가설로 시작하세요
시장, 기간, 진입 및 청산 로직, 위험을 설명하세요. AI 연구 에이전트가 사용자의 방향성을 구조화된 가설로 전환합니다.
전략 리서치
아이디어를 테스트 가능한 전략으로 전환하세요.
아이디어 개발은 팩토리의 첫 단계입니다. AI 연구 및 코딩 에이전트가 가설을 전략 코드로 전환하고, 테스트와 검토 결과가 이후 수정 방향을 제시합니다.
전략 팩토리가 작동하는 모습을 확인하세요.
예시 · 실제 결과 아님
AI 에이전트가 전략을 구축하고 검토하는 과정을 확인하세요.
AI 에이전트가 아이디어를 발전시키고, 코드를 작성하며, 테스트 결과를 평가합니다. 검토 결과에 따라 전략은 추가 반복 작업을 위해 다시 개발 단계로 돌아갈 수 있습니다.
결과뿐 아니라 과정도 지켜보세요.
예시 자산 곡선에는 중간의 부침이 드러납니다. 결과를 해석하기 전에 드로다운과 거래 비용을 먼저 확인하세요.
미결제 포지션도 한눈에 확인하세요.
계좌 자산과 청산 거래 잔고를 비교해 보세요. 미결제 포지션은 거래가 청산되기 전에 자산을 변동시킬 수 있습니다.
- 설명
- 구현 및 검증
- 백테스트
- 스트레스 테스트
- 모의매매
자산청산 거래 잔고낙폭
순수익률—
최대 낙폭—
체크포인트—
맥락을 반영해 구축하세요
AI 코딩 에이전트가 사용 가능한 데이터와 설정된 거래소별 규칙을 바탕으로 전략을 구현합니다. 백테스트에 앞서 자동 검증 절차와 AI QA 에이전트가 구현된 전략을 점검합니다.
매 실행에서 학습하세요
가설, 반복, 결과, 검토 결정을 한곳에 모아두세요. 여러분의 워크스페이스는 자체 실행 결과로부터 학습하며, 유료 플랜은 플랫폼 리서치 코퍼스도 함께 활용합니다.
명확한 다음 단계가 담긴 리서치 브리프.
전략이 통할 수 있는 이유에서 출발하세요. 무엇이 이를 반증할 수 있는지, 어떤 데이터가 필요한지, 극복해야 할 비용은 무엇인지 정의하세요. 팩토리는 그 결과로 나온 가설과 개발 이력을 기록합니다.
방향성
시장, 상품, 타임프레임
가설
기대 엣지, 규칙, 리스크
검토 가능한 작업
코드, 점검, 반복
AI 연구 에이전트가 테스트할 수 있는 질문을 제시하세요.
구체적인 브리프는 구현과 결과 모두를 판단하기 쉽게 만듭니다. 가장 좋게 보이는 결과를 찾기 전에 아이디어를 먼저 정의하세요.
당신을 멈추게 할 근거를 명시하세요. 성공하지 못한 실험도 여전히 유용한 질문에 답할 수 있습니다.
- 시장 및 시계열
- BTC 현물, 시간봉; 단기 평균 회귀를 연구.
- 제안된 메커니즘
- 이동평균으로부터의 큰 이탈은 부분적으로 되돌려질 수 있다.
- 정의해야 할 규칙
- 진입 이탈 폭, 청산 조건, 포지션 크기, 최대 보유 시간.
- 무엇이 이를 반증할 수 있는가
- 비용을 반영하면 효과가 사라지거나, 하나의 특이한 기간에만 의존한다.
한 번에 하나의 가정만 바꾸세요. 무엇이 중요한지 배우세요.
비교를 좁게 유지하면 결과가 왜 바뀌었는지 설명할 수 있습니다. 실행 이력을 이용해 각 수정 사항을 그 근거와 연결하세요.
