아이디어에서 검증까지: AI를 활용한 정량적 요인 빠른 검증 완전 가이드

Source: Dev.to

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서문: 거래 아이디어 검증의 번거로움에 대해 이야기해봅시다

여러분도 이런 경험을 해보신 적 있나요: 밤에 시장을 지켜보다가 갑자기 거래 아이디어가 떠오르죠—예를 들어, 몇몇 코인이 급등하기 전에 공통된 특징들을 발견하는 것처럼. 그 아이디어가 실제로 통하는지 검증하고 싶지만, 코드를 짜고 데이터를 다루어야 한다는 걸 알게 됩니다. 정말 번거롭죠. 실제로 실행에 옮기기 전에 생각이 떠오른 걸 잊어버리거나, 시장 상황이 이미 변해버리곤 합니다.

How Torturous the Traditional Validation Process Is

To be honest, validating an idea used to be really exhausting.

1. Get the data – find various API interfaces, register accounts, apply for API keys, and then write code to scrape the data. This step alone can keep you busy for ages.
2. Translate the fuzzy idea into concrete formulas – write those formulas into code.
3. Back‑test – consider all sorts of messy things like transaction fees and slippage.

The whole process takes half a day if you’re lucky, but could take several days if you’re not.

거래 아이디어에도 유통 기한이 있습니다

좋은 거래 아이디어는 실제로 유통 기한이 있습니다. 특히 암호화폐에서는 상황이 매우 빠르게 변합니다. 오늘 발견한 패턴이 일주일이나 이주일 안에 작동을 멈출 수도 있습니다. 기존의 검증 방법은 이러한 변화를 따라잡기에 너무 느립니다.

게다가 영감은 편리한 순간에 찾아오는 것이 아니라, 지하철을 타거나 샤워를 할 때처럼 예상치 못한 순간에 찾아옵니다. 그때 바로 코딩을 시작할 수는 없잖아요?

내가 원하는 간단한 검증 방법

그래서 생각해 보았어요: 아이디어 검증을 더 간단하게 할 수 없을까? 아이디어를 말로만 설명하면 도구가 나머지를 처리해 주면 돼요—코딩도, 데이터 정제도 필요 없고요. 결과가 나오면 바로 그것이 작동하는지 아닌지를 알려줍니다.

요약: 내가 생각하고, 기계가 검증한다.

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FMZ 워크플로우로 구현하기

나중에 FMZ (Inventor Quantitative) 를 사용해 자동화된 워크플로우를 만들었습니다. FMZ의 워크플로우는 정량적 트레이딩에 특화되어 있으며 다양한 도구들을 연결할 수 있도록 맞춤 설계되었습니다.

전체 과정은 다음과 같습니다:

1. 영감이 떠오르면 휴대폰을 열고 팩터 설명을 입력합니다.
2. AI가 설명을 실행 가능한 코드로 변환합니다.
3. FMZ가 자동으로 암호화폐 데이터를 가져옵니다.
4. AI가 팩터 검증 계산을 수행합니다.
5. AI가 결과를 일반 언어로 번역해 당신에게 전달합니다.

전체 과정이 완전히 자동화되어 있어, 당신은 결과가 나오기를 기다리기만 하면 됩니다.

팩터 검증 흐름도

flowchart TD
    A[📱 Input Idea via Telegram] --> B[🧠 AI Understands Factor Description]
    B --> C[💻 Generate JavaScript Code]
    C --> D[📊 Retrieve Cryptocurrency Data]
    D --> E{🔍 Data Check}
    E -->|Sufficient Data| F[⚙️ Factor Calculation]
    E -->|Insufficient Data| Z[❌ Return Error]
    F --> G[📈 IC Analysis]
    F --> H[📉 Monotonicity Analysis]
    F --> I[⏱️ Decay Analysis]
    F --> J[💰 Cost Analysis]
    G --> K[🤖 AI Interprets Results]
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L[📋 Generate Evaluation Report]
    L --> M[📲 Push Results via Telegram]

