비서 사용자 가이드: 양적 거래 지침에 대한 실용적인 참고 사항

최근, 양적 분석가인 리신예가 “기혼 여성을 위한 데이트 가이드”라는 제목의 책을 ​​출간하여 큰 인기를 끌었는데, 이 글의 제목은 “비서를 위한 가이드”입니다. 오해하지 마세요. 여기 비서는 AI입니다.

실제로 업무를 할당하는 방법은 심오한 예술입니다.

좋은 비서는 어떤 사람일까요? 예를 들어, 상사가 저녁 시간에 베이징행 비행기를 요청하면, 좋은 비서는 상사의 주간 일정을 확인하고 다음 날 아침 하이뎬 구에서 회의가 있다는 것을 알게 됩니다. 그러면 하이뎬 구에서 가장 가까운 베이징 칭허 역을 최종 목적지로 하는 고속열차표를 예매합니다. 또한 상사의 휴식을 위해 회의 장소 근처의 호텔을 예약하고, 오후 6시 정각에 운전기사를 불러서 고속열차역까지 모셔다 드립니다.

하지만 훌륭한 리더는 다른 방식으로 지시를 내립니다. “베이징행 티켓을 예약하세요.“라고만 말하고 끝내지 않습니다. 대신 비서에게 “내일 오전 10시에 하이뎬에서 회의가 있습니다. 오늘 밤 8시에 베이징 칭허역에 도착하는 고속열차 티켓이 필요합니다. 오후 6시에 저를 픽업해 줄 운전기사가 필요하고, 오늘 밤 하이뎬 구에 있는 호텔도 예약해 주세요.“라고 말합니다. 그는 각 업무에 구체적인 단계를 제시하여 비서가 관련 업무를 수행하는 데 필요한 충분한 맥락을 제공합니다.

이제 우리는 훌륭한 리더가 되어야 합니다. 현재의 인공지능은 정보를 사전에 탐색할 능력이 없습니다. 인간 비서처럼 자동으로 일정을 확인하거나 당신의 진짜 필요를 추측하지도 못합니다. 같은 원리가 거래 시스템의 명령에도 적용됩니다. AI는 당신이 말하는 내용만 알고 있으며, 관련된 모든 인과 관계와 맥락 정보를 단계적으로 입력해야 합니다.

그래서요즉각적인그만큼 중요합니다. AI가 당신을 위해 무엇을 할 수 있는지, 그리고 어느 정도 할 수 있는지가 결정되기 때문입니다.

양적 거래에서 가이드라인의 과제

AI가 워낙 똑똑하니 설명서 작성이 어렵지 않을 거라고 생각하실 수도 있겠지만, 실제로는 양적 거래 분야의 설명서 작성 요건이 우리가 생각하는 것보다 훨씬 더 엄격합니다.

이런 상황을 상상해 보세요. 가벼운 채팅에서 AI에게 “오늘은 어떤 옷을 입어야 할까요?“라고 물었습니다. AI는 “날씨를 보니 가벼운 재킷을 입으시는 게 좋을 것 같습니다.“라고 답했습니다. 이 답변은 구체적이지는 않지만, 크게 문제될 것은 없습니다. 언제든 다시 물어보거나 직접 판단하면 됩니다.

하지만 AI에게 “지금 비트코인을 사야 할까요?“라고 물었을 때, AI가 “최신 시장 데이터에 따르면 현재 비트코인 ​​가격은 하락세를 보이고 있으며 시장 심리는 상대적으로 저조합니다. 매수 여부에 대한 시장 의견이 상당히 엇갈리고 있어, 본인의 위험 감수 능력과 투자 목표에 따라 종합적인 판단을 내려야 합니다.“라고 답한다면, 이는 AI의 전형적인 답변입니다. AI는 항상 미래를 예측하지만, 실질적인 조언은 제공하지 않습니다. 이러한 답변은 투자에 치명적입니다. 매 순간의 망설임이 기회를 놓치거나 손실을 확대할 수 있기 때문입니다.

