아들을 위해 가드레일이 포함된 AI 트레이딩 에이전트를 구축했습니다

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핵심 요약

Claude와 리스크 관리 엔진을 결합하여 수학적 가드레일 안에서 안전하게 작동하는 오픈소스 AI 트레이딩 에이전트 프로젝트이다.

배경

아들이 투자와 AI 에이전트에 입문할 수 있도록 Claude와 Alpaca API를 연결하고, 자산 손실을 방지하는 리스크 관리 엔진을 포함한 교육용 에이전트를 개발하여 공유했다.

의미 / 영향

AI 에이전트의 자율성이 높아질수록 이를 제어하는 독립적인 리스크 엔진의 중요성이 커지고 있다. 커뮤니티는 수학적 모델을 가드레일로 활용하는 방식이 AI의 신뢰성을 높이는 실무적인 해법임을 확인했다.

커뮤니티 반응

리스크 엔진의 설계 방식에 대해 매우 긍정적인 반응이며, 특히 MCP 통합을 통한 확장성에 높은 관심을 보였다.

주요 논점

01찬성다수

리스크 엔진을 별도로 분리하여 AI의 실수를 방지하는 구조가 매우 안전하고 교육적이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

AI 트레이딩에서 가드레일은 선택이 아닌 필수 요소이다.
MCP를 통한 도구 통합이 에이전트의 활용성을 크게 높인다.

논쟁점

초보자에게 20%의 최대 낙폭(Drawdown) 제한이 적절한 수준인지에 대한 의견 차이가 존재한다.

실용적 조언

Alpaca API의 페이퍼 트레이딩 모드를 활용하면 실제 자금 손실 없이 AI 에이전트의 전략을 안전하게 테스트할 수 있다.
MCP 서버로 에이전트를 구현하면 Claude Code와 같은 기존 AI 개발 도구에 별도의 설정 없이 기능을 추가할 수 있다.

섹션별 상세

AI 에이전트와 실제 자산 사이에 독립적인 리스크 엔진을 배치하여 안전 장치를 마련했다. 특정 종목에 자산의 50% 이상을 투입하려는 시도를 차단하고 일일 손실이 3%를 넘으면 거래를 자동 중단하는 가드레일을 구현했다. 전체 자산이 20% 하락할 경우 모든 거래를 멈추는 킬 스위치 기능을 통해 AI의 오작동이나 과도한 위험 노출을 방지했다.

포지션 규모 결정을 위해 수학적 모델인 Fractional Kelly Criterion을 도입했다. 이는 AI의 주관적 판단이 아닌 확률적 기대치에 근거하여 최적의 투자 금액을 산출하는 방식이다. 리스크 엔진이 이 수학적 모델을 강제함으로써 사용자는 감정에 휘둘리지 않는 투자 규율을 시스템적으로 학습하게 된다.

MCP(Model Context Protocol) 서버 기능을 지원하여 Claude Code와 같은 개발 도구에 에이전트를 즉시 통합했다. 사용자는 터미널에서 자연어로 포트폴리오 상태를 확인하거나 매수 주문을 내리는 등 대화형 인터페이스를 활용할 수 있다. 129개의 테스트 코드를 포함한 오픈소스 프로젝트로 공개되어 Mac, Linux, WSL 환경에서 재현 가능하다.

AI 트레이딩 에이전트의 대시보드 화면 — ScreenshotAlpaca 페이퍼 트레이딩 환경에서 NVDA, AAPL 등 주요 주식의 매수 주문 현황과 포트폴리오 가치를 보여준다. 에이전트가 실제 시장 데이터와 연동되어 작동하고 있음을 증명하는 시각적 근거이다.

실무 Takeaway

AI 트레이딩 시스템 설계 시 모델의 예측력보다 리스크 엔진(Guardrails)을 통한 자산 보호 로직이 실무적으로 더 중요하다.
Fractional Kelly Criterion과 같은 수학적 기법을 가드레일에 적용하면 AI의 베팅 규모를 정량적으로 제한하여 파산 위험을 낮출 수 있다.
MCP를 활용해 LLM과 브로커리지 API를 연결하면 복잡한 금융 작업을 자연어 대화만으로 수행하는 에이전트 워크플로우를 구축할 수 있다.

언급된 도구

Claude추천

LLM 엔진 및 대화형 인터페이스

Alpaca추천

브로커리지 API 및 페이퍼 트레이딩

MCP추천

외부 도구와 LLM 연결 프로토콜

언급된 리소스

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