트레이딩에서 청산 캐스케이드 분석을 위한 자동화 AI 워크플로우
청산 캐스케이드는 가격이 주요 수준 아래로 떨어질 때 발생합니다: 거래소가 시장 주문으로 포지션을 청산하면서 1-2봉 동안 급락한 후 반등하는 패턴입니다. 이 패턴은 연간 수십 번 반복되지만, 지지선 돌파부터 3% V자 반등 스파이크까지 매달 매개변수가 변합니다.
수동으로 기준을 업데이트하려면 청산된 포지션에 대한 뉴스를 분석해야 합니다. Claude 기반 AI 에이전트와 /loop 명령어를 사용하면 이 과정을 자동화하여 현재 달에 수익성 있는 Pine Script 전략을 생성할 수 있습니다.
시작하려면: npx @backtest-kit/cli --init --output my-project.
시스템 프롬프트 CLAUDE.md
핵심 요소는 에이전트 계약이 담긴 CLAUDE.md 파일입니다. 코딩이 아닌 시장 사고에 중점을 둡니다:
전략 개발 시 실수
- 전체 프로젝트를 읽고 컨텍스트를 복잡하게 만들지 마세요.
- 무차별 대입과 점진적 편집을 피하세요.
- 보편성을 위해 효율성을 희생하지 마세요.
- Pine Script에서
var,na, 부작용을 배제하고 모든 것을 각 반복에서 계산하세요. - 최종 기준 없이 무한 트레일링 손절매 같은 해킹을 금지합니다.
- 통계적 유의성을 위해 하루 최소 1 신호.
올바른 접근법
- 한 달 전략:
./math/jan_2026.pine,./content/jan_2026.strategy.ts. - 부정적 뉴스 분석: "비트코인 부정적 뉴스 2026년 3월 규제 문제."
- 캔들 덤프:
npm start -- --dump --timeframe 15m --limit 500 --when "2026-02-28T00:00:00.000Z" --jsonl. - 횡보 시장, 동적 익절/손절(최소 익절 1%로 0.4% 수수료 커버) 고려.
- HOLD 전략 없음—즉각적 수익이 있는 진입점만.
에이전트 워크플로우 알고리즘
계획
- 이전
.pine과 실패 이유 분석. - 해당 달의 부정적 뉴스 검색.
- 뉴스와 캔들 덤프(반등, 갭, 변동성) 상관관계 분석.
- 캔들 검토: 거래량, 시장 갭, 리스크.
작성 및 검증
- 새 파일을 처음부터 작성, 복사-붙여넣기 없음.
- 실행:
npm start -- --pine ./math/impulse_trend_15m.pine --timeframe 15m --limit 500 --when "2026-02-28T00:00:00.000Z" --jsonl. - 기준: 코드 자체가 아닌 수익.
- 보고서 저장: 기본 분석이 담긴
./report/feb_2026.md. - HOLD, 트레일링 손절매, 드로다운에 대한 코드 리뷰.
2026년 2월 자동화 예시
에이전트는 작업을 받았습니다: 1월 전략은 수익성이 없었습니다(약세 추세). 500개의 15분 캔들 덤프는 스파이크와 갭을 보여주었습니다. 뉴스: 2월 5-6일 700억 달러 청산, BTC 6만 달러 하락.
에이전트는 사건과 데이터를 연관지어 V자 반등을 고려한 새 .pine을 생성하고, 수익 >1% 익절, >1 신호/일을 테스트했습니다.
Pine 헤더 결과:
- 샤프 비율, avgPnl, stdDev.
- 신호: 하루 1+.
- HOLD 없는 리스크 관리.
핵심 요점
- 뉴스와 캔들 기반 월별 최적화로 수수료로 인한 휩쓸림 제거.
- 덤프와
--jsonl로 시각적 추세 분석(강세/약세/횡보). - 부정적 뉴스가 청산과 연관짓는 핵심.
- 코드 리뷰 필수: 최종 손절/익절, 무차별 대입 없음.
- 지표는 소매 트레이더 행동 예측에만 사용.
— Editorial Team
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