양적 거래의 잔혹한 현실은 다음과 같습니다.AI의 모든 제안은 귀하의 재정에 직접적인 영향을 미칩니다.。

매우 높은 정밀도 요구 사항

• 모호한 “잠재적 상승”은 허용되지 않습니다. 구체적인 “진입 가격 52,300달러, 목표 가격 54,000달러”를 제공해야 합니다.
• “적절한 손절매”라고만 말하는 것은 충분하지 않습니다. “손절매 수준 51,800달러”까지 정확해야 합니다.
• “소액 포지션 시도”를 제안하는 것은 바람직하지 않습니다. 대신 “총 자본의 3%에 대한 위험 노출”을 정량화하고 통제하는 것이 필수적입니다.

엄격한 적시성 요구 사항

• 암호화폐 시장은 24시간, 주 7일 운영되며, AI는 “더 많은 정보가 필요합니다”라고 말할 수 없습니다.
• 기존 데이터를 기반으로 30초 이내에 실행 가능한 솔루션을 제공해야 합니다.
• 최적의 진입점을 놓치면 아무리 좋은 분석이라도 쓸모가 없게 됩니다.

장애 허용률은 거의 0에 가깝습니다.

• 일반적인 대화에서는 실수를 해도 다시 시작할 수 있지만, 거래에서는 실수가 실제 돈을 잃는 것을 의미합니다.
• 모든 매개변수는 시장 검증을 통과해야 합니다.
• 이후의 검토와 최적화를 용이하게 하려면 논리적 체인이 명확해야 합니다.

바로 이러한 엄격한 요구 사항 때문에 양적 거래에 대한 지침을 작성하는 것은 매우 기술적인 기술이 되었습니다.

기본에 대한 첫 번째 엿보기

성공적인 양적 트레이더가 AI와 상호 작용하는 방식을 관찰하면, 그들이 완전히 다른 방식으로 AI에게 질문을 한다는 것이 분명해집니다.

1. 특정 시장 데이터“어떻게”라고 묻는 대신, 정확한 가격과 지표를 제공하세요.
2. 명시적 제약 조건계좌 규모, 위험 허용 범위 및 기간
3. 특정 출력 요구 사항가격 수준, 이유, 손절매 지점이 필요합니다.

"比特币现在103200美元，RSI指标显示70（超买状态），MACD信号线刚刚死叉。我账户里有1万美元，最多能亏3%。请分析：
1)现在应该买入、卖出还是观望？
2)如果操作，具体价位是多少？
3)止损位设在哪？"

AI의 향상된 대응:

RSI 과매수(70)와 MACD 데드크로스 신호를 기준으로, 신중한 숏 포지션을 권장합니다. 구체적인 포지션 설정: 진입가 \(104,700~\)105,200, 손절가 \(106,000, 목표가 \)103,000. 최대 포지션 규모는 0.3 BTC(위험 관리 $300 이내)입니다.

개선 결과:

• ✅ 거래(공매도)에 대한 명확한 방향을 제공합니다.
• ✅ 구체적인 가격 범위를 제공하세요
• ✅ 손절매 수준과 목표 수준이 명확하게 정의되었습니다.
• ✅ 적절한 포지션 사이즈를 계산했습니다.

이제 이 표준화된 결과를 분석하고 거래를 시작할 수 있습니다. 하지만 정말 유용할까요? 실제 데모 계좌 테스트 결과는 “모든 것을 잃게 될 것”이라는 네 단어로만 설명할 수 있습니다. 승률이 50/50인 거래 상황에서는 거래 수수료의 증가와 잦은 급등락은 필연적으로 계좌의 무한한 손실로 이어집니다.

이런 종류의 지시를 조롱하고 싶다면, 다음으로 가세요…워크플로 라이브 테스트 예제비판하다.