모든 열을 보려면 가로로 스크롤하세요.
| 실험 | 변경 사항 | 질문 |
|---|---|---|
| 기준선 | 원래의 진입 및 청산 규칙을 사용. | 모델링된 거래 비용을 반영한 후에도 효과가 있는가? |
| 안정성 검사 | 인접한 진입 임계값을 시도. | 작은 파라미터 변화에도 효과가 유지되는가? |
| 리스크 수정 | 최대 보유 기간을 추가. | 효과를 없애지 않으면서 장기 손실 포지션을 제한하는가? |
예시 리서치 설계이며, 실제로 보고된 실행이 아닙니다. 같은 히스토리에서 최상의 결과를 반복적으로 고르면 과적합될 수 있습니다.
인터랙티브 예시
특정 설정값 주변의 안정성을 살펴보세요.
인접한 설정값 전반에 걸친 광범위한 반응은 고립된 정점과는 다른 연구 질문을 제기합니다. 룩백(lookback) 설정을 움직여 두 패턴을 비교해보세요.
주변 구간을 함께 읽으세요
25봉 지점에서는 고립된 정점이 가장 우수해 보입니다. 그러나 인접 설정값에서는 급격히 약화됩니다. 선택된 결과가 하나의 운 좋은 선택에 의존하고 있는지 확인하세요.
광범위한 반응고립된 정점
예시용 샤프 지수
- 광범위한 반응
- 고립된 정점
질문에 답해 드립니다.
추가 질문과 답변모든 아이디어가 전략이 되나요?
아닙니다. 데이터 한계, 검증 실패, 부실한 경제성, 검토 결과에 따라 실행이 반복되거나 중단될 수 있습니다.
먼저 공개된 예시를 살펴볼 수 있나요?
네. 자신의 워크스페이스를 열기 전에 공개 전략과 이용 가능한 리포트를 둘러볼 수 있습니다. 마켓플레이스 코드 접근 권한은 게시자와 여러분의 접근 권한에 따라 다릅니다.
무엇이 아이디어를 검증 가능하게 만드나요?
검증 가능한 아이디어는 예상되는 시장 움직임을 명시하고, 포지션 진입·사이징·청산에 대한 측정 가능한 규칙을 제시합니다. 또한 필요한 데이터와 제안된 우위를 반증할 수 있는 증거를 명시합니다. 결과를 비교하기 전에 이러한 가정을 먼저 명시하세요.
생성된 전략은 어떻게 검사되나요?
검증에는 코드, 신고된 상품, 지원되는 동작에 대한 점검이 포함되며, 이후 시뮬레이션과 QA 검토가 이어집니다. 제공되는 보고서에는 주의가 필요한 소견이 표시됩니다. 이러한 검사는 구현상의 문제를 식별하는 데 도움이 되지만, 모든 경제적 가정이 옳다는 것을 입증할 수는 없습니다.
시도들 사이에 무엇이 바뀌었는지 볼 수 있나요?
전략 보고서와 반복 이력은 각 시도를 그 결과 및 검토 피드백과 연결해 보여줍니다. 성과를 비교하기 전에 어떤 가정이나 파라미터가 변경되었는지 확인하세요. 소스 코드 열람 여부는 해당 전략의 접근 규칙을 따릅니다.
리서치는 이전 실행에서 얻은 교훈을 활용하나요?
리서치 맥락에는 워크스페이스가 이용할 수 있는 과거의 성공과 실패 사례가 포함됩니다. 무료 플랜은 자체 실행 이력만 사용하며, 유료 플랜은 플랫폼 전체 리서치 코퍼스도 활용할 수 있습니다. 이 코퍼스에 대한 접근 권한이 다른 사용자의 비공개 전략 코드에 대한 접근 권한을 부여하는 것은 아닙니다.
테스트할 가치가 있는 질문에서 시작하세요.
공개된 전략을 살펴보거나, 워크스페이스를 열어 AI 에이전트와 함께 직접 전략을 구축하고 테스트하고 모니터링하세요.
Stratmill은 AI 트레이딩 전략 플랫폼이며, 금융 자문이나 브로커가 아닙니다. 백테스트 및 페이퍼 트레이딩 결과는 가상의 결과입니다. 트레이딩에는 손실 위험이 따릅니다.