틀로 모든 구간을 설명할 수 없기 때문입니다. 2026Q2 예시처럼 스태그플레이션 신호와 리플레이션 기대가 동시에 나타나는 구간이 흔합니다. 보고서가 "복합 국면"이라고 쓰는 것은 얼버무리는 것이 아니라 실제 상태입니다.

지표와의 관계

가설은 해석의 틀이고, 지표(10종)는 관측값입니다. 같은 CPI 수치라도 어느 가설 아래에서 보느냐에 따라 의미가 달라집니다.

• stagflation 관점: CPI 상승 + ISM 하락 = 위험
• reflation_trade 관점: CPI 상승 + ISM 상승 = 정상적 회복

실무적 활용

1. 보고서의 REGIME 태그를 확인합니다
2. 그 가설이 유리하다고 보는 자산군을 확인합니다
3. 현재 켜 둔 레시피가 그 자산군을 다루는지 봅니다
4. 어긋난다면 레시피를 바꾸거나, 아무것도 안 하는 것도 선택지입니다

관련 문서

• 매크로 보고서
• 레시피 카탈로그

언제, 무엇을

한국시간 03 · 09 · 15 · 21시, 하루 네 번. 각 실행은 그 시각 기준 직전 24시간의 시장을 서술합니다.

4개 언어로 저장되며, 매크로 보고서 화면의 탭에서 조회·수정하거나 수동 실행할 수 있습니다.

왜 창(24h)이 간격(6h)보다 긴가

인접 브리핑끼리 18시간이 겹칩니다. 의도된 설계입니다.

• "지금 시장 분위기"는 하루치 맥락 위에서만 읽힙니다
• 6시간 창만 보면 야간 저유동 구간이 통째로 왜곡된 그림을 줍니다

신선도는 창의 길이가 아니라 실행 빈도로 얻습니다.

대신 프롬프트가 구간 변화율을 6h / 12h / 24h 세 축으로 제시하고, 6h 를 "직전 브리핑 이후 새로 생긴 움직임"으로 명시합니다. 핵심 포인트 중 최소 하나는 이 6h 구간을 다루도록 강제합니다.

데이터 소스

브리핑의 재료는 시간봉 시계열입니다. 지그재그 분석 같은 파생 지표가 아니라 원본 봉입니다 — 파생 지표를 재료로 쓰면 해석 위에 해석이 쌓여 원인을 추적할 수 없게 됩니다.

구조

산문 한 덩어리가 아니라 크립토 브리핑 구조로 나옵니다.

• 구간 요약
• 핵심 포인트 (최소 하나는 직전 6시간)
• 자산별 움직임
• 주의 지점

매크로 보고서와의 차이

관련 문서

• 매크로 보고서
• 시장 데이터

두 종류의 경로

성격이 다른 두 경로가 있고, 최신성 기대치가 다릅니다. 이걸 혼동하면 정상 상태를 장애로 오해합니다.

① 라이브 경로 — 항상 최신

자동 베팅이 평가하기 직전에 거래소 공개 API 에서 직접 가져옵니다. 활성 설정이 요구하는 (심볼, 타임프레임) 조합만 채워집니다.

스캐너(매분) → 신호 평가 → 시세 pull (거래소 public REST)
             → 알고리즘 또는 레시피 → 관문 → 집행

이 경로는 아래 ②와 완전히 독립입니다. ②가 멎어도 베팅은 정상 작동합니다.

② 연구용 데이터 — stale 이 정상

백테스팅 연구를 위해 필요할 때 수동으로 수집한 스냅샷입니다.

⚠ 연구 작업이 없으면 갱신이 멈추는 것이 정상이며 장애가 아닙니다. 이 구분을 모르면 "데이터가 오래됐다"고 오해하게 됩니다.

데이터 수집 화면

관리 › 데이터 수집 에서 원격 시세 API 의 소스 테이블을 골라 당겨옵니다.