Alpha Arena 시스템에서 영감을 받음

그래서 우리는 고민하기 시작했습니다. AI 기반 양적 거래는 정말 불가능한 걸까요? 다행히 알파 아레나가 등장했습니다. 6가지 주요 모델을 활용한 이 실시간 거래 시스템은 AI 기반 양적 거래의 실제 과정을 완벽하게 보여주었습니다. 웹사이트는 모든 입력 및 출력 정보를 공개하여 효과적인 AI 명령어 작성 방법을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다. 이 플랫폼의 가장 독특한 특징은…2단계 교육 시스템：

사용자 가이드 레이어실시간 전략 실행 상태를 입력하세요.

交易时长：已运行120分钟
调用次数：第40次分析  
总收益率：+2.3%
可用资金：5,230 USDT
当前持仓：BTC 0.08个（盈利中）

시스템 안내 계층AI의 전문적 정체성과 제약 정의

你是专业的加密货币永续期货交易员
核心原则：真金白银·质量第一·宁可错过不可做错
交易框架：4小时判趋势+3分钟找时机
风险管理：动态止损+严格仓位控制
标准输出格式：方便解析进行交易操作

이 디자인을 통해 우리는 다음과 같은 사실을 깨달았습니다.AI는 시장 데이터를 알아야 할 뿐만 아니라, 현재 상태도 알아야 합니다!

이 새로운 템플릿을 사용한 후, AI의 응답 품질이 크게 향상되었습니다. 시작은 다음과 같습니다.

• 완전한 컨텍스트 프레임워크 기반 분석
• 계정의 손익 상태를 고려할 때, 보다 정확한 평가가 권장됩니다.
• 위험 관리를 사전에 상기시켜줍니다

우리가 있는 곳은 여기입니다알파아레나 클론 거래 시스템사용된 지침.

최적화된 지침에 대한 핵심 개선 사항

효과가 있을까요? 완전히는 아닙니다. 기본 버전을 몇 주 동안 사용해 본 결과, 세 가지 핵심 문제가 드러났습니다.

1. AI는 심각한 다면적 편견을 겪고 있습니다.분석된 20개 추천 중 18개는 “매수”였고 2개만이 “매도”였습니다.
2. 국가 연속성의 부족AI는 이전에 추천된 거래의 결과가 어떻게 되었는지 알지 못합니다.
3. 위험 관리 인식 부족손실 상황에서도 공격적으로 거래를 지속합니다.

우리는 고민한 끝에 해결책을 찾기 시작했습니다.

솔루션 1: 강제 롱-숏 밸런스 메커니즘

AI의 강세 편향(DeepSeek은 A주 데이터로 학습되어 자연스럽게 롱 포지션을 선호합니다)을 바로잡기 위해 명령어에 “필수 조건”을 추가했습니다. 핵심 아이디어는 AI가 먼저 강세 분석을 수행한 후 약세 분석을 수행하고, 마지막으로 강세와 약세의 강도를 비교하여 결정을 내리는 것입니다.

# 平衡分析要求
请按以下顺序分析ETH交易机会：

步骤1：多头分析
- 列出所有看涨的技术指标
- 分析上涨概率和目标位

步骤2：空头分析  
- 列出所有看跌的技术指标
- 分析下跌概率和目标位

步骤3：最终决策
- 对比多空两方面的强度
- 强制要求：如果连续3次都是做多，必须主动寻找做空机会

统计提醒：你最近连续给出了3个买入建议，
这次分析请重点关注做空机会。

효과 검증:

• ✅ 권장되는 롱-숏 비율이 9:1에서 6:4로 개선되었습니다.
• ✅ 하락 추세 동안 적극적으로 공매도 기회를 찾으세요.
• ✅ 일방적인 시장에서 맹목적인 낙관주의 감소

솔루션 2: 메모리 시스템 구축

AI는 7초밖에 기억하지 못하는 금붕어가 될 수 없습니다. 각 코인의 과거 성과를 알고 이에 따라 위험 수준과 거래 포지션을 조정해야 합니다.

암기해야 할 내용은 다음과 같습니다.

