Pionex 제품 가이드 | 2026년 9월 3일
Pionex.AI Quant는 거래 전략을 구축하고 이를 과거 시장 데이터와 비교하여 테스트하기 위한 작업 공간입니다. 대화를 통해 규칙을 설명하고, 제안된 테스트를 검토하고, 시뮬레이션을 확인합니다. 중요한 부분은 단순히 AI에게 수익성 있는 전략을 찾도록 요구하는 것이 아니라 실제로 테스트할 내용을 확인하는 것입니다.
이 가이드는 프롬프트부터 백테스트 완료까지 하나의 BTC-USDT 이동 평균 예시를 따릅니다. 확인하기 전에 검사해야 할 사항, 보고서를 읽는 방법, 지원되지 않는 설정 및 규칙 변경이 중요한 이유를 보여줍니다. 우리는 하나의 역사적 시뮬레이션을 실행했지만 실제 돈으로 실제 거래하기 위한 전략을 만들지 않았습니다.
거래 아이디어를 백테스트로 전환하기 위해 PionexGPT 또는 Pionex GPT를 검색한 경우 이 가이드는 Pionex.AI Quant의 워크플로를 보여줍니다. TradingView용 Pine 스크립트 작성 및 디버깅에 대해서는 다음을 참조하십시오. Pionex.AI 코더에 대한 PionexGPT 가이드. 두 가이드는 상호 교환 가능한 도구가 아닌 서로 다른 작업을 다룹니다.
Contents
명확하게 정의된 전략으로 Pionex.AI Quant에서 시작
Pionex.AI를 열고 Pionex.AI Quant를 선택합니다. 작업 공간에는 시장 및 조사와 내 전략이 포함되어 있습니다. Market & Research는 시장 차트 옆에 대화를 배치하고 EMA 백테스트, Bollinger 백테스트 및 Risk Tuning 스타터 프롬프트를 제공합니다.
9월 3일 연습에서 EMA 백테스트를 선택하면 1시간 캔들과 최신 500개 바를 사용하는 BTC-USDT EMA 크로스오버 테스트 요청으로 메시지 상자가 채워졌습니다. 시뮬레이션을 즉시 실행하지는 않았습니다. 이는 요청을 보내기 전에 거래 규칙과 가정을 보다 정확하게 만들 수 있는 기회를 제공합니다.
EMA(지수 이동 평균)는 최근 가격에 더 큰 가중치를 부여하는 평균입니다. 크로스오버 전략은 더 빠른 EMA와 느린 EMA를 비교합니다. 이 예에서는 9기간 EMA가 21기간 EMA를 위로 교차할 때 매수 진입을 지정하고 아래로 교차할 때 종료를 지정했습니다.
이는 테스트 가능한 규칙이지 전략 거래를 권장하는 것이 아닙니다. 크로스오버는 이동 후 늦게 진입할 수 있으며 가격이 옆으로 움직일 때 반복적으로 손실이 나는 거래를 생성할 수 있습니다.
| 결정 | 교육 사양 |
|---|---|
| 시장 | BTC-USDT |
| 캔들 간격 | 1시간 |
| 테스트 요청 | 최근 완성된 캔들 500개 |
| 방향 | 매수 측 포지션만, 한 번에 하나의 포지션만 가능합니다. 공매도 없음 |
| 진입 | 9 EMA는 캔들가 닫힌 후 21 EMA를 초과합니다. |
| 종료 | 9 EMA는 캔들가 닫힌 후 21 EMA 아래로 교차합니다. |
| 초기 자본 요청 | 10,000 USDT의 모의 자본 |
| 설명 후 허용되는 포지션 크기 | 항목당 모의 계정 순 계정 가치(현금 + 포지션)의 10% |
| 커미션 요청 | 주문 실행당 0.10%, 예시 가정 |
| 슬리피지 요청 | 주문 실행당 0.05%의 불리한 움직임, Pionex.AI Quant는 이를 지원하지 않는다고 밝혔습니다. |
| 추가 거래 규칙 | 매도 포지션, 레버리지, 이익 실현 또는 가격 기반 손절매 없음 |
자본 및 비용 수치는 테스트 가정입니다. 이는 최소 투자, 현재 Pionex 거래 수수료 또는 실행 품질 예측이 아닙니다.
