Hyperliquid에서 22명의 에이전트를 고용해 경주를 시켜보니, 무엇을 발견했을까? (전략 코드 포함)

원문 출처:Jason Goldberg

편집｜Odaily@OdailyChina); 번역｜Azuma(@azuma_eth)

우리는 Senpi를 통해 Hyperliquid에 22개의 자율 거래 AI 에이전트를 배포했으며, 각 에이전트에는 1000달러의 실제 자금이 할당되었습니다.

이들은 24시간 내내, 주 7일 동안 작동합니다 — 시장을 스캔하고, 포지션을 열고, 이동 손절가를 설정하며, 리스크를 관리합니다 — 전 과정에 인적 개입은 없습니다.

초기 자금 22,000달러를 투입하고 5,000건 이상의 거래를 실행한 후, 우리가 얻은 경험과 교훈을 요약해 보겠습니다.

일반적인 결론

"더 적은 거래"에 "더 높은 신념"을 더하면 항상 "더 나은 결과"를 얻습니다. 이는 가끔 발생하는 현상이 아니라, 매번 성립하는 법칙입니다.

• Odaily 주: Fox, Bison, Ghost Fox 및 후술될 Grizzly, Viper, Mamba, Anaconda 등은 각기 다른 전략을 실행하는 에이전트의 이름입니다.

위 그림에서 볼 수 있듯이, 에이전트 "Fox"와 에이전트 "Ghost Fox"는 동일한 스캔 도구를 사용합니다. Fox는 신호 중 일부만 선택적으로 실행하는 반면, Ghost Fox는 더 많은 신호를 실행합니다. 결과적으로, 두 에이전트의 투자 수익률(ROI) 차이는 56%포인트에 달했습니다.

진정한 이점은 스캔 도구 자체에 있는 것이 아니라, 올바른 신호를 기다릴 수 있는 규율에 있습니다.

• 거래 횟수가 400회를 초과한 모든 에이전트는 심각한 손실을 기록했습니다.
• 반면, 거래 횟수가 120회 미만인 에이전트는 모두 수익을 냈습니다.

더 많은 거래는 더 많은 기회를 의미하지 않습니다 — 그것은 더 많은 무효 거래, 더 많은 수수료, 그리고 더 많은 노이즈 리스크 노출을 의미합니다.

수익은 '멱법칙 분포'를 따릅니다

우리 성과가 가장 좋은 에이전트들에서는, 3~5건의 거래가 전체 이익을 기여했으며, 나머지 거래들은 대부분 소폭 손실 발생 후 신속히 손절되었습니다.

Fox를 예로 들면, 세 건의 최고 거래(ZEC, TRUMP, FARTCOIN)는 합계 350달러 이상의 이익을 냈습니다. 나머지 46건의 거래는 합계 100달러 이상의 손실을 기록했으며, 최종 결과는 약 248달러의 순이익이었습니다.

이는 전적으로 전략 설계의 결과입니다. 우리의 설계는 다음과 같습니다: 신념이 높을 때 과감히 진입하고, 몇 분 내에 손절하며, 수익 포지션은 계속 유지시키고, DSL High Water 이동 손절 전략을 통해 피크 수익의 일부를 확정합니다. 평균 이익이 평균 손실의 10배일 때, 승률이 43%에 불과하더라도 안정적으로 수익을 낼 수 있습니다.

"안전한" 거래를 통해 높은 승률을 유지하려고 시도한 에이전트들은 오히려 모두 손실을 냈습니다 — 왜냐하면 미세한 이익 목표를 설정한 각 거래마다 여전히 수수료와 시장 리스크를 부담해야 하기 때문입니다.

비밀 무기: Hyperfeed

Fox 및 다른 안정적인 성과를 보이는 에이전트들은 모두 Senpi의 Hyperfeed를 기반으로 구축되었습니다.

Hyperfeed는 Hyperliquid 상의 모든 거래자가 현재 수익을 내고 있는 자산을 실시간으로 추적할 수 있는 시스템입니다. 이는 과거 순위나 기타 지연된 지표가 아니라, 현재 시점 전체 거래소에서 수익을 내고 있는 거래 행위입니다.