• 소스 API 상태와 핑 테스트
• 지원 테이블 목록 (분/시간/일봉, 지그재그 분석, 가격대, 거시 이벤트, 뉴스, 고래 이체, 지수)
• 수동 수집 또는 스케줄 수집
• 심볼과 기간 선택, 예상 건수 추정, 드라이런 샘플 확인

심볼 규격이 중요한 이유

심볼마다 정의됩니다.

이 값이 실제 거래소와 다르면 주문이 거부됩니다. 백테스트에서는 통과했는데 실전에서 실패하는 흔한 원인입니다.

자주 하는 오해

"심볼이 등록되어 있으니 그 기간 데이터가 있다" — 아닙니다. 심볼 목록은 시스템이 취급하는 대상의 마스터일 뿐입니다. 특정 기간에 데이터가 실제로 있는지는 별개이며, 시뮬레이션 기간을 정할 때 확인해야 합니다.

관련 문서

• 시장 브리핑
• 거래소 연결
• 헬스 체크

어디서 도나

고객의 서버 안에서 돕니다. Docker Compose 한 벌로 앱·웹서버·DB·캐시·실시간·스케줄러·큐가 함께 뜹니다.

git clone <저장소> && cd <디렉터리>
docker compose up -d
docker compose exec app php artisan migrate --seed

무엇이 밖으로 나가지 않나

• 거래 기록 — 진입·청산·손익이 고객 DB 에만 있습니다
• 전략 — 레시피 프롬프트와 Pine 소스가 고객 DB 에만 있습니다
• 거래소 API 키 — 고객 DB 에만 있습니다
• 판단 근거 — 모든 기록이 고객 DB 에만 있습니다

무엇이 밖으로 나가나

정직하게 적습니다. 다음은 반드시 외부와 통신합니다.

AI 공급자로 나가는 내용이 가장 민감합니다. 프롬프트에는 심볼, 시세, 포지션 상황, 켜 둔 체크리스트 내용이 들어갑니다. 이것이 신경 쓰인다면:

• 자체 호스팅 LLM 을 OpenAI 호환 엔드포인트로 붙일 수 있습니다
• 또는 AI 검증 파이프라인을 끄고 알고리즘 단독으로 운용할 수 있습니다

왜 SaaS 가 아닌가

트레이딩 도구를 SaaS 로 만들면 운영자가 모든 고객의 전략과 포지션을 볼 수 있게 됩니다. 그 구조 자체가 이해충돌입니다. 자체 호스팅은 그 가능성을 구조적으로 없앱니다.

대신 고객이 서버를 운영해야 하는 부담이 생깁니다. 트레이드오프입니다.

필요한 것

• Docker 가 도는 리눅스 서버
• 거래소 API 키 (실거래 시)
• AI 공급자 키 (AI 검토 사용 시)

관련 문서

• 키 안전하게 다루기
• 헬스 체크

가장 중요한 한 가지

거래소 API 키에 출금 권한을 주지 마세요.

이것 하나만 지켜도 최악은 피합니다. 키가 유출되어도 자금을 빼갈 수 없습니다. 자동 트레이딩에 출금 권한은 전혀 필요하지 않습니다.

권한 최소화

IP 화이트리스트

대부분의 거래소가 API 키에 접속 IP 제한을 걸 수 있습니다. 자체 호스팅이라 서버 IP 가 고정되어 있으므로, 반드시 설정하세요. 키가 유출되어도 다른 곳에서는 쓸 수 없습니다.

자체 호스팅의 실질적 이점 중 하나가 이것입니다 — IP 가 하나로 고정되어 화이트리스트가 실제로 동작합니다.

키를 나눠 두기

• 거래소마다 별도 키를 씁니다
• 실거래용과 조회용을 나눌 수 있으면 나눕니다
• 정기적으로 교체합니다

AI 키

AI 공급자 키는 사용자별로 등록됩니다. 공급자 관리 화면(엔드포인트·모델 설정)과는 분리되어 있습니다.