더 광범위한 플랫폼 및 액세스 옵션을 보려면 다음을 참조하세요. Pionex.AI 에이전트 및 시작하기.
가정을 가시화하는 프롬프트 작성
시장, 캔들 간격, 진입, 청산, 방향, 포지션 크기, 테스트 창 및 거래 비용을 알려주는 유용한 프롬프트입니다. 또한 요청된 설정을 사용할 수 없을 때 수행할 작업을 Pionex.AI Quant에 알려주어야 합니다.
다음은 적응할 수 있는 프롬프트입니다. 여기에는 준비 과정의 설명이 포함되어 있습니다. 요청된 모든 설정이 지원된다는 주장은 아닙니다.
최근 마감된 1시간 캔들 500개로 학습용 BTC-USDT 백테스트를 준비하세요. 캔들 마감 후 9 EMA가 21 EMA를 아래에서 위로 돌파하면 매수 포지션 하나를 열고, 위에서 아래로 돌파하면 청산하세요. 첫 유효 값이 잘못된 교차를 만들지 않도록 이전의 초기화된 EMA 관측값이 있어야 합니다. 모의 초기 자본은 10,000 USDT이며, 각 진입에는 모의 계좌 순자산(현금과 보유 포지션 평가액)의 10%를 사용하세요. 지원된다면 체결마다 0.10% 수수료를 적용하세요. 레버리지, 공매도, 익절 또는 가격 기반 손절매는 추가하지 마세요. 슬리피지 모델링 가능 여부, 필수 기술적 종료 조건, 지원되지 않는 설정을 설명하세요. 체결 시점을 설명하고 검토할 확인 내용을 준비하세요. 실제 주문을 제출하거나 전략을 배포하지 마세요.
“가장 수익성이 높은 BTC 봇을 만드세요”와 같은 메시지를 피하세요. 그들은 거래 논리를 정의되지 않은 상태로 두고 과거 결과가 매력적으로 보일 때까지 매개변수 변경을 권장합니다. 설명할 수 있는 규칙으로 시작한 다음 구현이 이를 따르는지 테스트하세요.
확인하기 전에 생성된 규칙을 검토하세요.
Pionex.AI Quant의 백테스트 확인 화면에는 취소 및 확인 컨트롤과 함께 기호, 간격, 기간 및 생성된 코드가 표시됩니다. 확인 결과 BTC_USDT, 1시간 및 2026년 8월 13일부터 9월 3일까지의 기간이 표시되었습니다. 또한 계정에 대한 남은 월간 백테스트 허용량도 표시되었습니다.
실험하기 전에 허용량을 확인하세요. 하나의 계정에 표시된 숫자는 모든 계획에 대한 보편적인 약속이 아니며, 서면 설명을 생성하는 것은 백테스트를 완료하는 것과 동일하지 않습니다.
검토 결과 귀하의 전략에서 확인할 만한 세 가지 사항이 발견되었습니다.
강세 판독이 반드시 크로스오버인 것은 아닙니다.
처음 생성된 버전은 EMA가 처음 사용 가능해졌고 빠른 EMA가 이미 느린 EMA보다 높았을 때 항목을 허용할 수 있습니다. 이는 빠른 EMA가 느린 EMA 아래에서 위로 이동하는 것을 관찰하는 것과는 다릅니다.
우리는 Pionex.AI Quant에 두 개의 초기화된 관찰을 요구하도록 요청했습니다. 수정된 로직은 이전 EMA 값을 저장하고 첫 번째 판독값을 기준으로만 사용했으며 이전 빠른 EMA가 느린 EMA 이상에 새로운 판독값을 입력하기 전에 느린 EMA 이하에 있도록 요구했습니다. 출구는 위에서 아래로의 해당 테스트를 사용했습니다.
다음 질문을 하기 위해 Python의 모든 줄을 이해할 필요는 없습니다. “교차가 발생하지 않은 경우에도 사용 가능한 첫 번째 지표 읽기가 거래를 트리거할 수 있습니까?” Pionex.AI Quant에게 코드가 답을 적용하는 위치를 보여달라고 요청하세요.
