Opus 5.5를 활용하여 24/7 승률 높은 트레이딩 전략을 찾는 방법

Opus 5.5 를 활용해 수익성 있는 트레이딩 전략을 24 시간 내내 발굴하고, 테스트하고, 운영하는 정확한 프레임워크와 함께 저에게 직접 도움이 된 정확한 리소스 를 하나씩 풀어보겠습니다.

바로 시작하겠습니다.

북마크 해두세요 -

HFT 트레이딩 봇을 만들고 있다면, 에이전트를 다음에 연결하세요.

AgenKit

주소:

agenkit.xyz . 프롬프트 하나를

완전한 퀀트 엔지니어링 팀

으로 바꿔 실제 운영용 트레이딩 코드를 배포해 줍니다.

여기서 시작하세요.

지금 Opus 5.5 로 전략을 돌리고 계신다면 제게 DM 으로 세팅을 보내주세요. 처음 20 명은 제가 직접 검토해 드리겠습니다.

Opus 5.5 는 지금 당장 고용할 수 있는 최고의 리서치 애널리스트입니다.

1M 토큰 컨텍스트. 모든 답변에 적용되는 적응형 사고(Adaptive thinking). 장시간 에이전트 작업과 코딩을 위해 설계되었습니다. 입력 토큰 100 만 개당 $4.

https://x.com/claudeai/status/2102435511222890900

네, 이 모델의 지식은 2026 년 6 월에서 멈춥니다. 하지만 그건 중요하지 않습니다.

어떤 모델의 기억도 그대로 트레이딩에 쓰기엔 충분히 신선하지 않습니다. 가격은 매초 움직입니다. 시장을 '기억하는' 모델은 필요 없습니다.시장을 실시간으로 공급받는 최고의 추론 모델이 필요합니다.

그래서 저는 Opus 5.5 를 Minara AI 에 연결했습니다.

그들은 이렇게 말합니다:

** 나만의 월스트리트를 운영하세요. 실시간 데이터, 실제 수수료가 적용된 백테스트 랩, 24 시간 돌아가는 오토파일럿, 그리고 단 하나의 규칙. 모델이 추천합니다. 당신이 승인합니다. 당신이 승리합니다.**

https://x.com/minara/status/2101781464237195476

**Opus 5.5 는 애널리스트입니다. Minara AI 는 트레이딩 플로어입니다. 둘이 합쳐지면 잠들지 않는 리서치 데스크가 됩니다.**

이 글은 제가 사용하는 모든 프롬프트를 포함해 전체 구축 과정을 단계별로 다룹니다. 따라 하는 데 코딩 배경지식은 필요 없습니다.

이 글을 끝까지 읽으면 알게 될 것들:

1. 왜 Opus 5.5 가 트레이딩 리서치에 적합한 두뇌인지, 그리고 혼자서는 무엇을 할 수 없는지.
2. Copilot 부터 Strategy Studio, Autopilot 까지 Minara AI 의 모든 기능이 어떻게 작동하는지.
3. 빈 계정부터 첫 실거래까지의 정확한 세팅 방법.
4. 전략 아이디어를 찾고, 돈을 잃게 만들 전략을 걸러내는 방법.
5. 살아남은 전략을 24 시간 운영하고, 매일 밤 데스크를 더 똑똑하게 만드는 방법.

본격적으로 시작하겠습니다.

파트 1: 여러분이 곧 구축할 데스크

최종 결과부터 보겠습니다.

이 글을 마칠 때쯤 여러분이 돌리게 될 데스크입니다:

8 개의 단계. 하나의 루프. 절대 멈추지 않습니다.

1 1. SCAN        실시간 시장 분석, 아직 전략 없음
2 2. HYPOTHESIZE 5개 아이디어, 각각 작동하는 이유 포함
3 3. CODE        가장 좋은 아이디어를 전략으로 변환
4 4. BACKTEST    실제 역사, 실제 수수료, 실제 슬리피지
5 5. ATTACK      별도의 리스크 리뷰가 전략을 무너뜨리려 시도
6 6. PAPER       실시간 데이터, 가상 자금, 몇 시간이 아닌 몇 주
7 7. LIVE        살아남은 전략을 엄격한 제한 조건과 함께 24시간 운영
8 8. REVIEW      모든 체결이 다음 리서치 사이클의 자양분이 됨

8 개의 단계. 하나의 루프. 절대 멈추지 않습니다.

