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Alpha Arena AI Trading System 2.0: 이상에서 현실로의 최적화 여정

발행: (2025년 12월 31일 오전 10:38 GMT+9)
10 min read
원문: Dev.to

Source: Dev.to

위에 제공된 소스 링크 외에 번역할 텍스트를 알려주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

서론: 이상과 현실 사이의 격차

안녕하세요, 여러분. 최근 알파 아레나 AI 트레이딩 시스템이 여러 플랫폼에서 큰 화제를 모으고 있습니다. 처음에는 그룹 내 몇몇 친구들이 AI를 활용한 암호화폐 트레이딩으로 얻은 수익 스크린샷을 공유했으며, 모두가 꽤 흥분했었습니다.

하지만 지난 며칠간의 암호화폐 시장 폭락으로 대형 언어 모델의 문제점이 드러났습니다. 예를 들어 DeepSeek은 최고점인 $22,000에서 현재 거의 원가 수준까지 되돌아갔는데, 이는 대형 언어 모델이 전능하지 않다는 것을 보여줍니다.

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Issue 1: Slow Take‑Profit and Stop‑Loss – Watching Profits Fly Away

Core Pain Points from User Feedback

“가격이 손절 라인을 뚫은 걸 확인했지만, 시스템이 포지션을 닫는 데 시간이 너무 오래 걸려요.”

Architecture Analysis of the Original System

  • 원본 버전은 1분 단위 트리거 하나만 사용해 모든 로직을 처리하며, 트리거는 1분에 한 번 실행되도록 설정돼 있습니다.
  • 원래 실행 흐름:
Scheduled Trigger (Minute‑level) → Parameter Reset → Market Data Acquisition → Position Data Acquisition → Data Merging → AI Agent → Trade Execution
  • 거래 실행 노드에서는 새 신호에 대한 포지션 오픈과 기존 포지션에 대한 이익실현/손절을 동시에 처리해야 합니다.
  • 모니터링 기능은 메인 전략이 트리거될 때만 실행되므로 최대 1분까지 지연될 수 있습니다.

Solution: Separating Strategy and Risk Control

간단히 말해, **“생각”**과 **“반응”**을 완전히 분리했습니다.

  • 생각은 느려도 괜찮습니다.
  • 반응은 빨라야 합니다.

이렇게 하면 응답 시간이 분 단위에서 초 단위로 단축되어 암호화폐 시장의 리듬에 더 잘 맞출 수 있습니다. 사용자는 필요에 따라 이 두 트리거의 타이밍을 조정할 수 있습니다.

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Issue 2: 시스템은 금붕어와 같다 – 기억력 없음

사용자 피드백 혼란

원본 코드를 확인한 결과, 실제로 역사적 학습 기능이 전혀 없다는 것을 발견했습니다. 각 거래는 처음 수행되는 작업으로 간주되며, 코인이 이전에 어떻게 움직였는지에 대한 기억이 전혀 없습니다 – 마치 금붕어의 7초 기억과 같습니다.

원본 시스템의 제한점

  • 거래 기록 시스템 부재: 현재 거래 실행에만 집중합니다.
  • 고정된 위험 할당: 모든 코인이 동일한 risk_usd 계산 방식을 사용합니다.
  • 구분된 처리 없음: 서로 다른 코인의 과거 성과를 구분하지 못합니다.

시스템에 기억력 부여: 과거 성과 학습

버전 2.0에서는 전용 “코인 성과 통계” 노드를 추가했습니다. 핵심은 매수와 매도 주문을 지능적으로 매칭하여 실제 거래 성과를 계산하는 것입니다.

function analyzePerformance(orders, coin) {
    // Intelligently pair buy and sell orders to calculate real trading performance
    let trades = [];
    let positions = []; // Open positions

    for (let order of validOrders) {
        // Find positions in the opposite direction for pairing
        // Long: buy first then sell, Short: sell first then buy
        // Calculate actual holding time and profit/loss
    }

    // Return detailed performance analysis
    return {
        totalTrades: trades.length,
        winRate: (wins.length / trades.length) * 100,
        longWinProfit: longWins.reduce((sum, t) => sum + t.profit, 0),
        shortWinProfit: shortWins.reduce((sum, t) => sum + t.profit, 0),
        profitLossRatio: totalWinProfit / totalLossProfit
    };
}

무엇이 바뀌었나요?