수정으로 인해 관련 없는 규칙이 도입될 수 있음
개정 중에 Pionex.AI Quant는 요청의 일부가 아닌 20% 가격 기반 손절매를 추가했습니다. 우리는 해당 확인을 취소하고 원래 EMA 종료 규칙을 보존하도록 요청했습니다.
이것이 각 개정판마다 사양과의 비교가 필요한 이유입니다. 손실 정지, 단기 진입, 다른 포지션 크기 또는 새로운 필터는 변경 사항이 단독으로 합리적으로 들리더라도 테스트 중인 전략을 변경합니다.
Pionex.AI Quant는 또한 최소한 하나의 기술적 출구 장벽에 대한 요구 사항을 설명했습니다. 요청된 수정은 가격 기반 중지가 아닌 먼 미래 시간 장벽을 유지했습니다. 해당 구현 세부 사항은 설명에 속합니다. 코드에 요청된 규칙만 포함되어 있다는 주장 뒤에 숨겨서는 안 됩니다.
지원되지 않는 비용 및 크기를 공개해야 합니다.
Pionex.AI Quant는 요청된 0.05% 슬리피지 가정이 사용 가능한 설정을 통해 모델링될 수 없다고 말했습니다. 슬리피지는 예상 실행 가격과 실제로 수령한 가격의 차이입니다. 이를 생략한 시뮬레이션은 수수료를 포함하더라도 한계가 있습니다.
또한 백분율 크기 조정 메커니즘이 사용 가능한 현금이 아닌 계좌 순계좌 가치(현금 + 포지션)를 사용한다는 점을 명확히 했습니다. 우리는 이 교육 사례에 대해 순계정 가치 기반 크기 조정을 수락하고 해당 변경 사항을 기록했습니다. 원래 프롬프트에서 현금을 요구했다는 이유만으로 순계정가치 기반 테스트를 현금 기반으로 표시하지 마십시오.
백엔드 동작에 대한 보조자의 설명은 엔진에 대한 독립적인 감사가 아닙니다. 보고서에 설정이나 거래 세부정보가 표시되지 않는 경우 해당 제한 사항을 눈에 띄게 유지하세요.
백테스트를 예측이 아닌 증거로 읽습니다.
완료된 백테스트는 특정 규칙 및 가정에 따른 과거 시뮬레이션을 설명합니다. 헤드라인 수익률을 사용하기 전에 실행이 완료되었는지, 시장 및 테스트 창이 올바른지, 생성된 전략이 의도한 규칙과 일치하는지 확인하세요.
실행이 성공했습니다. 보고서에는 500개의 1시간 바, 시작 현금 10,000, 주문 실행당 수수료 10bp가 기록되어 있습니다. 원시 보고서에는 2026년 8월 13일 17:00 UTC부터 9월 3일 12:00 UTC까지 타임스탬프가 제공되었습니다. 해당 타임스탬프에 캔들 개시 또는 마감 라벨이 지정되어 있는지 설명하지 않았으므로 보고서만으로는 요청된 캔들 완료 필터링을 독립적으로 설정할 수 없습니다.
| 결과 | 이 실행에서 보고된 내용 |
|---|---|
| 총 수익 | 요약에서 +1.8%; 원시 보고서에서 +1.7962% |
| 최종 시뮬레이션 순계좌 가치(현금 + 포지션) 원시 보고서의 | 원본 보고서에서는 10,179.62이며, 요약에서는 반올림하여 $10,180로 표시됩니다. |
| 최대 감소 | 요약에서 -0.5%; 원시 보고서에서 약 -0.5143% |
| 완료된 거래 | 11 |
| 승률 | 36.4% |
| 이익 요소 | 4.69 |
| 매수 후 보유 벤치마크 | +23.4% |
거래 목록에는 12개의 매수와 11개의 매도가 포함되어 있어 마지막에 일치하는 마감 판매 없이 0.01308 BTC가 남았습니다. 이는 23번의 주문 실행이 23번의 완료된 거래가 아닌 이유를 설명합니다. 최종 순계좌 가치(현금 + 포지션)를 완전 마감 포지션의 이익으로 설명하지 마십시오.
첫 번째 주문 실행 수량, 가격 및 수수료는 요청된 0.10% 수수료 가정과 일치했습니다. 이는 실행 엔진의 모든 측면이 아닌 눈에 보이는 트랜잭션을 확인합니다. 슬리피지은 모델링되지 않은 상태로 유지되었습니다.
