서론: 거래 아이디어 검증의 어려움에 대해 이야기해 보겠습니다.

아, 혹시 이런 경험 해보신 분 계신가요? 밤에 시장을 지켜보다가 갑자기 투자 아이디어가 떠오르는 경우가 있죠. 마치 특정 코인이 급등하기 전에 공통적인 특징들을 알아차리는 것처럼요. 그 아이디어가 믿을 만한지 시험해 보고 싶은데, 코드를 작성하고 데이터를 처리하는 등 온갖 과정을 거쳐야 한다는 걸 알게 되는 거죠. 정말 번거롭습니다. 막상 해보면 무슨 생각을 했는지 잊어버리거나, 시장 상황이 이미 바뀌어 있는 경우가 많죠.

기존의 검증 과정은 얼마나 번거로운가요?

솔직히 말해서, 아이디어를 검증하는 것은 예전에는 엄청나게 지루했습니다. 먼저 데이터를 수집하고, 다양한 API를 찾고, 계정을 등록하고, 키를 신청하고, 심지어 데이터를 스크래핑하는 코드까지 작성해야 했습니다. 그것만으로도 충분히 짜증이 났습니다. 그런 다음 머릿속의 막연한 아이디어를 구체적인 계산 공식으로 구체화하고 코드로 구현해야 했습니다. 마지막으로 거래 수수료와 슬리피지 같은 요소를 고려한 백테스팅을 해야 했습니다. 운이 좋으면 반나절, 그렇지 않으면 며칠이 걸리기도 했습니다.

거래 아이디어에도 만료일이 있습니다.

문제는 좋은 트레이딩 아이디어는 시간에 민감하다는 것입니다. 특히 상황이 엄청나게 빠르게 변하는 암호화폐 세계에서는 더욱 그렇습니다. 오늘 발견한 패턴이 1~2주 후에는 효과가 없을 수도 있습니다. 하지만 전통적인 방법으로 검증하는 것은 너무 느립니다. 단순히 따라잡을 수 없습니다. 게다가 영감은 항상 적절한 시기에 떠오르는 것도 아닙니다. 지하철에서나 샤워 중에 갑자기 떠오르는 경우가 많습니다. 바로 나가서 코딩을 시작할 수는 없잖아요?

간단한 검증방법을 원합니다

그래서 저는 생각했습니다. 아이디어 검증 과정을 간소화할 수 있을까요? 다시 말해, 저는 제 생각을 말로 표현하고 나머지는 도구에 맡기면 되는 거죠. 코드를 작성하거나 데이터를 처리할 필요도 없고, 그 결과가 그 아이디어가 유용한지 아닌지를 바로 알려줄 겁니다. 간단히 말해서, 저는 아이디어에 대한 책임을 지고, 기계는 검증을 담당하는 겁니다.

Inventor 워크플로 구현

나중에 Inventor 플랫폼을 사용하여 자동화된 워크플로를 구축했습니다. Inventor의 워크플로는 양적 거래에 특화되어 있으며 다양한 도구를 연결할 수 있습니다. 전체 프로세스는 다음과 같습니다. 영감이 떠오르면 휴대폰을 열고 팩터 설명을 입력하기만 하면 됩니다. 그러면 AI가 이 설명을 실행 가능한 코드로 변환하고, Inventor 플랫폼에서 통화 데이터를 자동으로 검색하여 팩터 검증 계산을 수행합니다. 마지막으로 AI가 결과를 일반 언어로 번역하여 사용자에게 전송합니다. 전체 프로세스는 완전히 자동화되어 있으므로 결과를 기다리기만 하면 됩니다.

요인 검증 흐름도

flowchart TD
    A[📱 Telegram输入想法] --> B[🧠 AI理解因子描述]
    B --> C[💻 生成JavaScript代码]
    C --> D[📊 获取加密货币数据]
    D --> E{🔍 数据检查}
    E -->|数据充足| F[⚙️ 因子计算]
    E -->|数据不足| Z[❌ 返回错误]
    F --> G[📈 IC分析]
    F --> H[📉 单调性分析]
    F --> I[⏱️ 衰减分析]
    F --> J[💰 成本分析]
    G --> K[🤖 AI解读结果]
    H --> K
    I --> K
    J --> K
    K --> L[📋 生成评价报告]
    L --> M[📲 Telegram推送结果]

실제로 설정 과정은 복잡하지 않습니다.