두 가지 요소가 이를 굴립니다.

1요소            역할              당신을 위해 하는 일
2Opus 5.5      애널리스트       생각하고, 조사하고, 작성하고, 검토함
3Minara AI     트레이딩 플로어 데이터, 백테스트, 지갑, 오토파일럿

Opus 5.5 는 두뇌입니다.

* 절대 돈에 직접 손을 대지 않습니다. 읽고, 추론하고, 제안하고, 검토합니다.*

Minara AI 는 트레이딩 플로어입니다.

* 두뇌에 실시간 데이터, 백테스트 랩, 제한 조건이 있는 지갑과 실행 기능을 제공합니다. 파트 2 에서 처음부터 끝까지 다룹니다.*

왜 Opus 5.5 가 적합한 애널리스트일까요?

리서치는 긴 호흡의 작업입니다. 많이 읽고, 머릿속에 많은 것을 담아두고, 증거가 바뀌면 생각도 바꿉니다. 바로 이것이 Opus 5.5 가 만들어진 목적입니다.

1데스크 업무              OPUS 5.5 역량
2모든 것 읽기       1M 토큰 컨텍스트 윈도우
3심층 분석         항상 켜져 있는 적응형 사고
4긴 리서치 작업    장시간 에이전트 작업을 위한 설계
5전략 코드 작성   코딩을 위한 Anthropic 의 가장 강력한 Opus
6로그 검토       답변당 최대 128K 토큰 출력

점수가 이를 증명합니다. Artificial Analysis 의 에이전트 지식 작업 평가에서 Elo 1,822 점을 기록하며 Fable 5.1 을 143 점 차이로 앞섰습니다. 장기 과제인 LM Training 에서 Vals AI 가 공개한 기준점을 돌파한 최초의 모델입니다. Opus 5 보다 운영 비용이 40% 저렴합니다.

혼자서는 할 수 없는 것 -

• 실시간 가격 없음.
• 과거 캔들 없음.
• 백테스트 엔진 없음.
• 지갑 없음. 실행 불가.

이는 Opus 5.5 의 약점이 아닙니다. 모든 모델에 해당하는 사실입니다. 데이터와 실행은 반드시 플로어에서 와야 합니다.

따라서 진짜 질문은 어떤 모델인가가 아닙니다. 어디서 돌릴 것인가입니다.

한 리서치 팀이 정확히 이 부분을 테스트했습니다. 같은 모델을 네 가지 다른 에이전트 세팅으로 돌렸습니다. 하나의 벤치마크에서 같은 모델이 10.5% 에서 68.5% 사이의 점수를 기록했습니다.

같은 두뇌. 다른 플로어. 결과는 7 배 차이.

그 팀이 바로 Minara AI 입니다. 이 글이 의존하는 플로어가 바로 그들의 것입니다.

파트 2: 나만의 월스트리트 운영하기

Minara AI 는 크립토, 미국 주식, 원자재를 아우르는 리서치, 백테스트, 실행용 트레이딩 플랫폼입니다.

계정 하나로 충분합니다. Hyperliquid 과 Lighter 의 무기한 선물(Perps). 8 개 체인의 현물. AAPL, TSLA, NVDA 같은 토큰화된 미국 주식. 금과 유류.

여러분은 그중 6 가지를 사용합니다. 각 기능과 데스크에서의 역할은 다음과 같습니다.

1기능           데스크 역할          하는 일
2Harness           두뇌의 자리  Minara 도구와 함께 Opus 5.5 를 실행
3Chat              스캔              출처를 포함한 실시간 리서치
4Strategy Studio   코드 + 백테스트   아이디어 → 코드 → 백테스트 → 페이퍼
5Autopilot         라이브              손절매와 함께 전략을 24시간 운영
6Workflow          관찰             알림 및 예약된 리서치
7Marketplace       수익              살아남은 전략 게시, 수익 공유

Harness (Opus 5.5 가 자리 잡는 곳)

https://x.com/minara/status/2097413018510618899

Opus 5.5 를 Minara AI 에 연결하는 방법입니다.

