QuantLeap은 BTC·ETH의 통계적 균형이 평균에서 비정상적으로 벌어지는 순간을 '진입 게이트'로 씁니다. 칼만 필터로 두 자산의 숨은 균형(헤지비율 β)을 실시간 추정하고, Z-Score로 통계적으로 유의미한 평균회귀 국면만 골라냅니다. 이 게이트가 열리면 — AI(제미나이)가 변동성 큰 알트코인을 선별해 방향(롱/숏)을 잡습니다. VIX·공포탐욕 지수로 시장이 무너지는 국면은 피합니다. 감(感)이 아니라 — 노벨경제학상을 받은 공적분 이론과 칼만 필터 위에 세운 시스템입니다.
기반 연구 — 학술 논문 7편 · 증권 리포트 2건 · 퀀트 저서·가이드 6건
노벨경제학상 이론을 포함해 검증된 학술 연구를 기반으로 한 매매 로직
전략 파라미터·구현 지표입니다 — 실거래 손익·승률·수익률은 측정 전이며 어떤 성과도 주장하지 않습니다.
model + harness — AI 판단은 한 구성요소일 뿐, 리스크 게이트·평가 하네스·회고·로그가 모델을 감싸는 harness가 본체입니다. 거래에서 배우고(학습), 그 배움을 규칙으로 제도화하며(개선), 시장에 적응하도록 — 한 번 짜고 끝나는 코드가 아니라 루프가 도는 자동매매를 설계했습니다.
이 루프는 외부 트레이딩 에이전트 2종을 진지하게 해체·흡수해 설계했습니다 — TradingAgents(반성·기억 BM25, arXiv 2412.20138)·TradingCodex(harness + improvement loop). ※ 두 흡수는 설계 반영 단계(구현 완료 아님, 일부 미배포)로 정직 표기.
BTC·ETH는 장기적으로 함께 움직입니다(공적분). 이 균형이 비정상적으로 벌어지는 순간을 칼만 필터의 동적 헤지비율 β와 Z-Score로 포착해 — 진입 타이밍 게이트로 씁니다. 게이트가 열리고 레짐이 안전하면, AI가 변동성 큰 알트코인에 방향성 포지션을 잡습니다.
헤지비율 β를 '숨은 값'으로 두고 4시간 봉마다 칼만 필터로 갱신합니다. 스프레드의 평균회귀는 상태공간 모델(Ornstein–Uhlenbeck — 평균으로 되돌아오는 확률과정)로 표현합니다.
스프레드를 롤링 평균·표준편차로 정규화해 "얼마나 비정상적으로 벌어졌나"를 Z로 판정합니다. |z|>1.65이고 레짐이 안전하면 게이트가 열립니다. 이때 AI(제미나이)가 변동성 큰 알트코인을 선별하고 방향(롱/숏)을 정해 진입합니다. 청산은 |z|<0.75 복귀 + TP 백스탑 + 손절(−10% ROE) + 타임스탑.
| 게이트 기준 · 타임프레임 | BTC·ETH 공적분 Z · 4h × 220봉 |
| 실행 대상 | AI 선별 알트코인 (예: SOL) |
| 평균·분산 / σ피처 / 기울기 / RSI | 200 / 20 / 5 / 14봉 |
| 레버리지 | 3x~5x (AI · 최소 3x) |
평균회귀 신호는 추세장·공포장에서 무너집니다. 시장 국면(레짐)을 외부 지표로 판정해, 위험 국면에서는 게이트를 아예 열지 않습니다.
VIX(공포지수) 5일 단순이동평균의 Z-Score가 임계를 넘으면 변동성 급등 국면으로 보고 진입을 멈춥니다.
VIX 5d SMA Z > 2.0 → 진입 중단암호화폐 공포·탐욕 지수가 극단 공포로 떨어지면 상관 붕괴 위험이 커지므로 진입을 멈춥니다.