이 워크플로우를 설정하는 것은 그리 복잡하지 않습니다. 주로 몇 단계만 거치면 됩니다. 먼저, 워크플로우 내에서 AI 모델의 API를 구성합니다. 여기서는 Deep Seek와 같은 대규모 모델을 호출할 수 있는 OpenRouter 인터페이스를 사용합니다. 다음으로, 캔들스틱 데이터를 얻기 위해 Inventor 플랫폼의 데이터 인터페이스를 구성합니다. 가장 중요한 단계는 다양한 통계적 검정 및 단조성 분석을 포함한 요인 검증을 위한 논리 코드를 작성하는 것입니다. 이러한 기술적 분석 결과를 이해하지 못하더라도 걱정하지 마세요. AI가 해당 요인의 가치 여부를 알려주므로, 결과를 해석해 드립니다. 마지막으로, 결과를 Telegram으로 전송하도록 푸시 알림을 구성합니다.

검증 결과를 통해 무엇을 알 수 있나요?

이 분석 보고서를 열면 풍부한 정보가 드러납니다. 먼저, 아이디어의 실현 가능성을 즉시 평가할 수 있는 종합적인 점수와 등급이 표시됩니다. 그다음에는 구체적인 요인 구성 코드가 나옵니다. 이 부분은 AI가 생성한 코드가 고도로 표준화되어 있고 상세한 주석이 포함되어 있기 때문에 특히 유용합니다. 각 단계가 명확하게 설명되어 있어 계산 과정을 확인할 수 있습니다. 프로그래밍에 대한 지식이 없더라도 반복적으로 살펴보면 요인 구성의 논리를 이해할 수 있습니다. 이는 양적 학습에 매우 유용합니다. 마치 AI 튜터가 요인 코드 작성을 단계별로 안내하는 것과 같습니다.

보고서에는 다양한 성과 지표에 대한 해석도 포함되어 있습니다. 예를 들어, IC 값은 무엇을 의미하는지, 샤프 비율은 무엇을 나타내는지, 높은 회전율이 실시간 거래에 적합하지 않은 이유는 무엇인지 등이 있습니다. AI는 이러한 기술 용어를 이해하기 쉬운 언어로 설명하여 각 지표의 의미를 이해할 수 있도록 도와줍니다. 가장 중요한 것은 개선 제안 섹션이 포괄적이라는 것입니다. AI는 단순히 “효과가 없을 것”이라고 말하는 것이 아니라 검증 결과를 기반으로 구체적인 최적화 지침을 제공합니다. 예를 들어, 사이클을 변경하거나 팩터를 역으로 사용하는 것이 가능합니다. 이러한 제안은 단순한 추측이 아닌 데이터 분석을 기반으로 합니다.

따라서 검증을 할 때마다 요인이 실패하더라도 여전히 무언가를 배울 수 있습니다. 코드 작성 방법, 실패 원인, 개선 방법 등을 배울 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 양적 거래에 대한 이해가 깊어질 것입니다.

실제 사례: 어제의 가격 변동은 작았지만, 오늘의 가격 상승은 컸습니다.

구체적인 검증 사례를 살펴보겠습니다. “어제의 가격 변동은 적었고, 오늘의 가격 상승은 크다”라는 아이디어를 입력하면 AI가 이를 어떻게 처리하는지 살펴보겠습니다.

📊 요인 평가 결과

🎯 전체 평가

• 📈 점수: ⁴²⁄₁₀₀
• 🏆 등급: C+
• 💡 제안권장하지 않습니다.

🔍 원래 가설의 검증

• 💭 추정어제의 가격 변동이 미미했던 것은 오늘 상승 추세가 나타날 가능성이 높다는 것을 시사합니다.
• ✅ 이론적 합리성이론적으로 이는 어느 정도 장점이 있습니다. 변동성이 낮은 기간이 지난 후 추세 돌파 또는 평균 회귀가 발생할 수 있습니다.
• 📊 시장 논리암호화폐 시장은 변동성 측면에서 명확한 클러스터링 효과를 보이지만, 단일일의 변동에 기반하여 다음 날의 가격 움직임을 예측하는 논리는 약합니다.
• 💻 코드 정확도코드 구현이 정확하고, 어제의 진폭을 올바르게 계산하고 음수 값을 요인으로 사용합니다.