사용하게 될 Harness 의 두 가지 기능:

1. Institution Mode 는 리서치 및 리스크 에이전트의 라운드테이블을 운영합니다. 오직 조사만 하며 거래할 수 없습니다. 그래서 여러분의 리스크 관리자가 됩니다.
2. 안전 스택(safety stack) 은 모든 거래를 미리 보여주고, 규모, 익스포저, 슬리피지를 제한하며 비상 정지 장치를 갖추고 있습니다. 모델이 제안합니다. 당신이 승인합니다.

Strategy Studio. 연구실입니다.

두 가지 종류의 전략을 구축합니다.

1유형             답하는 질문                    예시
2시계열(time-series)      하나의 자산에 언제 거래할 것인가    ETH 4h 돌파
3횡단면(cross-sectional)  어떤 자산을 보유할 것인가       상위 5개 매수, 하위 5개 공매도

자연어로 아이디어를 설명하거나 PineScript 를 붙여넣으세요. Minara 가 읽기 쉬운 코드를 작성하고 자동으로 백테스트를 수행합니다. 크립토는 Binance 데이터, TradFi 는 FMP 데이터를 사용하며 수수료와 슬리피지가 반영됩니다.

수익률, 낙폭(drawdown), 샤프 지수, 이익 팩터, 승률 및 모든 개별 거래 내역을 얻게 됩니다.

이번 구축에서 중요한 세 가지는 다음과 같습니다:

1AI에 거래 전송    손실이 난 이유를 물어봄
2버전             모든 수정은 새 버전이 되며 라이브는 건드리지 않음
3페이퍼 모드           실제 자금 없이 실시간 데이터로 실행

Autopilot. 실행 데스크입니다.

전략을 24 시간 운영합니다. 포지션을 열고, 각각에 익절과 손절을 설정하며, 트레일링 스탑을 적용하고, 시그널이 반전되면 방향을 뒤집습니다.

Sharpe Guard 2.0(Minara 자체 추세 전략) 이나 Strategy Studio 에서 배포한 어떤 전략이든 실행할 수 있습니다.

유료 플랜, 최소 $500 의 사용 가능 잔고, 교차 마진(cross margin) 이 필요합니다. 선택 사항인 낙폭 제한(drawdown limit) 을 설정하면 해당 수치 도달 시 모든 포지션을 청산합니다.

Minara 는 결코 여러분의 거래 상대방(counterparty) 이 되지 않습니다. 모든 거래는 실제 거래소에서 체결됩니다.

Workflow, Marketplace, Skills. 각각 한 줄 요약입니다.

• Workflow: 자동화 내용을 한 문장으로 설명하면, 가격, 지갑, 스케줄에 반응하여 Telegram 으로 알림을 보내는 파이프라인이 됩니다.
• Marketplace: 검증된 전략을 게시하고 수익 분배율을 설정하세요. 크리에이터는 구독자에게 발생한 실현 수익의 일부를 받습니다.
• Skills: AgenKit 도 실행되는 Claude Code 안으로 Minara 를 불러오는 공식 팩입니다. 파트 3 에서 설정합니다.

이것이 플로어의 전부입니다. 데스크의 모든 단계에 제자리가 있습니다.

파트 3: 8 단계 세팅

1~6 단계는 거래를 시작하게 해줍니다. 7, 8 단계는 나중에 확장할 도구들을 추가합니다.

1 단계. 계정을 만드세요.

minara.ai 에서 Google 또는 이메일로 가입하세요. 기본적으로 Hyperliquid 지갑 1 개와 Lighter 지갑 1 개가 생성됩니다.

2 단계. 지갑에 자금을 넣으세요.

반드시 Arbitrum 네트워크의 USDC 만 보내세요. 그 외에는 입금 처리되지 않습니다. 최소 입금액은 10 USDC 입니다. 아직 코인이 없으신가요? Deposit 을 클릭하고 MoonPay 나 Banxa Pay 를 통해 카드로 구매하세요.

나중에 Autopilot 을 쓰려면 유료 플랜과 최소 $500 의 사용 가능 잔고가 필요합니다.

3 단계. Harness 를 설치하세요.

minara.ai 에서 macOS(Apple Silicon), Windows, Linux 용을 다운로드하세요. Minara 계정으로 로그인합니다.

4 단계. Opus 5.5 를 두뇌로 지정하세요.

Agent → Model → Claude Opus 5.5 를 선택합니다. Reasoning 은 High 로 설정하세요.