벤치마크도 중요합니다. 이번 실행은 표시된 매수 후 보유 수익률을 능가하지 못했습니다. 그러나 이 전략은 진입당 순계좌가치(현금+포지션) 약 10%를 목표로 삼았지만 벤치마크는 매수 후 보유를 나타내었기 때문에 노출도가 달랐습니다. 더 높은 벤치마크 수익률이나 전략의 더 작은 하락폭은 어느 접근법이 다음에 더 나은 성과를 낼 것인지 증명하지 못합니다.
보고서에서 생성된 요약에는 “종료 또는 반전”이라는 문구가 사용되었습니다. 우리가 제출한 규칙은 롱 전용이었고 거래 순서에는 숏 진입이 아닌 새로운 구매가 뒤따르는 일치하는 청산이 표시되었습니다. 일반적인 요약을 정확한 사양으로 취급하는 대신 제출된 규칙과 거래를 확인하세요.
자체 테스트의 경우 동일한 검토 순서를 사용하십시오.
| 확인 | 이해에 도움이 되는 것 |
|---|---|
| 기간 반환 | 약속된 연간 수익이 아닌 테스트 기간 동안의 변경 |
| 최대 감소(표시된 경우) | 시뮬레이션 중 이전 순 계정 가치(현금 + 포지션) 최고점에서 가장 큰 감소 |
| 거래 횟수 | 결과에 기여한 거래 수 |
| 입장 및 퇴장(가능한 경우) | 규칙에 따라 거래되어야 한다고 전략이 거래되었는지 여부 |
| 비용 가정 | 시뮬레이션에 포함되거나 생략되는 비용 |
| 마지막에 오픈 포지션 | 결과에 완료되지 않은 거래가 포함되어 있는지 여부 |
누락된 측정항목은 0이 아닙니다. 보고서에 거래 수준 세부정보나 요청한 통계가 표시되지 않는 경우 플랫폼 결과로 제시된 추정치로 공백을 메우기보다는 사용할 수 없다고 말합니다.
또한 연간 수치와 기간 수익률을 구별합니다. 우리의 별도 설명 7일 백테스팅 연간 수익률 에서는 해당 계산을 다룹니다. Pionex.AI Quant가 동일한 정의를 사용하는지 확인하지 않고 Pionex.AI Quant에 Grid Bot 메트릭 정의를 적용하지 마십시오.
이 보고서는 +36.7%의 연간 수익률을 표시했습니다. 테스트 기간 동안 계정이 36.7%의 수익을 올렸다거나 이 수익이 1년 동안 지속될 수 있다는 의미는 아닙니다. 관찰된 기간 수익률은 약 1.8%였습니다.
아직 테스트가 필요한 항목 결정
500개의 1시간 캔들가 짧은 역사적 기간을 커버합니다. 해당 기간의 유용한 결과는 장기적인 하락세, 강한 추세 또는 다른 변동성 체제에서 전략이 어떻게 작동하는지를 확립하지 못합니다.
원래 사양을 보존하고 모든 변경 사항을 기록합니다. 적합한 테스트 옵션과 허용량이 사용 가능한 경우 매개변수를 선택하는 데 사용되지 않은 별도의 기간에 변경되지 않은 규칙을 평가합니다. 최상의 실행만을 보고하는 대신 손실 기간을 검토에 포함하십시오.
동일한 기록 데이터에 맞게 설정을 반복적으로 조정하면 과적합이 발생할 수 있습니다. 즉, 해당 샘플을 자세히 설명하지만 새 데이터에서는 제대로 수행되지 않는 전략입니다. 이는 AI 생성 전략이 자동으로 방지하는 것이 아니라 일반적인 연구 위험입니다. QuantConnect의 백테스팅 지침 에서는 과거 시뮬레이션 및 홀드아웃 기간을 설명합니다. 최적화 문서 에서는 이 위험에 대해 설명합니다. 이러한 참고 자료는 Pionex.AI의 구현이 아닌 개념을 설명합니다.
