persistent-outcome-memory은(는) 무엇을 하나요?
🚀 TradeMemory 2026: 지속형 AI 트레이딩 에이전트 메모리 프로토콜 – 가중치 기반 결과로 더 스마트한 의사 결정
개요
persistent-outcome-memory는 AI 기반 트레이딩 에이전트가 과거 거래 결과를 영구적으로 기억하고, 각 결과에 가중치를 부여하여 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 설계된 메모리 프로토콜입니다.
주요 기능
- 지속형 메모리: 모든 거래 결과를 JSON 형식으로 저장하여 에이전트가 세션 간에도 정보를 유지
- 가중치 기반 학습: 성공 및 실패 결과에 가중치를 할당하여 패턴 인식 및 전략 최적화
- 다중 플랫폼 지원: Claude Code, Cursor, Codex 등 주요 AI 코딩 에이전트와 호환
사용 방법
- 에이전트 설정에
persistent-outcome-memory스킬을 추가합니다. - 거래 결과가 발생할 때마다 다음과 같은 형식으로 메모리에 기록합니다:
{
"trade_id": "tx_123456",
"outcome": "success",
"weight": 0.85,
"timestamp": "2026-01-15T10:30:00Z",
"strategy": "momentum_breakout",
"notes": "강한 볼륨 돌파 확인"
}
- 에이전트는 저장된 메모리를 조회하여 과거 유사 상황의 결과를 참고할 수 있습니다.
메모리 구조
| 필드 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
trade_id | string | 고유 거래 식별자 |
outcome | string | 'success' 또는 'failure' |
weight | float | 결과의 신뢰도 가중치 (0.0 ~ 1.0) |
timestamp | string | ISO 8601 시간戳 |
strategy | string | 사용된 트레이딩 전략 |
notes | string | 추가 메모 (선택 사항) |
통합 예시
# Python 예시: 메모리 저장
from tradememory import TradeMemory
memory = TradeMemory()
memory.record_outcome(
trade_id="tx_123456",
outcome="success",
weight=0.85,
strategy="momentum_breakout"
)
라이선스
MIT License