5 단계. 제대로 보이는지 확인하세요.

1내 Minara 잔고는 얼마이고, 지금 BTC 펀딩비와
2미결제약정은 어떻게 움직이고 있어? 출처를 밝혀줘.

숫자가 앱과 일치하고 각각 출처가 달려 있다면 연결된 것입니다.

6 단계. 첫 실거래를 체결하세요.

110 USDC 어치의 ETH 를 매수해.

에이전트가 먼저 자산, 수량, 경로를 보여줍니다.

일치할 경우에만 승인하세요.

단 한 번의 실제 체결. 두뇌부터 거래소까지 전체 파이프라인이 작동합니다.

7 단계. 데스크를 Claude Code 로 가져오세요.

Claude Code 를 열고 /model 을 입력한 뒤 Opus 5.5 를 선택하고 다음을 전송하세요:

1Run "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Minara-AI/skills/main/scripts/claudecode-minara-skill-setup.sh | bash" to install Minara CLI, Minara Skills and set following config. Follow the login URL when prompted.

그런 다음 "Login to Minara" 라고 말하고 브라우저에서 인증하세요.

8 단계. AgenKit 를 추가하세요.

agenkit.xyz 에서 키를 받으세요(Node 18+ 필요). 그런 다음 같은 프로젝트에서 다음을 실행합니다:

1npx agenkit activate <license-key>
2npx agenkit install engineering-kit

역할 분담은 단순합니다. Opus 5.5 는 생각합니다. Minara 는 거래합니다. AgenKit 는 게이트 검사기나 야간 보고서처럼 Minara 가 기본 제공하지 않는 도구를 만듭니다.

14 단계와 20 단계에서 이를 사용합니다.

파트 4: 전략을 찾고, 그것을 죽이려 시도하라

이제 데스크가 본연의 일을 합니다. 아이디어를 찾는 것이 절반입니다. 나쁜 아이디어를 죽이는 것이 나머지 절반입니다.

승리하는 전략 찾기

9 단계. 스캔 - 아직 전략은 없습니다.

애널리스트에게 절대 전략부터 요구하지 마세요. 시장을 먼저 물어보세요.

1Minara 실시간 데이터로 크립토와 미국 주식을 스캔해.
2
31. 레짐: BTC 및 ETH 추세, 펀딩비, 미결제약정,
4   ETF 자금 흐름, 스테이블코인 유동성.
52. 지난 3개월간 어떤 섹터나 자산이 시장을 주도했는가?
63. 어디에 포지션이 몰려 있고, 어디가 소외되어 있는가?
74. 향후 14일 내에 예정된 촉매제가 있는가?
8
9아직 전략을 제안하지 마.
10모든 숫자에 출처와 타임스탬프를 밝혀.
11오래되었거나, 누락되었거나, 상충하는 정보가 있으면 표시해.

10 단계. 실제로 거래할 수 있는 것을 확인하세요.

1이 섹터의 자산 중 Minara 에서 거래할 수 있는 것은 무엇이고,
2어떤 전략 유니버스에 속해 있어? 그룹화해 줘.

실제 세션에서 스캔을 통과한 섹터 ETF 는 아예 거래할 수 없었습니다. 아이디어는 기업 바스켓으로 바뀌어야 했습니다. 이런 사실은 하루를 투자한 후가 아니라 3 분 만에 알아야 합니다.

11 단계. 5 개의 가설, 각각 반대편에 패자가 존재해야 합니다.

1이 스캔을 바탕으로 테스트 가능한 5개의 트레이딩 가설을 제시해.
2
3각각에 대해:
4- 관찰할 수 있는 시그널
5- 그것이 작동해야 하는 이유
6- 반대편에 누가 있으며, 그들이 계속 잃는 이유
7- 시계열인지 횡단면인지
8- 그것이 틀렸음을 증명하는 정확한 조건
9
10흥미로운 정도가 아니라 테스트 가능성 기준으로 순위를 매겨.

"반대편에 누가 있는가" 가 가장 중요한 필터입니다. 강제 매도자. 펀딩비를 지불하는 레버리지 롱 포지션. 정해진 일정에 맞춰 리밸런싱해야 하는 펀드. Opus 가 패자를 지목하지 못한다면 우위(edge) 는 없습니다.

12 단계. Strategy Studio 에서 구축하세요.

