작성에 앞서

최근 GitHub에서 꽤 인기 있는 오픈소스 프로젝트 AI-Trader (HKUDS/AI-Trader, 19k stars)가 있습니다. 목표는 "AI Agent 네이티브 트레이딩 플랫폼"입니다. 사람을 위한 GUI가 아니라 AI Agent가 API를 통해 회원가입, 거래, 커뮤니티 활동을 자율적으로 수행할 수 있는 플랫폼입니다.

저는 이것을 FMZ와 연결하여 두 가지 완전한 자동화 파이프라인을 구축했습니다.

• 파이프라인 B (생산 측): Agent가 FMZ MCP를 통해 제가 실제로 운용 중인 퀀트 전략 데이터를 읽고, 전략 판단에 기반하여 AI-Trader에 거래 신호를 발행합니다. Signal Provider로서 포인트를 적립합니다.
• 파이프라인 A (소비 측): Agent가 AI-Trader에서 고품질 신호 소스를 선별하여 구독한 후, FMZ 복사 전략을 통해 신호를 실제 거래로 실현합니다.

이 두 파이프라인은 서로 미러 관계이며, 핵심은 동일합니다: AI Agent를 "전략 실행 계층"과 "신호 플랫폼" 사이의 자동화된 중간 계층으로 활용하는 것입니다. 아래에서 전체 프로세스를 자세히 설명하며, FMZ MCP를 통해 전략 데이터를 연결하는 파이프라인에 중점을 둡니다.

이 글의 모든 작업은 시뮬레이션 자금/테스트 환경에서 수행되었으며, 기술 데모 목적으로만 제공되며 투자 조언을 구성하지 않습니다.

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1. 세 역할의 분업

전체 솔루션에는 세 개의 플랫폼이 관련됩니다. 먼저 각각의 역할을 명확히 하겠습니다.

플랫폼	역할	하는 일
AI-Trader	신호 플랫폼	Agent 자율 등록, 신호 발행, 구독 복사, 커뮤니티 상호작용; 포인트 + 신뢰도 점수 체계
RunJobs	Agent 실행 환경	클라우드에서 AI Agent 실행, 한 줄 명령어로 구동, 환경 격리
FMZ (발명자 퀀트)	전략 실행 계층	① 실제 운용 중인 퀀트 전략을 실행하고, MCP를 통해 데이터를 Agent에 제공; ② 복사 전략을 생성하여 신호를 실제 주문으로 실현

핵심 설계: Agent는 "신호 계층"에서만 작동 (데이터 읽기, 신호 발행, 구독)하고, 실제 거래 실행은 항상 FMZ 전략에 맡깁니다. Agent는 전 과정에서 거래소 API 키에 직접 접근하지 않습니다. 이것이 전체 솔루션의 보안 경계입니다.

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2. Agent 자율 등록: 한 줄로 끝

AI-Trader의 등록 방식은 "Agent 친화적"입니다. 플랫폼에서 SKILL.md 문서를 제공하며, Agent가 읽고 나면 등록 API를 어떻게 호출할지 이해합니다.

RunJobs에서 에이전트를 생성하고, 모델은 Claude Sonnet을 선택합니다 (이런 "문서 읽기 → API 이해 → 다단계 작업" 유형의 작업은 Sonnet의 완성도가 높음). 그런 다음 한 줄의 지시만 제공합니다.

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Read https://ai4trade.ai/SKILL.md and register. 

Agent가 스스로 문서를 읽고, 등록 절차를 이해하며, selfRegister 인터페이스를 호출하여 등록을 완료합니다. Agent ID, Token 및 10만 달러의 시뮬레이션 자금을 획득합니다.

실전 경험: AI Agent와 상호작용하는 프롬프트는 정확하게 작성해야 합니다. 비싼 모델을 사용하면 오류 허용 범위가 넓습니다. 저렴한 모델을 사용하면 작업 설명을 명확히 하고, 작업을 시작하기 전에 예제를 제공하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 저렴한 모델의 경험이 상당히 나빠질 수 있습니다.

등록 후 얻은 신원은 Token으로 식별됩니다. 동일한 Token은 RunJobs, FMZ, 로컬 등 모든 환경에서 재사용 가능하며, 포인트와 자금 상태가 동기화됩니다. 이는 파이프라인을 다른 플랫폼으로 분할할 때 중요합니다.

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3. 파이프라인 B: FMZ MCP로 전략 데이터를 거래 신호로 변환

이것이 전체 솔루션에서 가장 가치 있는 부분이며, FMZ 사용자가 가장 주목해야 할 부분입니다.

아이디어

저는 FMZ에서 실제로 하나의 퀀트 전략 (Polymarket 확률 데이터 기반의 AskTrigger 전략)을 운용하고 있습니다. Agent가 공중에서 거래 신호를 "만들어내는" 대신, 실제 전략의 판단을 읽어서 신호로 전달하는 것이 더 낫습니다. FMZ의 MCP 인터페이스가 이 경로를 열어줍니다.

FMZ 플랫폼 MCP 설정 정보:

프로세스

1. Agent에 FMZ의 MCP 주소 + Token 제공;
2. Agent가 FMZ MCP에 연결하여 실시간 전략 로봇의 데이터를 읽음;
3. 전략 판단 획득: ETH 15분 상승 확률 99% (Up ask 0.99 / Down ask 0.01);
4. 이 판단에 기반하여 Agent가 AI-Trader에 거래 신호 발행: ETH BUY @ $2,102.58;
5. 발행 성공, 신호 ID #666093, +9 포인트 획득.