BTC历史档案：
- 总交易：15次，胜率65%，表现良好
- 方向偏好：多头优势（做多胜率75% vs 做空45%）
- 风险调整：可提升至4%（基于优秀表现）
- 状态：正常交易

ETH历史档案：
- 总交易：8次，胜率25%，表现糟糕
- 连续亏损：3次（触发冷却）
- 状态：冷却中，禁止交易

동적 위험 조정 알고리즘:

基础风险 = 3%（每笔交易的标准风险）

表现优异币种（胜率>70% AND 盈亏比>1.5）：
风险调整 = 基础风险 × 1.5 = 4.5%

表现一般币种（胜率50-70%）：
风险调整 = 基础风险 × 1.0 = 3%

表现差劲币种（胜率<50% OR 盈亏比<1.0）：
风险调整 = 基础风险 × 0.5 = 1.5%

冷却币种：风险调整 = 0%

논리는 간단합니다. 잘하는 분야에 더 많이 투자하고, 잘하지 못하는 분야에는 투자를 줄이거나 아예 하지 않는 것입니다. AI는 과거 승률과 손익률을 기반으로 각 코인의 포지션 규모를 자동으로 조정합니다. 실적이 좋은 코인은 더 많은 자본을 배분받고, 실적이 좋지 않은 코인은 거래가 제한됩니다. 이는 켈리 공식을 단순화한 것입니다.

솔루션 3: 지능형 냉각 보호 메커니즘

숙련된 트레이더들은 한 가지 원칙을 알고 있습니다. 특정 상품에서 연이은 손실을 경험할 때, 최선의 선택은 일시적으로 그 상품과 거리를 두는 것입니다. 카드에서 운이 나쁠 때처럼, 현명한 트레이더는 손실에 점점 더 동요하기보다는 테이블에서 물러나 침착함을 유지하는 것을 선택할 것입니다.

이러한 개념을 바탕으로 우리는 지난 4시간 동안 각 암호화폐에 대한 연속 손실 횟수를 계산하는 4시간 쿨링오프 메커니즘을 설계했습니다.

트리거 조건:

• 연속해서 2회 이상 손실이 발생할 경우, 시스템은 자동으로 4시간 동안 냉각됩니다.
• 해당 화폐의 승률이 30% 미만일 경우 쿨다운 기간이 연장됩니다.
• 한 달 동안 손실이 전체 자금의 5%를 초과하면 심각한 냉각 기간이 시작됩니다.

냉각 효과:

IF 币种状态 == "冷却" THEN
    不论技术面多好，强制选择观望
    理由："该币种处于冷静期，暂停交易"
    风险配置：0%
    解冻条件：根据亏损程度设定冷却时间

이 메커니즘은 불확실한 추세를 보이는 암호화폐 시장의 변동성 심화로 인한 만성적인 손실 문제를 효과적으로 해결합니다. 본질적으로, 이 메커니즘은 “강제 관찰”을 통해 손실의 사슬을 끊어 AI가 “손실이 많을수록 거래량이 증가하고, 거래량이 많을수록 손실이 증가하는” 악순환에 빠지는 것을 방지합니다.

위의 가이드라인을 우리는AlphaArena 클론 거래 시스템 최적화 버전 2.0구현되었습니다.

흥미로운 발견: AI 경쟁 인센티브 메커니즘

지속적으로 명령어를 최적화하는 동시에, 저희는 기술적 개선 외에도 “심리적” 관점에서 AI의 잠재력을 끌어낼 수 있을지 고민해 왔습니다. 결국, 인간 트레이더는 경쟁적인 환경에서 더 나은 성과를 내는 경우가 많습니다. 이러한 아이디어를 바탕으로 저희는 최근 대규모 모델 경쟁을 위한 전략 프레임워크를 구축했습니다. 이 프레임워크는 여러 대형 모델이 페이퍼 트레이딩을 통해 경쟁하고, 실제 카피 트레이딩에 가장 적합한 모델을 선택하는 방식입니다. 이 과정에서 흥미로운 현상을 발견했습니다. AI에 “심리적 동인”을 추가하면 적절한 시기에 AI가 더욱 적극적으로 대응할 수 있다는 것입니다.