설정 과정은 실제로 그리 복잡하지 않다

이 워크플로를 설정하는 데는 주로 몇 단계만 필요합니다:

1. AI 모델 API 구성 – 저는 OpenRouter 인터페이스를 사용했으며, 이를 통해 DeepSeek와 같은 대형 모델을 호출할 수 있습니다.
2. FMZ 데이터 인터페이스 구성 – K‑라인 데이터를 가져옵니다.
3. 팩터 검증 로직 작성 – 통계 테스트와 단조성 분석을 포함합니다. (전문적인 분석 결과를 이해하지 못해도 걱정하지 마세요; AI가 설명해 줄 것입니다.)
4. 메시지 푸시 구성 – 결과를 텔레그램으로 전송합니다.

What the Validation Results Can Tell You

When you open the analysis report, you’ll see a lot of information:

• Overall score and rating – a quick glance at reliability.
• Factor construction code – AI‑generated, well‑structured, and heavily commented. Even if you can’t code, reviewing enough of these snippets will teach you the logic of factor construction.
• Interpretations of performance metrics – the AI explains IC, Sharpe ratio, turnover rate, etc., in plain language, so you understand the meaning behind each indicator.

In short, the report not only tells you whether a factor has potential, but also serves as an AI tutor that helps you learn quantitative‑trading concepts step by step.

검증 결과가 알려줄 수 있는 것

분석 보고서를 열면 다음과 같은 많은 정보를 확인할 수 있습니다:

• 전체 점수 및 등급 – 신뢰성을 한눈에 파악합니다.
• 팩터 구성 코드 – AI가 생성한, 구조가 잘 잡혀 있고 주석이 풍부한 코드입니다. 코딩을 못 하더라도 이 코드 조각들을 충분히 검토하면 팩터 구성 논리를 배울 수 있습니다.
• 성능 지표 해석 – AI가 IC, 샤프 비율, 회전율 등을 쉬운 언어로 설명해 주어 각 지표가 의미하는 바를 이해할 수 있게 합니다.

요컨대, 이 보고서는 팩터가 잠재력이 있는지를 알려줄 뿐만 아니라 AI 튜터 역할을 하여 정량적 트레이딩 개념을 단계별로 학습하도록 도와줍니다.

개선 제안 – 이 섹션이 중요한 이유

AI는 단순히 “작동하지 않는다”라고만 말하지 않습니다. 검증 결과를 기반으로 구체적인 최적화 방향을 제시합니다—예: 기간을 변경, 팩터를 반전, 보완 신호 추가 등. 모든 제안은 데이터 분석에 근거하며, 무작위 추측이 아닙니다.

핵심: 팩터가 실패하더라도 코드를 어떻게 작성해야 하는지, 왜 실패했는지, 그리고 어떻게 개선할 수 있는지를 배웁니다. 시간이 지남에 따라 정량적 트레이딩 지식이 깊어집니다.

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실제 사례: “어제는 작은 진폭, 오늘은 큰 상승”

📊 팩터 평가 결과

🔍 원래 가설 검증

📈 성과 분석 상세

💰 수익 성과

• 연환산 수익률: ‑18.66 % (양의 기대와 달리 음수)
• 승률: 56.4 % (무작위보다 약간 높음)
• 누적 수익률: ‑24.57 % (예상과 반대)

⚠️ 위험 지표

• 최대 손실률: 30.08 % (위험 관리 미흡)
• 변동성: 18.42 % (높음)
• 샤프 비율: ‑1.01 (위험 조정 후 큰 손실)

🔬 통계 테스트 결과

⏱️ 팩터 안정성

• 반감기: 1 일 (신호가 매우 빠르게 소멸)
• 자기상관: ‑0.093 (음수, 불안정)
• 권장 리밸런싱 빈도: 일일 (고빈도 리밸런싱 필요)

💎 시가총액 일관성

💸 거래 비용 분석

• 일 평균 turnover: 41.95 % (고빈도 거래)
• 비용 침식: 연환산 수익률의 10.26 %
• 순수익: ‑28.92 % (비용 반영 후 더 악화)

🎯 팩터 코드 구현

// Yesterday's Amplitude Factor Calculation
if (closes.length

결과: 프로그래머가 될 필요는 없습니다; 아이디어를 명확히 표현하면 됩니다.

