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최근 AI 커뮤니티에서 클로드봇(OpenClaw)이라는 것이 엄청난 인기를 끌고 있습니다. 이는 일반적인 챗봇이 아니라 컴퓨터를 직접 조작할 수 있는 “개인 비서”입니다. 양적 거래에 관심이 많은 저는 이 클로드봇이 양적 거래에 도움이 될 수 있을까 하는 생각을 먼저 했습니다.

오늘은 ClawdBot과 Inventors Quantitative Platform(FMZ)을 결합하여 이 “AI 개인 비서”가 전략 개발에서 어떤 작업을 처리할 수 있는지 실질적인 테스트를 진행해 보겠습니다.

1단계: 설치 및 첫인상

설치 과정은 예상보다 간단했습니다. macOS에서 시도해 봤는데, 기본적으로 명령어 하나만 입력하면 됐습니다. 공식 안내대로 따라하기만 하면 됩니다.

시작하자마자 깔끔하고 심플한 대시보드 인터페이스가 나타납니다. 이곳은 AI와 소통하는 핵심 공간입니다. Lark, Slack, WhatsApp 등 여러 플랫폼을 지원하며 텍스트와 음성 모두를 인식하여 매우 유연하게 사용할 수 있습니다. AI의 첫 번째 답변을 확인한 후, 저의 정량적 개인 비서는 공식적으로 업무를 시작했습니다.

도전이 시작됩니다: 인공지능이 전략을 작성하도록 하여 가능성을 타진해 보세요.

그럼 바로 과제로 넘어가 보겠습니다. ClawdBot에게 첫 번째 과제를 주었습니다. 바로 “이중 이동평균을 이용한 정량적 전략을 작성하세요”였습니다. 이 과제를 선택한 이유는 논리가 명확하기 때문입니다. 단기 이동평균이 장기 이동평균 위로 교차할 때(골든 크로스) 매수하고, 아래로 교차할 때(데스 크로스) 매도하는 전략입니다. 고전적이면서도 명확해서 AI의 코딩 능력을 테스트하기에 완벽합니다.

명령이 내려지자마자 이 “디지털 동료”는 즉시 작동하기 시작했습니다. 자동으로 브라우저를 열고 발명가의 정량 분석 ​​플랫폼에 접속하여 전략 편집기를 찾은 다음 코드를 작성하기 시작했습니다.

전체적인 과정이 놀라울 정도로 매끄러웠습니다. FMZ API를 완벽하게 이해하고 있으며, 코드 구조도 명확합니다. 먼저 매개변수를 설정하고(단기 5일, 장기 20일, 매회 0.01 단위 매수), 이동 평균을 계산하는 유틸리티 함수를 작성하고, 메인 함수에서 차트를 초기화하고, 루프를 사용하여 캔들스틱을 지속적으로 캡처하고, 지표를 계산하고, 거래를 실행하고, 시각화까지 추가합니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 로직에 대한 자세한 설명까지 제공됩니다.

백테스팅 연습 및 초기 디버깅

글로 적는 것만으로는 충분하지 않습니다. 직접 테스트해봐야 합니다. 그래서 저는 “바이낸스 거래소, BTC/USDT 거래쌍, 그리고 일별 데이터를 사용하여 백테스트를 실행하라”고 지시했습니다.

AI가 백테스팅 페이지로 전환했고, 저는 매개변수를 설정하고 실행 버튼을 클릭했는데 오류가 발생했습니다! “내가 직접 해야겠군”이라고 생각했지만, AI가 자동으로 오류를 찾아 구문 오류를 수정하고 다시 제출했습니다.

이번 테스트는 성공적으로 실행되었지만 결과는… 다소 실망스러웠습니다. 하지만 거기서 끝이 아니었습니다. 곧바로 백테스팅 보고서가 생성되었는데, 수익률, 최대 손실률, 승률, 그리고 전형적인 손실 거래 분석까지 데이터가 아주 명확했습니다. 보고서는 또한 초기 단계에서 몇 가지 최적화 영역을 지적해 주었습니다.

전략 최적화: 다단계 조정 작업

백테스팅 결과가 이상적이지 않다면 AI를 이용해 최적화하세요. 저는 복잡한 요구사항을 제시했습니다. 거래소와 거래 상품을 변경하고, 동시에 이동평균 기간 매개변수를 조정 및 최적화하여 성능 향상 여부를 확인하는 것입니다. 이 작업은 여러 단계가 서로 연결되어 있습니다.

AI가 실행을 시작하자, 이전 백테스트 결과를 바탕으로 구체적인 최적화 아이디어를 제시했습니다. 그 후, 저는 전략 편집 페이지로 돌아가 거래소를 OKX로, 거래쌍을 ETH/USDT로 변경하고 이동평균 기간을 5일과 20일에서 10일과 50일로 조정하는 등 수정을 했습니다. 더욱 놀라웠던 점은 제가 명시적으로 요청하지 않았던 ATR 변동성 필터링과 동적 손절매 로직까지 AI가 알아서 추가해 주었다는 것입니다.