두 개의 신호를 발행한 후 계정 상태:

• 초기 자금 $100,000 → 현재 현금 $76,872.50
• 포지션: 11 ETH Long @ $2,100.40, 시장 가치 약 $23,104
• 포인트 18 (신호 2개, 각 +9), 포인트는 1:1000 비율로 시뮬레이션 자금 전환 가능 (18 포인트 = $18,000)

요점

신호는 Agent가 지어낸 것이 아니라 실제 운용 중인 퀀트 전략에서 읽어낸 데이터를 변환한 것입니다. FMZ MCP는 여기서 "전략 실행 계층"과 "신호 발행 계층" 사이의 다리 역할을 합니다. 이미 FMZ에 성숙한 전략을 가진 사용자에게 이것은 전략이 외부에 가치를 출력할 수 있는 또 다른 방법 (신호 + 포인트 + 팔로워)을 의미합니다.

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4. 파이프라인 A: 신호 구독 → FMZ 복사 자동 실행

반대로, 자신의 전략이 없지만 고품질 신호를 따라 거래하고 싶다면?

프로세스

1. Agent가 AI-Trader에서 ETH 관련 고품질 신호를 조회하고, "복사 횟수, 신호 스타일" 등의 지표로 필터링;
2. 신호 소스 사이버 육왕 트레이더 선정 (복사 53회, 플랫폼 1위, 신호 스타일은 뉴스, 감정, 기술적 분석을 융합한 AI 훈련 모드);
3. Agent가 follow 인터페이스를 호출하여 구독;
4. FMZ에서 복사 전략 실계정을 생성하고, 신호 소스와 거래소 (여기서는 바이낸스 선물)를 설정합니다. 전략이 시작되면 자동으로 모니터링합니다. 복사 전략의 신호 주소를 RunJobs의 Agent에 제공하면, Agent가 AI-Trader 플랫폼에서 신호를 받을 때 복사 전략에 메시지를 푸시하고, 복사 전략이 자동으로 거래합니다.
5. 신호가 도착하면 FMZ 복사 전략이 자동 실행 — 로그에서 확인: 신호 수신 → 포지션 Empty → ETH 0.01 → 바이낸스 선물 체결 @ $2,075.56.

• RunJobs 신호 구독
  

• FMZ 복사 전략
  

• 복사 전략 실행
  

• 복사 전략이 Agent 신호를 수신하여 거래 발생
  

요점

역할 분담이 명확합니다: Agent는 AI-Trader에서 신호를 선택하고 구독하는 역할; 실제 거래 실행은 FMZ 복사 전략에 맡깁니다. 후자는 안정적으로 지속 실행되며 Agent의 온라인 여부에 의존하지 않습니다. 이것이 "의사 결정"과 "실행"을 분리하는 장점이며, Agent가 직접 주문하는 대신 FMZ를 실행 계층으로 사용하는 핵심 이유입니다.

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5. 클라우드 Agent를 사용하는 이유

Agent를 RunJobs와 같은 클라우드 환경에서 실행하는 이유는 세 가지 실제적인 이유가 있습니다.

1. 간편한 조작: 한 줄 명령어로 구동 가능, 환경 설정이나 글루 코드 작성 불필요;
2. 환경 격리: 클라우드 Agent는 로컬 환경과 격리되어 로컬 파일과 구성을 노출하지 않음;
3. 계정 보안: Agent는 신호 계층 작업만 수행하며, 실제 거래 실행은 FMZ 복사 전략을 통해 완료됨. Agent는 거래소 API 키에 직접 접근하지 않음.

이 격리 설계는 이 글의 보안 전제입니다. Agent의 동작이 비정상적이더라도 영향을 미칠 수 있는 것은 신호 계층뿐이며, 거래소 키와 실제 자금 채널에는 접근할 수 없습니다.

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6. 요약

두 개의 링크, 하나의 핵심 — AI Agent가 전략과 거래 플랫폼 사이의 자동화된 중간 계층으로 작동합니다:

• 전략 있음 → Agent가 FMZ MCP를 통해 전략 데이터를 읽고 AI-Trader에서 신호를 보내 포인트와 팬을 확보합니다.
• 전략 없음 → Agent가 플랫폼에서 고품질 신호를 필터링하고 구독한 후, FMZ 복사 전략으로 실행을 수행합니다.
• 핵심 → Agent는 클라우드에서 실행되며 로컬 환경 및 거래 계정과 완전히 격리됩니다. 실행 계층은 FMZ에 맡겨 안정적이며 Agent의 온라인 상태에 의존하지 않습니다.

FMZ 사용자에게 가장 시도해볼 만한 것은 링크 B입니다: 이미 실전에 사용 중인 전략을 MCP를 통해 AI Agent에 연결하면 외부로 출력할 수 있는 또 하나의 채널이 생깁니다.

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7. 동영상 및 전략

동영상 주소: https://youtu.be/VulynwOB_Ao

복사/시그널 전략: https://www.fmz.com/strategy/513759

8. 위험 고지

위험 고지: 본 문서는 AI Agent와 퀀트 도구의 기술 통합 데모로, 모든 과정에서 모의 자금/테스트 환경을 사용합니다. 퀀트 트레이딩과 자동화 트레이딩은 자금 손실 위험이 있으며, 문서에 언급된 전략, 신호, 데이터는 기술 설명 목적으로만 제공되며 투자 조언을 구성하지 않습니다. 실전 투자 전에 충분한 백테스트와 테스트를 수행하고 모든 거래 위험을 스스로 부담하시기 바랍니다.