가장 좋은 가설을 골라 자연어로 말하세요.

단일 자산, 시계열:

1ETH 4시간봉 시계열 전략. 가격이 20바 고점을 돌파하고
2변동성이 100바 평균 미만일 때 매수.
3손절은 ATR 2배, 익절은 ATR 3배. 롱과 숏 모두.

Coin 30 대상 순위 기반 아이디어, 횡단면:

1단기 모멘텀과 가격 정규화 MACD 를 결합해.
2상위 5개 매수, 하위 5개 공매도, 매일 리밸런싱,
3동일 비중.

Minara 가 코드를 작성하고 백테스트를 실행합니다.

Opus 가 직접 로직을 짜게 하고 싶나요? PineScript 를 작성하게 한 뒤 Code import 를 사용하세요. 한 가지 규칙: 모든 돌파 레벨은 ta.highest(high, 20)[1] 처럼 완성된 봉만 사용해야 합니다. [1] 이 없으면 백테스트가 미래를 보게 됩니다.

13 단계. 관문을 통과시키세요.

5 개의 관문. 하나라도 실패하면 리서치로 돌아갑니다.

관문 1. 정직한 설정.

실제로 거래할 거래소의 수수료를 설정하세요. 슬리피지는 기본값보다 높게 올리세요. 가장 긴 기간을 사용하세요. 조회 기간(lookback) 이 길 경우 웜업 바를 추가하세요.

수수료는 사람들이 생각하는 것 이상으로 결과를 좌우합니다. Minara 는 236 개의 공개 TradingView 전략을 재구축하고 실제 Hyperliquid 수수료를 적용해 다시 돌렸습니다. 14 개는 수수료 0 일 때 수익이 났지만 수수료가 붙자 손실을 기록했습니다. 그 14 개는 모두 연간 200 회 이상 거래했습니다. 연간 25 회 미만으로 거래한 전략은 수익률을 거의 그대로 유지했습니다.

결국 약 7 개 중 1 개만이 자신의 백테스트를 재현하면서 수수료 차감 후에도 수익을 냈습니다.

관문 2. 올바른 숫자를 읽으세요.

총수익률이 먼저가 아닙니다.

승률과 이익 팩터를 함께 보세요. 해당 연구에서 살아남은 대부분은 35%~50% 의 승률만 기록했습니다. 몇 번의 큰 승리가 수많은 작은 손실을 메웠습니다.

롱과 숏을 분리해서 확인하세요. 롱숏 포트폴리오라면 베타는 0 에 가까워야 합니다.

관문 3. 리스크 관리자.

전략을 만든 사람이 승인해서는 안 됩니다. Institution Mode 를 열고 리스크 담당자에게 이 브리핑을 넘기세요:

1당신은 리스크 관리자입니다. 당신의 임무는 이것을 기각(REJECT)하는 것입니다.
2
3백테스트가 조작되었을 수 있는 모든 이유를 찾으세요:
4- 로직 내 미래 참조(look-ahead)
5- 소수의 거래나 단일 심볼에서 나온 수익
6- 전체 곡선을 떠받치는 단 하나의 시장 레짐
7- 신뢰하기엔 너무 적은 거래 횟수
8- 우위를 지워버리는 수수료나 슬리피지
9
10마지막에 KEEP 또는 KILL 과 가장 큰 이유를 적으세요.

그런 다음 Strategy Studio 에서 최악의 거래들을 선택하고 AI 에게 실패 이유를 물어보세요.

관문 4. 스트레스 테스트.

진짜 우위는 뾰족한 첨탑이 아니라 평평한 고원입니다.

모든 파라미터를 살짝씩 건드려 보세요. 결과가 무너진다면 운 좋게 맞춘 숫자였을 뿐입니다.

수수료와 슬리피지를 두 배로 늘려보세요. 죽어버린다면 실제 체결을 감당할 여력이 없었던 것입니다.

최근 1 년만 따로 테스트하세요. Minara 의 워크스루에서는 3 년간 벤치마크를 압도했던 버전이 최근 1 년 기준으로는 손실을 기록했습니다. 에이전트가 배포 전에 이를 잡아냈습니다.

관문 5. 페이퍼 트레이딩으로 전진 테스트.