그런 다음 편집기로 돌아가 수정 사항을 단계적으로 적용했습니다. 변경이 완료된 후 자동으로 백테스팅을 수행했고, 이번에는 수익률 곡선이 훨씬 더 부드러워지며 긍정적인 수익률을 달성했습니다. 마지막으로 이전 버전과 새 버전의 비교 분석을 생성하고 포지션 규모 확대, 매개변수 및 로직 최적화, 포트폴리오 다각화와 같은 추가 최적화 방안을 제안했습니다. 이러한 제안들은 모두 매우 적절했으며, 이는 AI가 양적 거래의 기본 논리를 진정으로 이해하고 있음을 보여줍니다.

결론적으로, AI가 개발 노트를 정리하도록 하세요.

마지막으로 실질적인 과제가 주어졌습니다. “전략 작성부터 최적화 및 디버깅까지 오늘 진행한 과정을 재사용 가능한 개발 문서로 정리하세요.” 이 과제를 통해 전략 버전 반복 기록, 각 수정 이유, 백테스팅 데이터 비교, 다음 단계에서 고려해볼 만한 최적화 방향 등을 포함한 잘 구조화된 문서가 빠르게 작성되었습니다. 본질적으로는 수준 높은 기술 로그라고 할 수 있습니다.

사용자 경험

전반적으로 ClawdBot은 정량적 프로세스에서 능숙한 역할을 수행했습니다.양적 거래 보조경험과 판단력을 완전히 대체할 수는 없지만, 많은 표준화된 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

장점은 다음과 같습니다.

• 당신의 아이디어를 빠르게 실현하세요전략 설명부터 실행 가능한 코드 작성까지 단 몇 분밖에 걸리지 않습니다.
• 높은 디버깅 효율성오류를 자동으로 찾아내고, 버전 차이를 비교하며, 데이터 보고서를 생성합니다.
• 지식 기반 지원일반적인 전략 패턴, 위험 관리 방법 및 플랫폼 API에 익숙합니다.
• 지칠 줄 모르는이 시스템은 여러 매개변수 조합을 동시에 백테스팅하거나 여러 전략의 상태를 모니터링할 수 있습니다.

하지만 분명한 경계도 존재합니다.

• 명확한 지침에 따라 다릅니다.요구사항이 모호하면 결과물에 편차가 발생할 수 있습니다.
• 시장 이해 표면이 시스템은 코드 논리는 이해하지만 시장 심리나 거시경제 변화는 이해하지 못합니다.
• 수동 검토 필요주요 수정 사항이 있을 때마다 논리적 타당성을 수동으로 검증해야 합니다.

실제 사용 시 가장 원활한 모드는 다음과 같습니다.당신은 방향 설정과 위험 관리를 담당하고, 실행과 조정은 그들이 처리합니다.예를 들어, “변동성 필터링을 추가하는 것이 더 나을까?“라고 생각할 때, 시스템은 즉시 이러한 아이디어를 구체화하고 그 효과를 검증할 수 있습니다. 또한, 횡보장에서 전략이 손실을 발생시키는 것을 발견했을 때, 시스템은 다양한 매개변수 조합을 신속하게 테스트하여 더욱 안정적인 설정을 찾아낼 수 있습니다.

이 협업 모델은 전략 프로토타이핑, 신속한 백테스팅, 파라미터 튜닝과 같이 반복적인 작업에 특히 적합합니다. 이를 통해 양적 개발자는 코드 디버깅이나 데이터 정리 작업에 시간을 허비하는 대신 핵심 로직과 시장 통찰력에 더욱 집중할 수 있습니다.

요약하자면ClawdBot은 전략 개발 및 테스트 최적화에서 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있도록 도와줍니다. 양적 금융을 배우는 사람에게는 프로그래밍 진입 장벽을 낮춰주고, 이미 숙련된 ​​개발자라면 반복적인 작업에 소요되는 시간을 크게 절약해 줍니다. 초보자든 전문가든 핵심은 인간과 AI의 협업에 적합한 리듬을 찾는 것입니다. 즉, 사용자가 방향을 제시하면 AI가 효율적으로 실행하고, 서로 검증하며, 지속적으로 반복하는 것입니다. 이것이 현재 AI와 양적 금융을 활용하는 가장 실용적인 방법입니다.

여러분도 정량 분석에 AI 도구를 사용하고 있다면, 실제 경험을 자유롭게 공유해 주세요. 앞으로 더 복잡한 분석에 활용해 볼 예정이니, 관심 있으신 분들은 계속 지켜봐 주세요.