🧭 AI Trader Team 작동 원리
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how it works

이 리포트는 실제로 이렇게 만들어집니다

AI Trader Team은 슬래시 커맨드(스킬) → 병렬 서브에이전트(관점별 페르소나) → 결정론적 계산 도구, 3개의 실행 계층과 결과를 다음 실행으로 이어주는 원장(Report) 계층으로 구성됩니다.

아래에서 한 종목을 분석할 때 실제로 무슨 일이 벌어지는지 단계별로 보여드립니다.

⚠️ 교육 및 연구 목적입니다. 투자자문이 아니며, 최종 판단과 책임은 사용자 본인에게 있습니다.

4개 계층, 하나의 순환 구조

세 계층이 매 실행마다 계산을 담당하고, 네 번째 계층이 그 결과를 다음 실행이 다시 참고할 수 있도록 이어줍니다.

Skill Layerskills/*.md
시나리오별 진입점. 슬래시 커맨드 하나가 어떤 에이전트를 몇 개, 어떤 방식으로 부를지 정의합니다.
↓
Agent Layeragents/*.md
관점별 병렬 서브에이전트. 서로 다른 판단 기준을 갖도록 설계해, 의견이 갈리는 것 자체가 신호가 되게 합니다.
↓
Tool Layertools/*.py
정밀 계산과 데이터 검증. 서술(LLM)과 계산을 분리해 부동소수점 오차·암산 실수를 원천 차단합니다.
↓
Report Layerreports/*.md
원장과 실행 산출물. 스킬 실행 간 상태를 이어주는 단일 소스입니다.

대표 파이프라인 — /trade-team

하나의 종목을 4개 관점으로 동시에 심층 분석하는, 가장 비용이 큰(고비용·4-agent) 스킬입니다.

1
사용자가 명령을 실행합니다
/trade-team AAPL — 분석 대상 티커 하나를 인자로 받습니다.
2
조사 가능성을 먼저 점검합니다
웹 검색이 불가능하면 여기서 중단합니다 — 서브에이전트가 조용히 학습 지식만으로 답하는 것을 막기 위함입니다. 가능하면 데이터 충분도를 A(충분)/B(부분적)/C(부족) 등급으로 매깁니다.
3
4개 관점을 같은 응답 안에서 동시에 병렬 실행합니다
순차 호출은 금지입니다 — 순차로 하면 병렬의 의미가 없습니다. 각 서브에이전트는 최소 2개 이상 독립 출처로 수치를 교차검증하고, 근거마다 🟢/🟡/🔴 신뢰도를 태깅합니다.
📈
추세 분석가
"지금 추세를 따라 진입해야 하는가?"
🌐
매크로 분석가
"거시 환경이 우호적인가, 역풍인가?"
🛡️
리스크 관리자
"틀렸을 때 얼마나 잃는가?"
💧
수급 분석가
"실제로 사고 있는 주체는 누구인가?"
4
팀장이 4차원 점수표로 종합합니다
각 에이전트의 점수(0~5)와 Bull/Bear/Neutral 태그를 한 표에 나란히 놓습니다. 절충하지 않습니다.
5
잠정 판정
4개 태그가 대체로 일치하면 그 방향으로 잠정 판정합니다. 태그가 갈리거나 점수 분산이 크면 곧바로 Gray Zone으로 확정합니다 (이 경우 6단계는 생략).
Bull Bear Neutral Gray Zone — 의견 불일치 자체가 신호
6
집계 역방향 검증 (잠정 판정이 수렴했을 때만)
4개 보고서의 "반증"/"실패 시나리오"를 전부 모아 하나로 합쳤을 때, 개별로는 안 보이던 새로운 복합 리스크가 드러나는지 확인합니다. 판정을 뒤집을 정도면 Gray Zone으로 하향하고, 아니면 캐비엇으로 명시합니다.
7
최종 리포트
한줄 결론, (Gray Zone이면) 의견 불일치 설명, 리스크 관리자의 실패 시나리오(항상 별도 노출), 공격적/온건적/보수적 3단계 대응 전략, 4개 보고서를 집계한 데이터 신뢰도 종합(가장 약한 고리 기준)으로 구성됩니다.
핵심: 의견이 갈리는 것은 버그가 아니라 신호입니다. 억지로 하나의 결론으로 합치지 않습니다.

숫자는 LLM이 아니라 결정론적 코드가 계산합니다

tools/trading_rigor.py가 Decimal 기반으로 정밀 계산하고, 에이전트는 그 결과를 그대로 인용합니다.

position-size고정 비율 기준 포지션 사이징
kelly켈리 기준 최적 베팅 비율
risk-reward손절·목표가 기반 손익비
correlation보유 포지션 간 상관계수
portfolio-heat계좌 전체 합산 리스크
cross-validate시세/지표 2개 이상 출처 교차검증
"에이전트는 숫자를 인용하지, 계산하지 않는다."

나머지 스킬과 reports/ 원장이 만드는 순환

스킬들은 서로 독립적으로 실행되지만, 원장 덕분에 매번 같은 정보를 다시 묻지 않습니다.

/screen
저비용
7개 하드 메트릭으로 후보를 빠르게 Pass/Fail/Watch 판정
/trade-team
고비용 · 4-agent
Pass한 종목만 4개 관점 병렬 심층 분석
/position-review
저비용
보유 포지션의 최초 진입 근거가 여전히 유효한지 재점검
/portfolio
저비용 · LLM 판단 없음
보유 포지션 전체의 실시간 손익·포트폴리오 히트 대시보드
/post-mortem
저비용
청산된 포지션의 실현 손익(R-멀티플)과 판단 귀인 회고
원장: reports/positions.md(보유 포지션), reports/watchlist.md(관심 종목)에 실제 데이터만 기록합니다. /position-review·/screen을 인자 없이 호출하면 이 표 전체를 대상으로 삼고, /post-mortem은 청산가 칸을 조회해 실현 손익을 계산합니다.