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TL;DR
이 영상은 Hyperliquid 플랫폼에서 AI 에이전트를 활용해 자동 매매 전략을 구축하고 검증하는 실무 과정을 다룬다. 사용자는 'Codex'라는 에이전트 도구에 추세 추종, 평균 회귀, 펀딩비 차익거래 등 세 가지 전략을 지시하고, Hyperliquid의 과거 데이터를 수집하여 백테스팅을 수행한다. 백테스팅 결과, 추세 추종 전략이 가장 높은 수익률을 보였으나, 과적합 방지를 위해 몬테카를로 시뮬레이션과 워크포워드 검증을 거친다.
최종적으로는 '미국 장 후반 반전 전략'을 선택하여 실제 시장 데이터로 구동하는 '섀도우 러너' 모드를 구축한다. 이 과정은 단순히 전략을 실행하는 것을 넘어, 데이터 수집부터 성능 최적화, 위험 관리까지 에이전트가 주도하는 워크플로를 보여준다. 특히 전략의 유효성을 판단하기 위해 샤프 지수를 활용하며, 실제 자본을 투입하기 전 단계에서 시스템의 안정성을 확인하는 과정을 강조한다.
챕터별 상세
00:00
에이전트 기반 트레이딩 소개
Hyperliquid 플랫폼에서 Codex 에이전트를 활용해 자율 매매 전략을 구축하는 전체 과정을 개괄한다. 매매 전략은 자산 선정, 전략 지시, 데이터 수집, 백테스팅, 평가 순으로 진행된다. 에이전트가 자율적으로 전략을 테스트하고 최적화하여 관리 효율을 높이는 것이 목적이다.
01:36
Codex 에이전트 설정 및 전략 지시
Codex 에이전트에 비트코인(BTC/USDC) 자산을 대상으로 세 가지 매매 전략(추세 추종, 평균 회귀, 펀딩비 차익거래)을 수립하도록 지시한다. 에이전트는 Hyperliquid API와 연결되어 계정 상태를 제어하고 매매를 수행할 준비를 마친다.
03:25
전략 백테스팅 및 결과 분석
수집된 과거 데이터를 바탕으로 세 가지 전략의 백테스팅을 수행한다. 추세 추종 전략이 52.78%의 수익률을 기록하며 가장 유망한 결과를 보였으나, 샤프 지수와 최대 낙폭(MDD)을 고려하여 추가적인 최적화가 필요함을 확인한다.
08:35
전략 최적화 및 견고성 검증
백테스팅 결과가 우수한 전략을 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션과 워크포워드 검증을 수행하여 과적합 여부를 확인한다. 최적화 과정에서 샤프 지수 1.2를 목표로 설정했으나, 실제 검증 결과 목표치에 미치지 못해 해당 전략을 기각한다.
12:23
샤프 지수 개념 및 전략 선택
투자 위험 대비 수익률을 나타내는 샤프 지수의 정의와 활용법을 설명한다. 샤프 지수 1.2 이상을 좋은 전략으로 판단하며, 여러 번의 반복 테스트 끝에 '미국 장 후반 반전 전략'을 최종 후보로 선정한다.
16:31
라이브 섀도우 러닝 환경 구축
선정된 전략을 실제 시장 데이터로 구동하는 섀도우 러너 모드를 설정한다. 대시보드를 통해 실시간 매매 신호와 계정 상태를 모니터링하며, 실제 자본 투입 전 전략의 논리적 오류를 검증한다.
text
{ "family": "tsnom", "lookback": 84, "z_threshold": 1.6, "target_vol": 0.2, "max_leverage": 1.8 }백테스팅 최적화 후 도출된 전략 설정값 예시
18:03
최종 전략 논리 및 가이드라인
최종 선택된 BTC 단기 반전 전략의 논리를 상세히 설명한다. 미국 장 후반(18:00-21:50 UTC)에 비트코인 가격이 비정상적으로 급락할 경우 반등을 노리는 전략이며, 15분 봉 기준 1.5 Z-score를 활용한다. 레버리지 없이 50달러 규모로 진입하여 2시간 후 청산하는 규칙을 적용한다.
용어 해설
- 백테스팅(Backtesting)
- — 과거 시장 데이터를 사용하여 매매 전략의 성과를 시뮬레이션하고 검증하는 과정. 전략의 수익성, 위험도, 견고성을 평가하여 실제 자본 투입 전 오류를 수정하고 최적화하는 데 필수적이다.
- 샤프 지수(Sharpe Ratio)
- — 투자 위험 대비 수익률을 측정하는 지표. 무위험 수익률을 초과하는 수익을 포트폴리오의 표준편차(변동성)로 나누어 계산하며, 값이 높을수록 위험 대비 효율적인 수익을 창출함을 의미한다.
- 평균 회귀(Mean Reversion)
- — 자산 가격이 일시적으로 평균에서 벗어나더라도 결국 평균 수준으로 돌아온다는 가설에 기반한 매매 전략. 가격이 과매수/과매도 상태일 때 반대 방향으로 포지션을 취하는 방식으로 작동한다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 23.수집 2026. 06. 23.출처 타입 YOUTUBE
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