📈 성능 분석 세부 정보

💰 성능

• 📉 연간 수익률:-18.66%(기대수익률 양수, 실제 수익률 음수)
• 🎲 승률:56.4%(무작위보다 약간 높음)
• 📊 누적 수입:-24.57%(기대와는 전혀 반대로)

⚠️ 위험 지표

• 📉 최대 하락액:30.08%(위험 관리가 미흡함)
• 🌊 변동성:18.42%(위험)
• ⚖️ 샤프 비율:-1.01(위험 조정 후 심각한 손실)

🔬 통계적 검정 결과

📊 예측 능력(IC 분석)

• 🎯 평균 IC:0.063(예측력은 있지만 약합니다)
• 📈 t-통계량:2.93(통계적으로 유의미함 > 2.0)
• 🔄 Rank IC: 0.053(순위 및 예측 기능이 약함)
• 📉 정보 비율(IR):0.158(예측 능력이 약함)

📏 단조성 테스트

• 📊 단조성 점수:0.083(매우 약함)
• ✅ 단조성:3.49%(단조로움이 거의 없음)
• 📈 롱 포지션과 숏 포지션의 이익 차이:-0.0008(롱 포지션과 숏 포지션 모두 비슷한 효과를 냅니다)

⏱️ 요인 안정성

🔄 연속 분석

• ⏰ 반감기:1일(인자 신호는 매우 빠르게 감소합니다)
• 🔗 자기 관련:-0.093(음의 상관관계, 불안정한 신호)
• 📅 권장 포트폴리오 리밸런싱 빈도:일일 빈도(포트폴리오를 자주 재조정해야 함)

💎 시가총액 일관성

• 🏢 대형 IC:0.040
• 🏪 중형 IC:0.037
• 🏬 소형 IC:0.037
• ✅ 일관성:더 나은(시가총액별로 유사한 성과를 보였습니다)

💸 거래 비용 분석

🔄 이직률의 영향

• 📊 일일 평균 매출률:41.95%(고빈도 거래)
• 💰 비용 감소:10.26%연간 수익률
• 📉 순이익:-28.92%(비용을 공제한 후에는 더 나빠짐)

🎯 팩터 코드 구현

// 昨日振幅因子计算
if (closes.length < 3 || highs.length < 3 || lows.length < 3) return null;

const yesterdayHigh = highs[highs.length - 2];
const yesterdayLow = lows[lows.length - 2];
const yesterdayClose = closes[closes.length - 2];
const yesterdayAmplitude = (yesterdayHigh - yesterdayLow) / Math.max(yesterdayClose, 0.0001);

return -yesterdayAmplitude; // 负值：振幅越小，因子值越大

💡 개선 제안

1. 🔄 며칠간의 변동단일 일별 진폭 대신 여러 날의 평균 진폭이나 변동성 클러스터링 기능을 사용해 보세요.
2. 📊 복소수 요인복합 요인을 구성하기 위해 거래량이나 가격 추세를 결합하면 신호 강도가 향상됩니다.
3. 🔄 역논리반대 논리를 생각해 보세요. 진폭이 높아진 후의 평균 회귀가 더 효과적일 수 있습니다.

⚠️ 위험 경고

1. 📉 수익률 마이너스 위험수익률이 마이너스이고 하락폭이 크며, 직접 사용하면 지속적인 손실로 이어질 것입니다.
2. 💸 비용이 많이 든다매출 회전율이 높으면 거래 비용이 발생하여 수익이 심각하게 감소합니다.
3. 📊 불안정함단조성이 매우 약하고, 요인과 수익 간의 관계가 불안정합니다.

🎯 최종 결론

아이디어 자체는 타당하지만, 검증에 실패하여 부정적인 수익과 높은 비용을 초래했습니다. 아이디어를 폐기하거나 역테스트를 수행하는 것이 좋습니다.

실제로 사용해보니 어떤가요?