우리가 사용하는 핵심 스캔 도구인 Emerging Movers는 90초마다 한 번씩 Hyperfeed의 시장 집중도 데이터를 읽어들입니다. 스마트 머니가 갑자기 특정 자산으로 이동할 때: 예를 들어 특정 거래자가 순위표에서 최소 15계단 이상 급상승하거나, 특정 수익 기여 속도가 갑자기 상승하거나, 또는 여러 최상위 거래자들이 동시에 동일한 포지션을 집중적으로 개설할 때, 스캔 도구는 시세가 완전히 가격 반영되기 전에 신호를 포착할 수 있습니다.

이것이 바로 Senpi를 통해 Hyperliquid 상에서 전략을 구축하는 구조적 이점입니다. 당신은 최상위 거래자들의 이익이 어디로 집중되고 있는지 실시간으로 확인하고 즉시 행동할 수 있습니다. 다른 거래소는 이러한 가시성을 제공하지 않으며, 다른 플랫폼도 자율 에이전트가 이를 기반으로 실행하도록 할 수 없습니다.

우리 성과가 가장 좋은 에이전트들은 모두 이러한 유형의 데이터를 사용하고 있습니다:

• Fox / Vixen: Emerging Movers를 통해 스마트 머니가 특정 자산에 갑자기 집중되는 것을 식별;
• Grizzly: 포지션 개설 전 Hyperfeed를 통해 BTC 상의 스마트 머니 포지션 분석;
• Bison: 스마트 머니 방향을 강제 조건으로 설정 — 방향이 반대라면 거래하지 않음;

반면, 성과가 가장 나쁜 에이전트들은:

• 스마트 머니 신호를 완전히 무시함, 예: Viper, Mamba는 순수 기술적 분석 기반;
• 만료된 스마트 머니 데이터(Scorpion v1) 사용, 몇 달 전의 포지션을 새로운 신호로 간주;

따라서 결론은 매우 명확합니다. 실시간 Hyperfeed 데이터를 기반으로 거래하는 에이전트의 성과는 모든 순수 기술적 전략을 전면적으로 능가합니다.

평균 회귀 전략은 영구 선물 시장에서 통하지 않습니다

우리는 "가격이 지나치게 벗어나면 곧 회귀할 것"이라는 논리에 기반하여 세 가지 다른 버전의 에이전트를 테스트했으며, 구체적인 성과는 다음과 같습니다:

• Viper: -18%
• Mamba: -33%
• Anaconda: -22%

결과는 모두 손실이었습니다. 문제는 Hyperliquid 영구 선물 시장의 추세성이 평균 회귀 가능성보다 훨씬 강하다는 점입니다. 하락 추세에서 바닥을 잡는 것은 이 시장에서 가장 비용이 큰 실수입니다. 이러한 에이전트들은 소위 "지지선"에서 계속해서 롱 포지션을 취했지만, 가격은 수일 동안 계속해서 하락했습니다.

우리가 테스트 중인 수정 방안은 거시적 시장 상태 필터 도구를 추가하는 것입니다. 즉, BTC의 4시간 추세가 하락일 때, "평균 회귀 전략" 기반의 바닥 잡기를 금지하는 것입니다. 초기 결과는 긍정적으로 보이며, 이 필터 도구는 Mamba의 28건 손실 거래 중 14건을 피할 수 있을 것으로 보입니다.

단일 패턴에 고착하지 마십시오

우리의 최신 에이전트(Vixen)는 Fox의 거래 데이터를 기반으로 하여 두 가지 완전히 다른 진입 패턴을 채택했습니다.