• AI 키가 유출되면 비용 피해가 발생합니다 (자금 피해는 아닙니다)
• 공급자 콘솔에서 사용량 한도를 걸어 두세요
• 쓰지 않는 공급자의 키는 등록하지 마세요

이 제품이 하지 않는 것

• 자금을 보관하지 않습니다. 주문은 고객 계정의 API 로만 나갑니다.
• 키를 외부로 보내지 않습니다. 고객 DB 에만 있습니다.

유출이 의심되면

1. 거래소 콘솔에서 키를 즉시 폐기합니다 (이 화면이 아니라 거래소에서)
2. 열려 있는 포지션을 확인합니다
3. 새 키를 발급하고 IP 화이트리스트를 겁니다
4. 서버 접근 로그를 확인합니다

관련 문서

• 거래소 연결
• 자체 호스팅

왜 필요한가

자동 베팅의 가장 위험한 실패는 에러가 아니라 침묵입니다. 스케줄러가 조용히 멈추면 화면은 멀쩡한데 아무것도 실행되지 않습니다. 손실이 나지 않으니 알아채기까지 오래 걸립니다.

Doctor 는 이 침묵을 잡습니다.

진단 항목

DEV › 헬스 체크(Doctor) 에서 한 번에 봅니다.

1. 인프라

DB · 캐시 · 설정 캐시 · 큐 드라이버 연결 상태.

2. 스케줄러 heartbeat

활성 설정의 cooldown 을 감안한 실행 신선도입니다.

• in-cooldown — 정상. 모든 설정이 자기 주기 안에 있습니다
• overdue — 문제. 실행됐어야 할 시점을 넘겼습니다

overdue 면 스케줄러 컨테이너를 먼저 확인합니다.

3. Queue 워커

• pending — 대기 중인 작업 수. 계속 쌓이면 워커가 처리 속도를 못 따라가는 것입니다
• failed_jobs_1h — 최근 1시간 실패. 0이 아니면 원인을 봐야 합니다

4. 활성 설정 상세

설정마다 마지막 실행 시각, 경과 초, 다음 실행까지 남은 시간, 상태가 나옵니다. 어느 설정이 멈췄는지 바로 짚을 수 있습니다.

5. 최근 활동

5분 / 60분 / 24시간 단위의 의사결정 수와 베팅 수. 24시간 동안 0이면 파이프라인이 멎은 것입니다.

6. 회귀 지표

과거에 있었던 버그가 재발했는지 감시하는 카운터입니다. 0이 아니면 알려진 문제 패턴이 다시 나타난 것입니다.

7. Open positions

열려 있는 포지션 수와 설정별 분포.

8. 인스턴스 리더 게이트

같은 DB 를 여러 인스턴스가 볼 때, 누가 스케줄러 리더인지 표시합니다.

• is_leader=yes — 이 인스턴스가 실행 주체
• is_leader=no + 다른 호스트가 holder — 정상. 다른 인스턴스가 리더이고 이쪽은 조용히 쉽니다
• is_leader=no + 만료 시간이 음수 — 문제. 리더가 heartbeat 를 못 하고 있습니다

이 게이트가 없으면 여러 인스턴스가 같은 주문을 이중 발주할 수 있습니다.

자동 실행

Doctor 는 주기적으로 자동 실행되며, 문제가 있을 때만 알립니다. 화면을 매번 열어볼 필요는 없습니다. 알림과 연결해 두세요.

관련 문서

• 알림 받기
• 자체 호스팅

지원 언어

4개 언어 — 한국어 · English · 日本語 · Deutsch.

번역 범위가 화면 문구에 그치지 않습니다.