페이퍼 모드를 몇 주간 돌리세요. 백테스트와 비교하세요. 무너진다면 백테스트가 거짓말을 한 것이고, 당신은 무료로 그 사실을 알아낸 것입니다.

Minara 자체 Academy 도 명확히 말합니다. 백테스트가 완벽해 보일 때까지 튜닝하는 것은 과적합입니다.

제가 사용하는 체크카드입니다. 본인의 리스크 성향에 맞게 조정하세요.

1관문            통과 조건
2설정        실제 거래소 수수료 적용, 슬리피지 상향
3샘플          100회 이상의 청산 거래
4품질         Sharpe > 1, 이익 팩터 > 1.3
5고통            실제로 버틸 수 있는 낙폭
6벤치마크       매수 후 보유(Buy & Hold) 대비 우위
7중립 포트폴리오   베타 0 근접
8리스크 관리자    KEEP
9스트레스          고원 형태, 2배 비용에서도 생존
10최근          최근 1년 기준 여전히 유효
11전진          페이퍼 트레이딩이 몇 주간 백테스트를 추적

14 단계. 체크카드가 스스로 집행되게 만드세요.

새벽 2 시에 기억해야 하는 규칙은 건너뛰게 됩니다. 코드에 담긴 규칙은 그렇지 않습니다.

1/agenkit export 된 Minara 백테스트 리포트를 읽어들이고,
2체크카드의 모든 항목을 통과하지 않으면 전략을 배포 가능으로
3표시하지 않는 게이트 검사기를 만들어. 테스트 우선.

파트 5: 24 시간 운영하고 매일 밤 더 똑똑하게 만들기

살아남은 전략을 라이브로 보냅니다. 천천히요.

시스템을 매일 밤 더 똑똑하게 만들기

15 단계. Autopilot 에 배포하세요.

Strategy Studio 에서 전략을 배포하세요. 공식 전략 옆의 Autopilot 목록에 나타납니다.

그런 다음:

1. Autopilot 을 열고 My 아래에서 내 전략을 선택하세요.
2. 거래 범위를 확인하세요: 거래해야 할 자산만 포함되어야 합니다.
3. 격리 마진(isolated margin) 이나 범위 밖 포지션은 먼저 청산하세요. Autopilot 은 교차 마진이 필요합니다.
4. 초기 자본 낙폭 제한(equity drawdown limit) 을 설정하세요. 도달하면 Autopilot 이 모든 것을 청산하고, 주문을 취소하고, 멈추고, 이메일을 보냅니다.
5. 확인하고 시작하세요.

하나의 전략, 하나의 자산, 작은 규모로 시작하세요. 몇 주간 깔끔한 라이브 결과가 나온 후에만 규모를 키우세요.

16 단계. 하우스와 벤치마크를 비교하세요.

Minara 의 자체 추세 전략인 Sharpe Guard 2.0 과 나란히 돌려보세요.

리스크 조정 수익률 기준으로 보수적이고 레짐을 인식하는 추세 추종 전략을 이기지 못한다면, Sharpe Guard 를 돌리면서 리서치를 계속하세요.

17 단계. 감시자를 설정하세요.

Autopilot 은 거래합니다. Workflow 는 감시합니다. 첫날 구축할 세 가지:

11. 매일 UTC 오전 8시: 시장 레짐 요약
2   (BTC 추세, 펀딩비, ETF 자금 흐름) 을 내 Telegram 으로 전송.
3
42. BTC 가 오늘 시가 대비 8% 하락하면: 즉시 Telegram
5   알림.
6
73. 매주 일요일 오후 6시: 이번 주
8   스마트 머니의 주요 움직임 요약.

18 단계. 매일 밤 검토하세요.

이 과정이 단순한 봇을 학습하는 데스크로 바꿉니다. Harness 에서 매일 밤 한 번씩 검토를 돌리세요:

1내 거래 내역과 미결제 포지션을 가져와.
2
3각 라이브 전략에 대해:
41. 지난 7일의 라이브 성과와 백테스트를 비교해.
52. 모든 손실 거래를 당시 시장 맥락과 함께 나열해.
63. 근본 원인 패턴이 있다면 찾아내.
74. 실제 패턴마다 하나의 규칙을 lessons.md 에 작성해.
8   날짜와 증거를 포함해.
95. 전략당 최대 하나의 변경 사항만 제안해.
10
11라이브 환경은 아무것도 바꾸지 마. 제안만 해.