Pionex.AI Quant의 백테스팅 워크플로우는 Coder에게 TradingView용 Pine 스크립트 생성을 요청하는 것과도 별개입니다. 이 연습에서는 Pionex.AI Quant의 확인에 Python 코드가 포함되어 있습니다. Pine 스크립트 생성 및 컴파일러 오류의 경우 다음을 사용하세요. Pionex.AI Coder에 대한 PionexGPT 검색 가이드.
완성된 보고서는 전략 저장 및 라이브 전략 생성을 별도의 버튼으로 제공했습니다. 이 연습에서는 둘 중 하나를 사용하지 않았습니다. 성공적인 시뮬레이션은 전략이 저장되었거나 배포되었다는 증거가 아닙니다.
⚠️ 백테스트 확인은 실시간 거래를 허용하는 것이 아닙니다. 진행하기 전에 별도의 실행 또는 배포 워크플로, 계정 권한 및 재정적 위험을 검토하세요. AI 프롬프트에서 비밀번호, API 비밀 또는 복구 문구를 공유하지 마세요.
백테스팅은 에이전트 라이브 거래와 동일하지 않습니다.
Pionex.AI Quant의 백테스트는 과거 데이터에 대한 전략 규칙을 평가합니다. Robinhood Agentic Trading은 MCP를 통해 외부 AI 에이전트를 연결하여 적격한 실시간 주문을 제출합니다. 유용한 시뮬레이션과 거래 허가는 별도의 단계입니다. 계정 설정, 지원 제품 및 제어 차이점에 대해서는 당사를 읽어보십시오. Robinhood 에이전트 거래 설정과 Pionex 비교. 이 연습에서는 Pionex.AI Quant-to-Robinhood 통합을 설정하지 않습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Pionex.AI Quant는 PionexGPT와 동일합니까?
이 가이드는 전략 수립 및 백테스트 작업 공간인 Pionex.AI Quant를 보여줍니다. Pionex.AI Quant가 PionexGPT로 이름이 바뀌었거나 공식 “PionexGPT 2.0”이라는 사실은 입증되지 않았습니다. PionexGPT 검색을 통해 도착한 경우 작업과 일치하는 현재 워크플로우를 선택하십시오. 여기에 표시된 백테스트를 위한 Pionex.AI Quant 또는 Pine Script 지원을 위한 Coder.
Pionex.AI Quant의 백테스트가 Grid Bot AI 전략 백테스트와 동일하다고 가정할 수 있습니까?
아니요. Pionex.AI Quant의 전략 시뮬레이션과 Grid Bot의 AI 전략 측정항목을 별도의 워크플로로 처리하세요. 비교하기 전에 규칙, 데이터 창, 비용 가정 및 수익 정의를 확인하십시오.
Pionex.AI Quant가 거래 규칙을 변경하면 어떻게 해야 합니까?
제안된 테스트를 확인하기 전에 취소하십시오. 정확한 불일치를 식별하고, 가장 작은 수정을 요청하고, 수정된 입력, 종료, 크기 및 비용 가정을 원래 사양과 비교하십시오.
가격 기반 손절매가 없는 전략은 위험이 제한됩니까?
아니요. 가격 기반 중지가 없다고 해서 손실이 제한되는 것은 아니며 상당한 가격 하락 후에 EMA 이탈이 발생할 수 있습니다. 이 문서의 규칙 세트는 제안된 라이브 구성이 아닌 교육용 시뮬레이션입니다.
이 예제를 실행하려면 Pionex.AI Quant에 계정 자격 증명을 붙여넣어야 합니까?
이 로그인 연습에는 자격 증명이 필요하지 않습니다. 비밀번호, API 비밀, 개인 키 또는 복구 문구를 대화에 붙여넣지 마세요.
면책조항
이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 재정 또는 투자 조언을 구성하지 않습니다. 암호화폐 거래는 총 자본 손실을 포함하여 상당한 위험을 수반합니다. 과거 성과는 미래 결과를 나타내지 않습니다. 거래하기 전에 항상 스스로 조사를 수행하십시오.
제품 관찰: 2026년 9월 3일 로그인된 Pionex.AI Quant 인터페이스. 인터페이스 옵션, 액세스 및 허용 사항은 변경될 수 있습니다. 모든 시뮬레이션 결과는 특정 데이터 창, 거래 규칙 및 제한 사항을 읽어야 합니다.