AI 산출물까지 번역되는 것이 특징입니다. 보고서와 브리핑은 생성 시점에 각 언어로 저장되므로, 언어를 바꾸면 번역기를 거친 문장이 아니라 그 언어로 쓰인 문장을 봅니다.

전환

화면 우상단의 언어 버튼에서 고릅니다. 선택은 계정에 저장되어 다음 로그인에도 유지됩니다.

테마

라이트 / 다크를 전환할 수 있습니다. 기본은 다크입니다.

• 전환은 우상단 버튼
• 선택은 브라우저에 저장됩니다
• 차트 색상도 함께 전환됩니다

트레이딩 화면은 오래 보게 되므로, 작업 환경의 조도에 맞추는 편이 낫습니다.

시간대

계정 설정의 시간대에 따라 모든 시각이 표시됩니다. 시장 브리핑의 실행 시각(03·09·15·21시)은 한국시간 기준입니다.

관련 문서

• 화면 구성 둘러보기
• 시장 브리핑

도입 전

회원가입은 어디서 하나요? 가입 절차가 없습니다. 계정은 운영팀이 발급합니다. 발급 시 추천 알고리즘이 자동 활성화되어 로그인 직후부터 쓸 수 있습니다.

서버 없이 쓸 수 있나요? 아니요. 자체 호스팅 제품이라 Docker 가 도는 환경이 필요합니다. → 자체 호스팅

AI 비용은 얼마나 드나요? 쓰는 방식에 따라 다릅니다. 레시피는 turn 마다 2회 호출하므로, 시뮬레이션 화면이 실행 전에 예상 호출 수와 소요 시간을 알려줍니다. 실제 운용 비용은 드라이런에서 확인하는 것이 가장 정확합니다.

AI 없이 쓸 수 있나요? 가능합니다. 자동 베팅 설정에서 AI 검증 파이프라인을 끄면 알고리즘 결정이 바로 집행됩니다.

어떤 거래소를 지원하나요? 12종의 어댑터가 내장되어 있습니다. 암호화폐 현물·선물과 FX/CFD 브로커를 포함합니다. → 거래소 연결

운용 중 흔한 문제

포지션이 안 열려요 순서대로 확인하세요.

1. 트레이딩 엔진 스위치가 켜져 있는가 (대시보드)
2. 해당 자동 베팅 설정의 토글이 켜져 있는가
3. cooldown 이 남아 있지 않은가 → Doctor 의 활성 설정 상세
4. AI 가 기각하고 있지 않은가 → 체크리스트를 너무 많이 켜지 않았는지
5. 수동 모드인데 승인 대기 중이 아닌가 → 모드와 승인

AI 응답이 너무 느려요 공급자 우선순위를 확인하세요. 대시보드 AI 헬스에서 지연을 보고, 빠른 공급자를 앞으로 옮깁니다. 주기가 짧은 알고리즘에는 작고 빠른 모델이 맞습니다. → AI 공급자

수수료가 너무 많이 나가요 주기가 짧거나 신호가 잦은 전략입니다. 주기를 늘리거나, 진입 임계를 높이거나, cooldown 을 늘리세요. 드라이런에서 수수료 비중을 먼저 확인하는 것이 순서입니다. → 드라이런

주문이 거부돼요 심볼의 수량·가격 정밀도와 틱 사이즈가 거래소 규격과 다를 수 있습니다. → 시장 데이터 또는 API 키 권한에 거래 권한이 없을 수 있습니다. → 거래소 연결

진행률이 멈춰 있어요 큐 워커가 밀렸거나 멈춘 것입니다. → Doctor 의 Queue 워커 항목

데이터가 오래됐다고 나와요 연구용 데이터는 갱신이 멈춰 있는 것이 정상입니다. 자동 베팅이 쓰는 라이브 경로와는 별개입니다. → 시장 데이터

더 궁금하면

문서로 다 담기 어려운 부분은 상담을 요청해 주세요. 실제 화면을 함께 보며 설명드립니다.