Fear & Greed < 20 → 진입 중단스프레드의 Z-Score가 밴드를 넘는 순간이 게이트 개방(진입 허용), 0.75 안으로 돌아오면 청산 신호입니다. 진입 임계(z)를 바꾸면 게이트가 열리는 타점과 횟수가 어떻게 달라지는지 보입니다 — "왜 1.65인가"가 트레이드오프로 드러납니다.
가변 전략은 Python, 끊기면 안 되는 통신·체결·청산은 Rust로 분리했습니다. 모든 주문은 안전 헌법층을 통과합니다.
Binance REST로 4h 시세를 수집(ccxt 등 라이브러리 없이 직접 구현)하고, 칼만 필터로 β·스프레드를 추정합니다. Z-Score와 레짐 필터로 게이트를 열고, 게이트가 열리면 AI(제미나이) 판사가 변동성 큰 알트코인과 방향(롱/숏)을 결정합니다.
모든 주문이 통과하는 관문. kill-switch · 레버리지 상한 · 일일 손실 한도를 코드로 강제하며, 전략 경로가 우회할 수 없습니다.
Binance REST를 직접 호출하되 요청마다 위·변조 방지 서명(HMAC)을 붙입니다. 진입과 동시에 보호주문을 함께 발주해 원자성을 보장하고, WebSocket으로 체결·청산을 감지하며 한쪽만 체결되면 되돌립니다.
전략의 모든 핵심은 학술 논문에서 수식을 끌어와 직접 구현했습니다(라이브러리 래핑이 아님). "직접 구현"과 "배경 검토"를 정직하게 구분합니다.
| 구현 요소 | 근거 문헌 | 사용 |
|---|---|---|
| 칼만 상태공간 평균회귀 (동적 β) | Elliott, van der Hoek & Malcolm (2005), Quantitative Finance 5(3):271–276 | 직접 구현 |
| 공적분 · 롤링 정상성 · Z-Score(±1.65~2.0) 게이트 | Cointegration-based pairs trading (ETF) | 직접 구현 |
| 코퓰러 · 조건부확률(0.05/0.95) 접근 | Liew & Wu (2013), J. Derivatives & Hedge Funds 19:12–30 | 배경 검토 |
| 암호화폐 의존성 (ARMA-GARCH · 코퓰러) | Dependence Modeling in Crypto using Copula | 배경 검토 |
| ML/RL 통계적 차익거래 · LOB 딥러닝 | Enhancing Stat-Arb with ML · jrfm-12-00031 · 1601.01987 | 배경 검토 |
| 체계적(systematic) vs 재량적 운용 관점 | Campbell Harvey 칼럼 · 강환국 퀀트 투자 · 증권사 리포트(삼성·유진) | 서사·관점 |
대표 인용 — Elliott, R., van der Hoek, J., Malcolm, W. (2005). Pairs trading. Quantitative Finance, 5(3), 271–276. · Liew, R., Wu, Y. (2013). Pairs trading: A copula approach. Journal of Derivatives & Hedge Funds, 19, 12–30.
아래는 실제 Brain 로그입니다. 레짐 판정 → AI가 종목·방향 제안 → 칼만 게이트의 정량 검증, 그리고 조건 미충족 시 거부까지 — 결정의 전 과정이 기록에 남습니다.
레짐은 평균회귀를 허용했고 AI는 SOL 롱을 제안했지만, 칼만 Z(0.0085)가 게이트 임계(1.65)에 한참 못 미쳐 정량 게이트가 진입을 거부했습니다. AI 제안 위에 통계 게이트가 거부권을 갖는 구조입니다. ※ dry-run 로그 · 키·잔고 미포함.
위 재귀개선 루프의 ⑤ 제도화 팔입니다. 결정을 회고해 운용 원칙을 다듬되, 사람 승인(HITL)을 거쳐야 원칙 KB에 박힙니다. 단, 안전 헌법층도 진입 상수도 이 루프가 코드 밖에서 바꿀 수 없습니다.