경쟁적 인센티브 메커니즘의 설계

이 시스템은 가상의 “AI 거래 경쟁” 시나리오를 설계했습니다.

=== AI交易竞赛状态 ===
参赛模型：你（GPT-4）
当前排名：第 3 名 / 5个AI模型
你的收益：-2.2%
冠军收益：+12.1%
差距：-13.3%

近期表现：
- 最近10次决策：5次买入，2次卖出，3次观望
- 观望率：30%（其他AI平均20%）
- 提醒：过度谨慎可能影响排名

市场评价：你的分析精准但执行偏保守

竞赛规则：
- 胜负实时收益率为准
- 鼓励在高胜率时机果断出击
- 过度保守将被视为消极比赛

이 설정에서 AI의 응답은 다음과 같습니다.

“BTC가 주요 지지 수준에서 강하게 반등하는 동시에 RSI가 매도 과열 구역에서 회복되는 모습은 흔치 않은 저위험 고수익 기회를 제공합니다.”현재 순위가 뒤처진 것을 감안할 때, 적당히 순위를 높이는 것이 좋습니다.51,200~51,500 범위에서 매수하고, 손절매는 50,800, 목표가는 53,000입니다. 위험 배분 비율을 4%로 높입니다.

효과 검증 및 위험 관리

긍정적인 변화:

• ✅ AI는 승리 확률이 높을 때 더욱 적극적으로 거래하기 시작했습니다.
• ✅ 과도한 보수주의로 인한 기회 손실 감소
• ✅ 기술적인 측면이 명확하면 더욱 단호하게 결정하세요.

이 가이드라인은 우리“다중 AI 모델 내분 거래 시스템”이는 [문서/플랫폼]에 구현되었습니다.

마지막에

물론, 좋은 AI 양적 거래 모델은 단순히 좋은 지침을 작성하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 입력 품질을 보장하기 위한 데이터 정제 및 피처 엔지니어링, 블랙스완 발생에 대처하기 위한 다차원적 위험 관리 시스템, 시스템적 위험을 방지하기 위한 실시간 모니터링 및 자동 서킷 브레이커 메커니즘, 시장 변화에 적응하기 위한 지속적인 백테스팅 및 전략 반복, 그리고 가장 중요한 것은 시장에 대한 경외감을 유지하고 시장을 정복했다는 착각을 하지 않는 것입니다.

최근 최적화된 알파아레나 시스템의 수익률이 점차 감소하고 있습니다. AI 분석 결과를 살펴보면 구체적인 이유를 알 수 있습니다. 모든 과거 기록을 명령어에 입력하고 AI가 분석하도록 했습니다. 그러나 암호화폐 시장의 극도로 빠른 상승장과 하락장 주기로 인해 초기에 공매도로 수익을 올린 투자자들은 최근 반등 과정에서 상당한 손실을 입었습니다. 다행히 저희는 해결책을 마련하여 현재 테스트 중입니다.

이 글 서두에 언급했던 비유로 돌아가서, 우리는 AI에게 충분히 자세하고 정확한 지침을 제공하는 “훌륭한 리더”가 되기 위해 노력해 왔습니다. 하지만 이제 우리는 단순히 훌륭한 리더가 되는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 깨달았습니다. 우리는 AI를 팀처럼 관리해야 합니다. 즉, 메모리 시스템을 구축하고, 냉각 장치(cooling-off)를 설정하고, 경쟁 인센티브를 도입해야 합니다. 시장은 AI 양적 거래가 단순한 기술적 문제가 아니라 시스템 엔지니어링 프로젝트라는 것을 우리에게 가르쳐 주고 있습니다.

훌륭한 비서가 리더의 습관과 선호도를 끊임없이 파악해야 하듯이, 우리의 AI 트레이딩 시스템 또한 시장에서의 반복적인 시도를 통해 점차 성숙해지고 있습니다. 모든 손실은 학습이고, 모든 최적화는 발전입니다. 갈 길은 멀지만, 우리는 이미 나아가고 있습니다.