  • AI가 이제 이 과거 데이터를 기반으로 전략을 조정합니다.
  • 성과가 좋은 코인에는 자동으로 더 많은 자본이 할당됩니다.
  • 성과가 부진한 코인에는 자본 할당이 감소됩니다.
  • 롱과 숏 방향의 과거 성과에 따라 선호도가 조정됩니다.

시스템은 “초보자”에서 “경험 많은 트레이더”로 진화하여 경험으로부터 학습합니다.

Issue 3: 대폭락 시 무력하게 지켜보기

시장 배경 및 전략 한계

많은 친구들이 “하락 국면에서 시스템이 왜 제때에 숏을 못하나요?”라고 물었습니다. 이는 타당한 우려이며, 우리는 변화를 해야 함을 깨달았습니다.

강제 롱‑숏 밸런스 분석

# MANDATORY MULTI‑DIRECTIONAL ANALYSIS

모든 거래 결정에 대해 반드시 해야 할 일:

  1. 각 코인에 대해 롱과 숏 기회를 모두 분석한다.
  2. 밸런스를 강제한다: 연속으로 3번 이상 롱 거래를 했을 경우, 적극적으로 숏 기회를 찾아본다.

시장 체제 분석

  • 강한 하락 추세: 숏을 우선시하되, 과매도 반등에 주의한다.
  • 강한 상승 추세: 과도하게 확장된 움직임에서는 여전히 숏을 고려한다.

이제 AI는 한 방향만 고려하며 게으를 수 없으며, 하락 시장에서 능동적으로 숏 기회를 찾습니다.

Issue 4: 연속 손실에 대비 필요

시스템 리스크 고려

우리는 연속적인 손실 거래가 발생한 후 시스템이 악화되는 것을 방지하기 위한 보호 메커니즘을 설계했습니다.

스마트 쿨‑다운 보호 메커니즘

function calculateRecentConsecutiveLosses(tradesArray) {
    const fourHoursAgo = currentTime - (4 * 60 * 60 * 1000);
    const recentTrades = tradesArray.filter(trade => trade.closeTime >= fourHoursAgo);

    // Calculate consecutive losses starting from the most recent trade
    let consecutiveLosses = 0;
    for (let i = recentTrades.length - 1; i >= 0; i--) {
        if (recentTrades[i].profit = 0; i--) {
        if (trades[i].profit  2) {
    freezeStatus = 'frozen';
    Log`🧊 ${coinName} entering cooldown period: ${consecutiveLosses} consecutive losses in the last 4 hours, will unfreeze after 4 hours`;
}

Four‑Dimensional Monitoring Dashboard

원래 모니터링의 한계

  • 이전 시스템은 의사결정 논리의 포괄적인 뷰를 제공하지 못했습니다.
  • 사용자는 AI가 특정 거래를 수행한 이유를 확인할 수 없었습니다.

완전한 시각화 시스템

AI 에이전트 신호 분석 표

  • 각 결정의 전체 논리를 표시합니다:

    • 사용된 신호
    • 실행 상태
    • 신뢰도 수준
    • 익절 및 손절 목표
    • 거래에 대한 이유

  • 사용자가 AI가 각 결정을 내린 이유를 이해할 수 있게 합니다.

Result: 사용자는 이제 AI가 무엇을 생각하고 있는지, 각 코인이 어떻게 움직이고 있는지, 시스템의 현재 상태를 명확히 확인할 수 있습니다.

결론: 지속적으로 진화하는 시스템

  • 대형 언어 모델은 지속적으로 개선되고 있습니다.
  • 사용자로부터 들어오는 방대한 거래 데이터가 주요 모델의 “수업료”가 될 수 있습니다.
  • 다음 단계: 시스템을 더욱 신뢰할 수 있게 지속적으로 최적화합니다.

참고: 대형 언어 모델은 24시간 학습하고 진화합니다; 향후 버전은 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.

최종 생각

오늘 공유는 여기까지입니다. 이 시스템에 관심이 있다면 FMZ (Inventor Quantitative) 플랫폼에서 시도해 볼 수 있습니다. 기억하세요:

  • 모든 전략은 실제 시장 상황에 맞춰 지속적인 조정이 필요합니다—트렌드만盲目하게 따르지 마세요.
  • 이 최적화 접근법이 여러분에게 영감을 주길 바랍니다.

다음에 또 만나요!

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