/reflect로 결정을 회고하면 원칙 개선안이 staged 파일로 올라오고, 오너가 /principle approve로 승인해야 principles.yaml(원칙 KB)에 반영됩니다. 회고 서술은 페르소나 '이현수'(소설 『초파리』 캐릭터 — 창작 기반)가 맡습니다. 중요 — 원칙 KB 승인은 기록일 뿐, 실거래 라이브 토글이나 칼만 진입 상수를 바꾸지 않습니다. 진입 임계·청산·타임스탑 같은 상수는 코드 재배포로만, 안전 헌법층(kill-switch·레버리지·일손실)은 risk_config.json으로만 바뀝니다. 자기진화가 안전이나 핵심 전략 상수를 침범할 수 없습니다.
수익률로 성과를 주장하지 않습니다. 대신 시스템이 규칙을 지키는가를 평가합니다(자체 eval 하네스 · 실 API 없는 dry-run). 이 평가가 재귀개선 루프의 validation 팔입니다.
| 리스크 룰 준수율 | 100.0% (위반 0) |
| TP/SL 부착률 | 100.0% (3/3 진입) |
| 킬스위치 차단 예상/실제 | 2 / 2 ✅ |
| 일일 손실 한도 차단 | ✅ 정확 |
| 원칙 준수율 | 100.0% (미인용 진입 0) |
| 결정 결정론(동일 seed 2회) | ✅ 재현 |
| 결정 품질 점수 | 100.0 / 100 |
출처: repo eval_report.md/metrics.json · seed=42 · 20틱·3진입 · 결정론 재현. 전부 dry-run 프로세스·리스크 지표이며 실거래 P&L·수익률이 아닙니다.
라이브러리에 의존하지 않고 서명(HMAC)·요청·레이트리밋을 직접 제어. 통신 계층을 완전히 장악해 디버깅·확장 자유도를 확보.
가변 전략(Python)과 끊기면 안 되는 통신·청산(Rust)을 한 곳에 두니 신뢰성이 흔들림. 로컬 REST로 분리해 해결.
전용 서버 없이 모바일 무중단 가동을 시도하다 컴파일 지옥. Ubuntu PRoot로 표준화하고 절차를 SOP로 문서화.
텔레그램·Brain·Spine의 실제 출력 포맷입니다. 전부 dry-run · 키·잔고·손익(P&L)은 마스킹.
🎯 [타격 완료] SOLUSDT LONG 3x 진입가 145.2300 · QTY 0.2750 · LEV 3x 🎯 1차 청산: Z-Score < 0.75 🎯 TP 백스탑 151.7650 🛡️ 손절 142.3254 (−10% ROE) ⏱️ 타임스탑 120분
📊 [현재 상태 보고]
종목: SOLUSDT
진입가: 145.230000
🎯 TP 151.765000 · 🛡️ SL 142.325000
수익금 *** · ROE *** · 잔고 ***
(dry-run 마스킹)
GET /position/active →
{
"balance": "***",
"positions": [{
"symbol": "SOLUSDT", "side": "LONG",
"entryPrice": 145.23,
"tp": 151.765, "sl": 142.325
}],
"status": "success"
}
QuantLeap은 개인 학습·포트폴리오 목적의 프로젝트입니다. 투자자문이 아니며 어떤 수익도 보장하지 않습니다. 페이지의 인터랙티브·예시는 수식 작동을 보이기 위한 예시 데이터이고, 모든 운용 지표는 dry-run 기준 · 백테스트 측정 전으로 실거래 손익·승률·수익률을 의미하지 않습니다. 저장소는 clean-room으로 API 키·시크릿을 포함하지 않습니다.
논문에서 수식을 끌어와 직접 구현하고, 통계 게이트가 진입 타이밍을 정하면 AI가 종목·방향을 잡고, 리스크는 코드로 강제하며, 전략과 신뢰 로직을 분리한 자동매매 에이전트입니다.