• 잠복자(Stalker) 모드: 반복적인 스캔을 통해 스마트 머니가 특정 자산을 은밀히 축적하는 신호를 포착합니다. 이렇게 하면 대중이 몰리기 전에 진입할 수 있으며, Fox의 가장 큰 이익 거래들은 바로 이 모드에서 나왔습니다.
• 돌격자(Striker) 모드: 거래량 확인을 동반한 격렬한 돌파 행세를 포착합니다. 시세가 폭발하는 동시에 진입하지만, 실제 거래량이 지지할 때만 실행합니다(가짜 펌핑 필터링).

Fox의 데이터는 이것이 사실상 두 가지 완전히 다른 알파 신호원임을 보여줍니다. 단일 진입 모드만 사용한다면, 당신은 둘 중 하나를 선택해야 하며, 다른 기회를 놓치게 됩니다.

에이전트는 스스로 조정합니다 — 그리고 결과는 항상 더 나빠집니다

놀라운 발견은 다음과 같습니다: 에이전트가 연속 손실을 기록할 때, 그들은 "자가 수리"를 시도합니다. 일반적인 수리 행동에는 진입 조건 완화, 레버리지 상향, 리스크 보호 메커니즘 제거 등이 포함되지만, 결과는 매번 손실 가속화입니다.

몇 가지 예를 들면, Dire Wolf는 -27% 손실 후, 5개의 병렬 25배 레버리지 포지션을 활성화하고 주문 속도 제한을 완화했습니다. 또 다른 에이전트는 정체 이익 실현 메커니즘을 삭제했습니다. 다른 에이전트는 일일 손실 상한선을 10%에서 25%로 상향 조정했습니다.

우리의 해결책은, 리스크 보호 메커니즘을 에이전트 자체의 전략 설정이 아닌 스캔 도구 코드에 직접 작성하는 것입니다. 스캔 도구가 신호를 출력하지 않으면, 에이전트는 거래를 실행할 수 없습니다 — 그 자체 설정에서 얼마나 공격적으로 조정하더라도 말입니다.

향후 계획

우리는 실험을 24-48시간 더 계속 실행한 후, 더 이상 본전 회복 가능성이 없는 에이전트들을 종료하여 잔여 자금의 추가 유출을 방지할 것입니다.

다음으로 우리는 새로운 전략 버전을 배포하고 보호 메커니즘을 코드 레이어에 작성할 것입니다:

• Wolverine v1.1: HYPE 속도 DSL 이동 손절(고변동성 자산에서 이익을 더 빠르게 확정);
• Mamba v2.0: 평균 회귀 전략 + BTC 거시적 추세 보호;
• Scorpion v2.0: 실시간 모멘텀 이벤트 합의(만료된 고래 추적 전략 대체).

동시에 우리는 또한:

• Fox, Vixen 및 Mantis의 전략 설정을 통일할 것입니다: 이 세 에이전트는 동일한 스캔 도구를 사용하지만 설정이 이미 변이되었으며, Fox의 현재 수익률은 23%를 초과하는 반면 다른 두 에이전트는 동일한 설정으로 조정될 것입니다;
• 새로운 Fox/Vixen 조합을 재배포할 것입니다. XYZ 금지 규칙, 정체 이익 실현 메커니즘, 10% 일일 손실 상한선, 모든 리스크 게이트 메커니즘 활성화를 포함한 Fox의 완전한 승리 설정을 사용합니다;
• 단일 자산 헌터 전략 확장: Grizzly의 3단계 생명주기 모드(사냥 → 승차 → 잠복 → 재장전)가 이제 ETH(Polar), SOL(Kodiak) 및 HYPE(Wolverine)에 적용되었습니다.

한편, 우리는 또한 완전히 새로운 전략을 개발하고 실제 시장에서 직접 테스트하고 있습니다. 이 시장 자체가 실험실입니다. 각각의 새로운 전략은 1000달러의 자금과 완전히 투명한 거래 기록을 갖게 될 것입니다.

우리의 실험은 strategies.senpi.ai에서 실시간으로 실행됩니다; 모든 전략 코드는 github.com/Senpi-ai/senpi-skills에서 오픈소스로 공개됩니다.

22개의 에이전트, 22,000달러의 실제 자금, 모든 거래 완전 공개, 실험은 계속됩니다.