AI Market Maker 스킬

목적

이 스킬은 OpenClaw 환경에서 다중 에이전트 LangGraph 트레이딩 워크플로우를 실행, 검사 및 확장하기 위한 도구와 문서를 제공합니다.

실행 전 하드 리스크 가드(Risk Guard)를 통해 거래를 차단하며, 투명한 추적을 위한 구조화된 트레이싱, 전용 OpenClaw 통합 도구가 포함되어 있습니다.

빠른 시작

설치

# OpenClaw에서 설치
claw install https://github.com/olaxbt/ai-market-maker

# 또는 로컬에서 설치
git clone https://github.com/olaxbt/ai-market-maker.git
cd ai-market-maker
claw skill install ./openclaw

확인

# 종속성 확인
./openclaw/scripts/verify_installation.sh

# 또는
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --verify

사용법

# 기본 설정으로 백테스트 실행
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --backtest

# 페이퍼 트레이딩
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --paper --ticker BTC/USDT

# 사용자 정의 백테스트
python3 openclaw/scripts/claw_runner.py --backtest --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" --steps 150

기본 구성

기본 설정은 여러 심볼과 보수적인 리스크 파라미터를 사용합니다:

거래 횟수: 17
총 수익률: 14.95%
BTC 매수 후 보유 대비 초과 수익률: +30.25%
샤프 비율: 1.79
최대 낙폭: 11.84%
승률: 62.5%

이 결과는 BTC, ETH, SOL에 대한 100일 히스토리컬 데이터를 기반으로 하며, 전체 벤치마크 비교와 리스크 이벤트 로깅이 포함됩니다.

🔧 OpenClaw 전용 기능

자동 환경 구성

OpenClaw 환경을 위한 Python 경로 설정
Nexus API 키 관리 (데모 키 포함)
TA-Lib 종속성 감지 및 안내
Claw에 최적화된 오류 복구 및 로깅

사전 구성된 명령어

# 사용자 정의 티커로 페이퍼 트레이딩
claw run ai-market-maker --paper --ticker ETH/USDT

# 여러 심볼로 백테스트
claw run ai-market-maker --backtest --symbols "BTC/USDT,ETH/USDT" --steps 150

# 설치 확인
claw run ai-market-maker --verify

일반적인 문제 및 해결 방법

1. TA-Lib 설치

문제: ModuleNotFoundError: No module named 'talib' 해결 방법:

# sudo 없이 설치 권장
conda install -y ta-lib -c conda-forge

# 대안: 소스 컴파일
wget http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
cd ta-lib/
./configure --prefix=$HOME/.local
make
make install
export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/.local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
pip install ta-lib

2. 모듈 임포트 오류

문제: ModuleNotFoundError: No module named 'agents.market_scanner' 해결 방법:

# 개발 모드로 설치
pip install -e .

# 또는 Python 경로 설정
export PYTHONPATH=/path/to/ai-market-maker/src:$PYTHONPATH

3. Nexus API 속도 제한

문제: 429 Too Many Requests 해결 방법:

데모 키 포함 (속도 제한 있음)
프로덕션 사용을 위해 .env에 고유 Nexus API 키 설정
요청 캐싱 구현

4. 환경 구성

문제: 환경 변수가 설정되지 않음 해결 방법:

# claw_runner.py를 통한 자동 구성
# 수동 재정의:
export NEXUS_API_KEY=your_key
export AIMM_DESK_STRATEGY_PRESET=default

📊 Flow API (외부 도구용)

리포지토리는 경량의 대부분 읽기 전용 HTTP API를 노출합니다:

GET /runs/latest → 최신 실행 데이터
GET /runs/{run_id}/payload → 실행의 전체 페이로드
GET /runs/{run_id}/events → 이벤트 및 추적
GET /pm/portfolio-health → 포트폴리오 요약
GET /backtests → 백테스트 실행 목록

보안

AIMM_API_KEY 및 AIMM_AUTH_SECRET는 항상 필요합니다 (제공되는 기본값 없음).
빈 값은 설정되지 않은 것으로 처리됩니다. 첫 번째 부팅 시 .secrets/ 아래에 고유 키가 기록됩니다.
GET /health를 제외한 모든 Flow API 요청에는 x-api-key(또는 동일한 키를 사용한 Authorization: Bearer)가 필요합니다.
프로덕션에서는 Flow API를 리버스 프록시 뒤에 두고 AIMM_CORS_ORIGINS를 대시보드 출처로 구성하십시오.

OpenClaw 통합용 주요 파일

영역	위치	목적
OpenClaw 러너	`openclaw/scripts/claw_runner.py`	주요 진입점
설치 확인 스크립트	`openclaw/scripts/verify_installation.sh`	종속성 검사기
스킬 매니페스트	`openclaw/manifest.json`	OpenClaw 스킬 정의
사용 예제	`openclaw/examples/claw_usage.md`	사용 가이드
주요 워크플로우	`src/main.py`	핵심 트레이딩 로직
에이전트 시스템	`src/agents/`	7개의 트레이딩 데스크
웹 대시보드	`web/`	Next.js 모니터링 UI

성능 팁

캐싱 활성화: 로컬 OHLCV 캐시로 API 호출 감소
간격 조정: STRATEGY_INTERVAL_SEC를 늘려 리소스 사용량 감소
페이퍼 모드 사용: 실제 자금 없이 전략 테스트
리소스 모니터링: 메모리/CPU 사용량 확인

기여

기여를 환영합니다! 먼저 메인 CONTRIBUTING.md를 읽어주세요.

우선 순위 영역:

오류 처리 개선
설치 간소화
성능 최적화
문서 개선

기여 방법:

# 1. 리포지토리 포크
# 2. 기능 브랜치 생성
git checkout -b feature/improvement

# 3. 변경 사항 적용
# 4. 확인 스크립트로 테스트
./openclaw/scripts/verify_installation.sh

# 5. 풀 리퀘스트 제출

문서

사용 가능한 가이드

빠른 시작: README.md
OpenClaw 사용법: openclaw/examples/claw_usage.md
한국어 가이드: openclaw/examples/korean_guide.md
기술 문서: docs/ 디렉토리

지원

GitHub 이슈: https://github.com/olaxbt/ai-market-maker/issues
문서: docs/ 디렉토리 및 openclaw/examples/

버전: 1.0.0 마지막 업데이트: 2026-04-17

olaxbt/ai-market-maker

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