19 단계. 모든 변경 사항을 다시 관문에 통과시키세요.

제안은 변경이 아닙니다.

Strategy Studio 에서 전략을 수정하세요. 그러면 새 버전이 생기고 라이브 버전은 그대로 남습니다. 다시 관문을 통과시키세요. 통과했을 때만 이전 버전을 멈추고 새 버전을 배포하세요.

20 단계. 검토를 자동화하세요.

1/agenkit 내 Minara 거래 내역을 가져와 고정된 형식으로
2lessons.md 에 추가하고 1페이지 보고서를 보내주는
3야간 작업을 만들어. 읽기 전용 접근. 테스트 우선.

21 단계. 살아남은 것을 게시하세요.

깨끗하게 관문을 통과하고 라이브 트랙 레코드가 있는 전략은 자산입니다. Marketplace 에 게시하고 수익 분배율을 설정한 뒤, 다음 전략을 연구하는 동안 수익을 창출하게 두세요.

솔직한 계약서. 캡처해 두세요.

이 데스크가 할 수 있는 것:

1Opus 5.5 에 실시간 데이터와 실행 권한 부여
2아이디어를 읽기 쉽고 버전 관리되는 코드로 전환
3실제 수수료와 슬리피지를 반영한 백테스트
4별도의 리스크 리뷰 실행
5실시간 데이터 기반 페이퍼 트레이딩
6엄격한 손절매와 함께 생존 전략 24시간 운영
7Telegram 알림
8모든 체결 내역을 다음 날 리서치에 반영

이 데스크가 할 수 없는 것:

1수익 보장
2백테스트를 실제 체결과 동일하게 만들기
3관문을 건너뛸 경우 과적합으로부터 구해주기
4승인 없이 거래하기
5크레딧 0 으로 워크플로우 유지
6부실한 아이디어를 우위로 바꿔주기

전체 시스템을 한 페이지에

1단계    내용                          위치
21-2      계정, USDC                 Minara
33-5      두뇌로서의 Opus 5.5         Harness
46        첫 실거래              Harness
57-8      터미널 데스크 + 엔지니어     Claude Code, AgenKit
69-11     스캔, 유니버스, 가설    Opus 5.5 + Chat
712       전략 구축            Strategy Studio
813       5단계 관문               Studio + Institution Mode
914       게이트 검사기                  AgenKit
1015-16    라이브 전환, 벤치마크            Autopilot
1117       감시자                      Workflow
1218-20    검토, 재검증, 자동화     Harness, Studio, AgenKit
1321       생존 전략 게시             Marketplace

마무리

저는 하나의 질문에서 시작했습니다. Opus 5.5 가 실제 백테스트를 견디는 전략을 찾을 수 있을까?

혼자서는 불가능합니다. 텅 빈 방에 있는 애널리스트일 뿐입니다.

플로어를 주면 데스크가 됩니다. Minara AI 가 그 플로어입니다. 실시간 데이터, 진짜 연구실, 제한 조건이 있는 지갑, 잠들지 않는 오토파일럿. AgenKit 는 플로어가 제공하지 않는 것을 만드는 엔지니어링 팀입니다.

승리하는 데스크는 Opus 에게 무엇을 살지 묻지 않습니다.

먼저 스캔합니다. 모든 아이디어에 반대편 패자를 요구합니다. 7 개 중 6 개의 전략을 죽입니다. 살아남은 것을 페이퍼 트레이딩합니다. 작게 시작합니다. 매일 밤 모든 체결을 검토합니다.

이전 글에서는 GPT-6 Astra 를 활용한 수학적 트레이딩 모델, 1 인 헤지펀드 아키텍처, Jev 를 이용한 밀리초 단위 의사결정 레이어를 다루었습니다. 이번 글은 그 모든 것에 빠져 있던 조각을 채웁니다. 애초에 전략을 찾아내는 데스크 말입니다.

자, 질문을 던집니다.

당신은 여전히 챗봇에게 무엇을 살지 묻고 있습니까, 아니면 7 번째 아이디어가 24 시간 거래될 수 있도록 6 개의 아이디어를 죽이는 데스크를 운영하고 있습니까?

틀린 답은 없습니다. 하지만 누군가의 수준을 아주 솔직하게 드러내는 답은 있습니다.