프로핑 회사(prop-firm) 챌린지에 참여한 한 트레이더가 $50k 계좌를 3주 만에 $105k로 불렸습니다. 그러다 어느 오후에 모든 것을 잃었습니다. 플랫폼의 리스크 대시보드는 정확히 무슨 일이 일어났는지 보여주었지만, 그것이 끝난 후에만 보여줬습니다. 즉, 손실을 볼 때마다 포지션 크기가 조용히 두 배로 늘어나는 전형적인 마틴게일(martingale) 방식이었고, 6주간의 수익을 모두 날리려면 정확히 다섯 번 연속으로 손실을 봐야 했습니다.
대시보드는 거래 기록은 볼 수 있었습니다. 하지만 할 수 없었던 것은 *“이러한 행동 순서가 어떻게 계좌를 파산시키는지 — 이것이 시작된 정확한 거래 지점은 바로 여기입니다.”*라고 말해주는 것이었습니다.
그것이 바로 TradeGuard가 하는 일입니다.
TradeGuard의 기능
TradeGuard는 순수 Python 표준 라이브러리로 구현된 오프라인, 제로 의존성 트레이딩 행동 분석기입니다. 사용자는 자신의 거래 기록과 계좌 지표를 CSV 파일로 내보내면, 이 도구가 소매 투자자(retail accounts)의 계좌를 반복적으로 파괴하는 8가지 행동 리스크 규칙에 따라 감사(audit)합니다. 그리고 발견된 모든 사항은 그것을 증명하는 정확한 거래 ID, 타임스탬프, 숫자를 인용합니다.
$ python -m tradeguard audit --trades examples/trades.csv --account examples/account.csv
RISK SCORE: 100 / 100 (HIGH — account at serious risk)
...
핵심은 점수 자체가 아니라 **증거의 흔적(evidence trail)**입니다. 모든 주장은 사용자가 열어 검증할 수 있는 행을 가리키기 때문에, 피드백이 논쟁 속에서도 살아남습니다.
8가지 규칙과 존재 이유
각 규칙은 문서화된 계좌 파괴 요인(account-killer)을 인코딩합니다:
| Rule | 포착하는 것 | 계좌를 파괴하는 이유 |
|---|
| OVER_LEVERAGE | 명목가치 > 10배의 자본금 (equity) | 한 번의 나쁜 캔들 = 마진 콜(margin call) |
| ... | | |
평가 기능 포함
$ python eval.py
PASS detects_over_leverage_with_citation
PASS detects_martingale_doubling
...
이 중 두 가지 단언(assertion)이 저에게 가장 중요합니다: clean_history_scores_zero (규율 있는 트레이딩에 대한 오탐지 없음)와 every_finding_has_evidence (도구가 증거 없이 비난할 수 없음).
오프라인 방식이 중요한 이유
사용자의 전체 거래 기록은 가장 민감한 파일입니다. 이 파일은 사용자가 내린 최악의 결정들을 담고 있는 지도와 같습니다. TradeGuard는 사용자 기기에서 완전히 실행됩니다. 순수 표준 라이브러리만 사용하며, 계정 연결이나 업로드, API 키가 필요 없습니다. 평가(eval) 스위트는 코드가 네트워크 호출을 전혀 하지 않음을 보장합니다. 따라서 에어갭(air-gapped) 노트북에서도 감사할 수 있습니다.
기술 스택 (Tech stack)
- 순수 Python 표준 라이브러리 (
csv, datetime, argparse) — 클론하여 실행만 하면 되며, 설치할 것이 없습니다.
- 투명한 임계값을 가진 결정론적 규칙 — 블랙박스 형태의 'AI 위험 점수'가 아닙니다.
- 멘토, 프로프펌(prop-firm) 심사관 또는 과거의 자신과 공유할 수 있는 HTML 보고서.
사용해보기 (Try it)
레포지토리: github.com/Zhiyilang/tradeguard에 예시 거래 기록(고의적으로 나쁜 습관들로 가득 채움)과 16개의 단언문(assertion) 평가 스위트가 있습니다. python eval.py를 실행한 다음, 자신의 내보낸 파일 경로를 지정해 보세요. 제가 정말 궁금합니다. 이 도구가 무엇을 발견하는지 듣고 싶습니다.
저는 Deriv의 'AI 에이전트 부상(Rise of AI Agents)' 해커톤을 위해 TradeGuard를 만들었지만, 규칙들은 파산한 계정들에 대한 공개된 사후 분석 자료에서 가져온 것입니다. 가장 가치 있는 위험 보고서는 손실(drawdown) 이후가 아니라, 그 이전에 읽는 보고서입니다.
여러분은 어떤 행동 규칙을 목록에 추가하시겠습니까? 제가 후보로 생각하는 것은 다음과 같습니다: 입금 후 30분 이내의 거래 — 자금 확보의 긴급함은 기록된 심리적 편향(tilt trigger) 유발 요인입니다. 댓글 환영합니다.