AI가 아이디어를 거부하더라도, 그 피드백은 성공으로 가는 중요한 단계입니다.

예시 이미지

검증이 빨라질 때 일어나는 일

검증 속도가 매우 빨라지면, 당신의 전체 연구 습관이 바뀝니다. 이전에는 한 달에 두세 개 정도의 아이디어만 검증할 수 있었지만, 이제는 하루에 열 개가 넘는 아이디어를 검증할 수 있게 되었습니다.

실패에 대한 두려움이 사라지고 검증 비용이 낮아졌기 때문에, 이제는 모든 종류의 독특한 아이디어에 도전할 수 있습니다. 대량의 빠른 검증을 통해 시장에 대한 이해가 점진적으로 깊어집니다. 이것이 바로 정량적 변화가 질적 변화를 이끈다는 의미입니다.

은탄환이 아니다

• AI의 이해 능력은 제한적이며, 너무 복잡한 아이디어는 오해될 수 있습니다.
• 데이터 범위에도 한계가 있어, 과거 데이터에 존재하는 현상만 검증할 수 있습니다.
• 과거의 효과가 미래의 효과를 보장하지 않으며, 이는 모두가 이해하는 원칙입니다.

이 도구는 주로 아이디어를 빠르게 선별하고, 명백히 신뢰할 수 없는 것들을 배제하며, 더 깊은 연구가 가치 있는 방향을 식별하는 데 도움을 줍니다.

이것은 시작에 불과합니다

여기서 공유한 단일‑요인 검증은 다중‑요인 모델의 시작점에 불과합니다. 실제 트레이딩에서는 개별 요인의 효과가 종종 제한적이며—진정으로 유용한 것은 요인들의 조합입니다.

예시: 모멘텀, 거래량, 변동성 요인을 결합하면 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다.

관심이 있다면 다음 주제로 영상을 계속 올리겠습니다:

1. 다중‑요인 검증
2. 요인 합성
3. 실시간 트레이딩 시스템 구축

결론

이 도구의 가장 큰 의미는 모든 아이디어가 검증될 기회를 얻는다는 것입니다. 이전에는 검증이 너무 번거로워 많은 아이디어가 간과되었습니다. 이제 장벽이 낮아져서 모든 종류의 아이디어를 자신 있게 대담하게 테스트할 수 있습니다.

이처럼 급변하는 시장에서 가장 두려운 것은 실수를 하는 것이 아니라 기회를 놓치는 것입니다. 아이디어를 검증할지 말지 고민하고 있을 때, 다른 사람들은 이미 열 개의 아이디어를 검증하고 유용한 것을 찾아냈을 수도 있습니다.

오늘 공유는 여기까지입니다. FMZ 플랫폼에 오신 것을 환영합니다. 더 많은 것을 시도하고 경험해 보세요.

부록: 전체 소스 코드 및 자료

전체 소스 코드

FMZ Quantitative Platform:

다양한 AI 모델을 대체하고 검증용 암호화폐를 선택할 수 있습니다.

위험 고지

• 이 글은 기술 학습 목적이며 투자 조언을 의미하지 않습니다.
• 암호화폐 거래는 극도로 높은 위험을 수반하며 원금 전액 손실이 발생할 수 있습니다.
• 실제 자금을 사용하기 전에 반드시 충분한 테스트를 진행하십시오.