대부분의 전략 자동화 시스템이 단순히 사용자가 입력한 지표 조건에 따라 주문을 자동 실행하는 방식에 머무르는 반면,
엑스클라우드는 사용자가 설정한 전략이 다양한 시장 환경에서 어떻게 작동할지 분석할 수 있도록 설계된 SaaS형 자동화 도구를 제공합니다.
이 시스템은 트레이더들이 참고하는 여러 기술적 요소를 수학적·프로그래밍적 규칙으로 표현한 기능이며,
어떠한 경우에도 투자를 대신 판단하거나, 특정 매매를 지시하거나, 수익을 보장하지 않습니다.
엑스클라우드 UTBOT 탁월한 시뮬레이션 리플레이를 확인하세요!
1. Dynamic State Machine: 시장 환경 분류 기능
출처 : state-machine
시장은 강한 추세·약한 추세·횡보·변동성 확대 등 다양한 상태를 보입니다.
엑스클라우드의 MarketStateAnalyzer는 사용자가 입력한 데이터와 규칙에 따라 이러한
시장 상태를 분류해주는 기능을 제공합니다
STRONG_TREND, WEAK_TREND, RANGING, VOLATILE
class MarketStateAnalyzer:
def analyze_market_state(self, candles):
volatility = self._calculate_ATR_volatility(candles)
trend_strength = self._calculate_ADX(candles)
volume_profile = self._analyze_volume_distribution(candles)
return self._probabilistic_state_transition(volatility, trend_strength, volume_profile)
Python
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핵심은 단순 조건문이 아니라 확률적 상태 전이 모델(State Transition Model)을 적용한다는 점입니다.
여기서 생성되는 값은 의사결정 보조 정보이며,사용자의 투자 판단을 대신하지 않습니다.
2. Position Sizing: 변동성 기반 비중 계산 기능
출처:prognozi365
def calculate_position_size(self, win_rate, avg_win, avg_loss, account_balance):
kelly_fraction = (win_rate * avg_win - (1 - win_rate) * avg_loss) / avg_win
volatility_adjusted = kelly_fraction * (1 / (1 + self.current_volatility))
max_position = min(volatility_adjusted, 0.02) * account_balance
return max_position
Python
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Kelly 변형 모델은 포지션 크기를 계산하는 데 응용되는 수학적 방식 중 하나입니다.
엑스클라우드는 이를 참고하여 사용자가 설정한 조건 하에서의 포지션 비중 계산 기능을 제공합니다.
3. Multi-Timeframe Fusion: 시간대별 분석 기능
단일 타임프레임 분석은 맹점이 많습니다.
출처:MDPI
엑스클라우드는 1분봉~1일봉까지 6개 구간의 신호를 가중 평균 방식으로 융합합니다.
class MultiTimeframeEngine:
def generate_signal(self):
signals = [self._analyze_timeframe(tf) * w for tf, w in zip(self.timeframes, self.weights)]
final_signal = sum(signals)
if final_signal > 0.7:
return self._execute_trend_strategy()
elif 0.3 < final_signal < 0.7:
return self._execute_range_strategy()
Python
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여러 시간대 데이터를 참고하는 방식은 기술적 분석에서 널리 사용되는 접근 방식이며,
엑스클라우드는 이를자동 계산 도구의 형태로 제공합니다.
해당 결과는 사용자의 전략 실행 조건에 따라 활용될 수 있지만,
어떠한 매매를 요구하거나 강제하지 않습니다.
4. Slippage Compensation: 체결가격 보정 계산 기능
출처:adrofx
class SlippageCompensator:
def __init__(self):
self.slippage_history = deque(maxlen=1000)
self.exchange_latencies = {}
def calculate_real_entry(self, target_price, order_size):
# 과거 1000개 주문의 슬리피지 패턴 분석
avg_slippage = np.mean(self.slippage_history)
volume_impact = self._estimate_market_impact(order_size)
# 혁신: 시간대별 슬리피지 패턴 학습
hour = datetime.now().hour
time_based_adjustment = self.hourly_slippage_patterns[hour]
return target_price * (1 + avg_slippage + volume_impact + time_based_adjustment)
Python
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실제 데이터: 이 시스템으로 예상 진입가 대비 실제 진입가 차이를 0.03%로 줄였습니다. 경쟁사는 평균 0.15-0.2%입니다. 시장 상황에 따라 실제 체결가는 달라질 수 있으며,
이 기능은 그러한 변동 가능성을 설명하는 참고용 계산 모델일 뿐입니다.
5. Adaptive Risk Control: 손절 기준 계산 기능
출처:MDPI
def calculate_stop_loss(self, entry_price, market_state):
# 일반적인 접근: 고정 % 스탑로스
# 우리의 접근: 시장 상태별 동적 조정
if market_state == 'STRONG_TREND':
# 추세장에서는 넓은 스탑 (평균 변동성의 2.5배)
stop_distance = self.avg_volatility * 2.5
elif market_state == 'RANGING':
# 횡보장에서는 타이트한 스탑 (평균 변동성의 1.2배)
stop_distance = self.avg_volatility * 1.2
else:
# 변동성 장에서는 트레일링 스탑
return self._calculate_trailing_stop(entry_price)
return entry_price * (1 - stop_distance)
Python
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시장 상태에 따라 손절 기준을 계산해주는 기능으로 사용자가 직접 설정할 수 있는 옵션입니다.
6. Market Regime Classification: 시장 유형 분석 기능
출처:janelleturing
class PatternRecognitionEngine:
def __init__(self):
# LSTM이 아닌 Transformer 기반 아키텍처
self.model = TransformerModel(
input_dim=50, # 50개 기술적 지표
hidden_dim=256,
num_heads=8,
num_layers=6
)
def predict_next_move(self, market_data):
# 혁신: 가격 예측이 아닌 '시장 레짐' 예측
# 다음 4시간이 추세장일지 횡보장일지 예측
regime_prediction = self.model.predict(market_data)
# 예측된 레짐에 맞는 전략 선택
return self.strategy_selector[regime_prediction]
Python
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핵심 차이점: 우리는 가격을 예측하지 않습니다. Transformer 모델을 이용한 시장 유형 분류 기능은
향후 시장이 어떻게 전개될 수 있는지에 대한참고용 분석 정보 입니다.
7. 왜 경쟁사는 이걸 못 따라하는가
1.
데이터 인프라: 우리는 tick 단위 데이터를 5년치 보유. 대부분은 1분봉 데이터만 있음
2.
컴퓨팅 파워: 실시간으로 6개 타임프레임 분석은 엄청난 연산량 필요
3.
도메인 지식: 퀀트 + ML 엔지니어 조합이 희귀함
단순히 "AI 트레이딩"을 외치는 게 아니라, 실제로 작동하는 시스템을 만들었습니다. 코드 한 줄 한 줄에 시장에서 살아남은 경험이 녹아있습니다.
XCLOUD는 단순히 “AI 트레이딩”을 표방하지 않습니다.
우리는 시장의 확률적 구조, 데이터 인프라, 머신러닝 알고리즘, 실전 로깅 체계를 하나로 통합했습니다.
•
AI는 판단을 대신하지 않습니다.
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엑스클라우드는 투자 자문·투자 일임·매매 지시 서비스가 아닙니다.
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모든 매매 판단과 책임은 고객 본인에게 있습니다.
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시스템은 고객이 설정한 조건에 따라 자동 실행되는 소프트웨어 도구일 뿐,
투자 판단을 대신하지 않습니다.
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과거 백테스트 결과는 미래 수익을 보장하지 않으며, 참고 자료입니다.