이 AI는 매우 지능적입니다. 당신이 자신을 표현하기 위해 사용하는 모든 것을 이해합니다. 예를 들어, “모멘텀 효과”라고 ​​말하면 가격 추세가 지속될 것이라는 의미라는 것을 알고 있습니다. “평균 회귀”라고 말하면 가격이 평균 수준으로 돌아갈 것이라는 의미라는 것을 알고 있습니다. “고가 매수 저가 매도”나 “저점 매수”와 같은 구어체 표현을 사용하더라도 AI는 여전히 정확하게 이해할 수 있습니다. 즉, 프로그래머가 될 필요는 없습니다. 자신의 생각을 명확하게 표현할 수만 있으면 됩니다. 대부분의 경우 좌절에 직면하게 되겠지만, 잘못된 아이디어에 끊임없이 거부당하는 것은 성공으로 가는 길에서 작지만 중요한 한 걸음입니다.

검증이 더 빨라진다면 어떻게 될까요?

검증 속도가 빨라지면 연구 접근 방식 전체가 바뀝니다. 이전에는 한 달에 최대 두세 개의 아이디어만 검증할 수 있었지만, 이제는 하루에 열두 개 정도의 아이디어를 검증할 수 있습니다. 더 이상 실패를 두려워하지 않고 검증 비용도 낮기 때문에, 우리는 온갖 색다른 아이디어를 시도해 볼 용기가 있습니다. 광범위하고 빠른 검증을 통해 시장에 대한 이해가 깊어집니다. 이는 양적 변화가 질적 변화로 이어지는 전형적인 사례입니다.

만병통치약은 아닙니다.

물론 이 도구가 만병통치약은 아닙니다. AI의 이해 능력은 제한적이며, 지나치게 복잡한 아이디어를 잘못 해석할 수도 있습니다. 데이터 범위 또한 제한적이어서 과거 데이터에서 발생한 현상만 검증할 수 있습니다. 더 나아가, 과거에 효과가 있었다고 해서 미래에도 효과가 있다는 보장은 없습니다. 이는 누구나 알고 있는 원칙입니다. 이 도구는 주로 아이디어를 빠르게 걸러내고, 명백히 신뢰할 수 없는 아이디어를 제거하고, 심층적인 연구가 필요한 방향을 파악하는 데 도움을 줍니다.

이것은 단지 시작일 뿐입니다.

오늘 제가 공유한 단일 팩터 검증은 다중 팩터 모델의 시작일 뿐입니다. 실제 거래에서 단일 팩터의 효과는 제한적인 경우가 많습니다. 진정으로 유용한 것은 여러 팩터의 조합입니다. 예를 들어, 모멘텀, 거래량, 변동성 팩터를 결합하면 더욱 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다. 이 주제에 관심이 있으시다면 다중 팩터 검증, 팩터 합성, 그리고 궁극적으로는 실시간 거래 시스템 구축 방법에 대한 영상을 계속해서 업로드할 예정입니다.

결론

이 도구의 가장 큰 의미는 모든 아이디어에 검증의 기회를 제공한다는 점이라고 생각합니다. 이전에는 너무 번거로워서 많은 아이디어가 간과되었습니다. 이제 진입 장벽이 낮아지면서 사람들은 자신감 있고 과감하게 다양한 아이디어를 검증할 수 있습니다. 급변하는 시장에서 가장 위험한 것은 실수가 아니라 기회를 놓치는 것입니다. 아이디어 검증을 망설이는 동안, 다른 사람들은 이미 열 가지 아이디어를 검증하고 그중 유용한 아이디어를 찾았을 수도 있습니다. 자, 오늘은 여기까지입니다. 더 많은 실험과 경험을 위해 Inventors 플랫폼에 오신 것을 환영합니다.

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부록: 전체 소스 코드 및 리소스

완전한 소스 코드：

• 발명가 정량화 플랫폼: https://www.fmz.com/strategy/514288
• 다양한 AI 모델을 대체할 수 있으며, 검증 통화도 선택할 수 있습니다.

위험 경고：

• 본 문서는 기술 학습 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.
• 암호화폐 거래는 매우 위험하며 원금 전액 손실로 이어질 수 있습니다.
• 실제 자금을 사용하기 전에 항상 철저히 테스트하세요