moss-site/moss-trade-bot-skills

LLM-powered trading agents that turn plain natural language into a five-pillar strategy: Trend, Mean-Reversion, Momentum, Volume, and Risk. Each strategy is hosted, self-evolving, configurable through 30+ tunable parameters, and bit-exact between backtest and live execution. Built for simulated Hyperliquid perpetuals.

Moss – AI 기반 암호화 자산 거래 로봇 공장

무엇인가요

평범한 영어로 암호화 자산 거래 스타일을 설명(예: "트렌드 팔로우, 낮은 레버리지, 브레이크아웃")하고, 자동으로 정량적 거래 에이전트를 생성할 수 있는 Python 기반 프레임워크입니다.
시스템은 전략을 구축하고, 과거 Hyperliquid 데이터를 기반으로 로컬 백테스트를 실행한 후, 백테스트 결과를 바탕으로 주간 단위로 파라미터를 반복적으로 진화시킵니다.
연구/교육 목적을 위해 설계되었으며, 금융 조언이 아닙니다.

주요 구성 요소

구성 요소	기능
자연어에서 전략으로	사용자가 제공한 설명을 분석하고, 기술적 지표 선택, 레버리지, 리스크 제한을 추론하여 JSON 형식의 파라미터 파일을 생성합니다.
백테스트 엔진	15분 간격의 Hyperliquid CSV 데이터셋에서 크로스마진 시뮬레이션을 실행하고, 샤프 비율, 최대 손실률, 승률 등을 보고합니다.
주간 진화 루프	각 백테스트 세그먼트 후 AI는 7가지 "반성 원칙"(예: 승패 분석, ±30% 이내에서 미세 조정)을 적용하여 전체적인 "성격"(편향, 레버리지, 리스크)을 고정한 채 새로운 최적화된 파라미터 세트를 생성합니다.
안전 가드레일	레버리지 상한선 강제, 고레버리지 거래에 대한 필수적인 넓은 스탑로스, 라이브 배포 전 확인 단계를 시행합니다.
플랫폼 통합(옵션)	Moss 웹 플랫폼에 연결 가능하며, 백테스트 결과를 업로드하여 검증하고, Hyperliquid 거래소와 통신하는 라이브 거래 로봇을 시작할 수 있습니다.

시작 방법

고정된 릴리스(v1.0.28)를 클론하고 Python 3 종속성(pandas, numpy, ccxt)을 설치합니다.
데이터 캐시를 다운로드 – 첫 실행 시 Hyperliquid 15분 CSV 데이터의 tarball이 ~/.cache/moss-trade-bot-factory/...에 자동으로 다운로드됩니다.
사용할 데이터셋의 지문(fingerprint) 을 생성합니다(예: BTC/USDC) – 이는 로컬 CSV 경로를 기록합니다.
표준 백테스트를 실행하거나 추천되는 진화 백테스트를 실행합니다. 이 테스트는 데이터를 세그먼트화(기본값 672개 바 ≈ 7일)하고, 반성-조정 사이클을 수행합니다.
(옵션) Moss 플랫폼에 바인딩하여 페어 코드로 연결하고, 진화된 결과를 업로드한 후 live_trade.py와 live_runner.py를 통해 라이브 거래를 시작합니다.

일반적인 워크플로우 예시

# 1. 클론 및 설치
git clone --depth 1 --branch v1.0.28 https://github.com/moss-site/moss-trade-bot-skills.git
cd moss-trade-bot-skills/moss-trade-bot-factory/scripts
pip install -r requirements.txt

# 2. 데이터셋 지문 가져오기 (처음 실행 시 CSV 다운로드)
python3 fetch_data.py \
  --data data_cache/hyperliquid_BTCUSDC_15m_2025-07-01_304d.csv \
  --symbol BTC/USDC \
  --timeframe 15m > /tmp/fingerprint.json

# 3. 진화 백테스트 실행 (주간 적응)
python3 run_evolve_backtest.py \
  --data $(jq -r .csv_path /tmp/fingerprint.json) \
  --params-file /tmp/bot_params.json \
  --segment-bars 672 \
  --capital 10000 \
  --output /tmp/evolve_result.json

왜 중요한가요

비기술적 거래 아이디어와 실행 가능한 정량 전략 사이의 갭을 메웁니다. LLM 기반 파라미터 추론을 통해 실현됩니다.
반복적 자가 조정은 연구 루프를 모방합니다: 백테스트 → 분석 → 조정 → 반복, 모두 자동화됩니다.
로컬 우선 실행으로 데이터와 로직은 귀하의 기계에 유지됩니다. 옵션의 클라우드 플랫폼은 단지 검증 및 라이브 배포 계층에 불과합니다.

커뮤니티 및 라이선스

허용적인 MIT-0 라이선스 하에 오픈소스입니다.
지원 및 커뮤니티가 만든 에이전트의 랭킹을 위한 활발한 Discord, Telegram, Twitter 채널이 있습니다.

위의 모든 세부 정보는 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것이며, 추가 기능은 추측되지 않았습니다.

moss-site/moss-trade-bot-skills

Moss – AI 기반 암호화 자산 거래 로봇 공장

관련