Claude의 데이 트레이더 스킬로 더 안전한 데이 트레이딩 워크플로 구축

Day Trader 프로젝트가 하는 일

Day Trader 스킬은 데이 트레이드를 조사하고 관리하기 위한 MIT 라이선스 기반 Claude 스킬 11개의 모음입니다. 수천 개의 미국 주식 차트를 스캔하고, 공개 뉴스와 공시를 모니터링하며, 진입 신호를 식별하고, 청산을 계획하고, 가능한 결과를 시뮬레이션하고, 포지션 규모를 계산하고, 위험 한도를 적용하고, 브로커 주문을 준비하고, 알림을 모니터링할 수 있습니다.

포함된 Python 도구는 Yahoo Finance, Nasdaq Trader, SEC EDGAR, House Clerk와 같은 소스의 무료 공개 데이터를 사용합니다. 패키지 설치, 가입 또는 API 키가 필요하지 않습니다. Python 3.8 이상이 필요합니다.

중요: 이 프로젝트는 독립적으로 거래를 실행할 수 없습니다. 브로커 스킬만 주문으로 이어질 수 있으며, 위험 검사를 통과하고 사용자가 명시적으로 확인해야 하며, 브로커리지 커넥터의 승인 프롬프트도 통과해야 합니다. 기본값은 모의 거래입니다.

주요 기능 및 명령어

• /trader-scanner: 시가 범위 돌파, 플래그, 과매도 반등을 찾기 위해 차트를 스캔합니다.
• /trader-news: 관심 종목의 헤드라인, SEC 공시, 주가에 영향을 미치는 동향을 모니터링합니다.
• /trader-entry: 설정을 봉 단위로 확인하고 대기 중인지, 발동되었는지, 만료되었는지 보고합니다.
• /trader-exit: 진입 전에 손절가, 목표 수익가, 시간 기반 청산을 정의합니다.
• /trader-timemachine: 10,000개의 시뮬레이션 세션을 실행하고 동일한 설정의 과거 발생 사례를 조사합니다.
• /trader-budget: 계좌 예산과 허용 가능한 최대 손실을 기준으로 포지션 규모를 계산합니다.
• /trader-risk: 제안된 주문을 설정된 한도와 비교한 후 PASS 또는 BLOCK을 반환합니다.
• /trader-broker: 주문 티켓을 표시하고 명시적으로 승인된 주문을 브로커리지 커넥터를 통해 전송할 수 있습니다.
• /trader-alerts: 손절, 목표가, 가격, 개장 벨, 장 마감 조건을 감시합니다.
• /trader-analyst: 실적 정보를 읽고 회사 실적의 변화를 요약합니다.
• /trader-pelosi: 공개된 의회 의원 주식 거래 공시를 게시 시점에 확인합니다.

설치 옵션

Claude를 통해 직접 설치

저장소 URL과 설치 지침을 Claude에 붙여 넣습니다:

https://github.com/Jakeschincariol/day-trader-skill

install skill

Claude Code 플러그인으로 설치

저장소를 플러그인 마켓플레이스로 추가한 후 플러그인을 설치합니다:

/plugin marketplace add Jakeschincariol/day-trader-skill
/plugin install day-trader-skill@day-trader-skill

Claude Code는 플러그인 명령어에 네임스페이스를 붙입니다. 예를 들어 스캐너는 /trader-scanner가 아니라 /day-trader-skill:trader-scanner로 표시됩니다.

일반 전역 명령어로 설치

저장소를 복제하고 스킬 디렉터리를 전역 Claude 스킬 디렉터리로 복사합니다:

git clone https://github.com/Jakeschincariol/day-trader-skill.git
cp -r day-trader-skill/trader-* ~/.claude/skills/

스킬을 하나의 프로젝트에서만 사용하려면 동일한 디렉터리를 대신 해당 프로젝트의 .claude/skills/ 디렉터리에 복사합니다.

Claude Code 없이 스킬 사용

개별 SKILL.md 파일의 내용을 채팅 시작 부분에 붙여 넣을 수 있습니다. 그러면 Claude가 대화형 모드로 해당 스킬의 방법을 따를 수 있지만, 연결된 Python 도구는 사용할 수 없습니다.

환경 구성

Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인합니다:

python3 --version

도구는 Python 표준 라이브러리만 사용하므로 pip로 설치할 항목이 없습니다.

SEC에 의존하는 뉴스 및 애널리스트 도구에는 식별 가능한 사용자 에이전트가 필요합니다. 이름과 이메일을 trader/config.json에 추가합니다:

{
  "sec_user_agent": "Your Name you@example.com"
}

또는 SEC_USER_AGENT 환경 변수를 정의합니다:

export SEC_USER_AGENT="Your Name you@example.com"

브로커리지 인증 정보는 채팅에 붙여 넣지 말고 환경 변수에 보관합니다. 예시 구성에서는 "paper": true를 사용하며, Alpaca의 MCP 서버는 기본적으로 모의 계정으로 설정됩니다.

워크플로 이해

각 스킬은 출력을 trader/ 디렉터리에 기록하므로 다음 스킬이 이전 결과를 사용할 수 있습니다. 일반적인 단일 거래 워크플로는 다음과 같습니다:

scanner -> news -> entry -> exit -> timemachine -> budget -> risk -> broker

포지션이 열려 있는 동안 alerts 스킬은 손절가, 목표가 및 필요한 장 마감 청산을 감시할 수 있습니다. 뉴스, 애널리스트 및 의회 공시 스킬도 일정에 따라 실행할 수 있습니다.

기본 사용법 단계별 안내

1. 주식 유니버스 구축 또는 스캔

약 5,900개의 미국 주식이 포함된 Nasdaq Trader 종목 유니버스를 다운로드합니다:

python3 trader-scanner/scan.py universe

전체 유니버스에서 장전 설정을 스캔합니다:

python3 trader-scanner/scan.py daily

10:15까지 관찰된 시가 범위 돌파를 찾으려면 다음을 실행합니다:

python3 trader-scanner/scan.py orb --at 10:15

2. 뉴스 및 공시 확인

후보를 선택한 후 최근 헤드라인, 8-K 공시 및 당일 변동을 확인합니다. 다음 예시는 TSLA 정보의 이전 12시간을 요청합니다:

python3 trader-news/news.py --tickers TSLA --hours 12

뉴스 맥락은 중요합니다. 기술적으로 유효한 설정이라도 실적 발표, 인수합병, 규제 동향 또는 시장을 움직이는 기타 사건 전후에는 다르게 작동할 수 있기 때문입니다.

3. 진입 검증

TSLA의 시가 범위 돌파 설정이 대기 중인지, 발동되었는지 또는 만료되었는지 확인합니다:

python3 trader-entry/entry.py check TSLA --setup orb

설정이 발동될 때까지 30초마다 각 바를 계속 모니터링하려면 다음을 사용합니다:

python3 trader-entry/entry.py watch TSLA --every 30

진입 도구는 모든 시장 틱이 아니라 1분봉 또는 5분봉을 읽습니다. 거래를 실행하기 전에 중요한 가격을 브로커와 확인하세요.

4. 진입 전에 청산 정의

시가 범위의 중간값을 손절가로, 1리스크 단위를 목표가로 사용하는 계획을 생성합니다:

python3 trader-exit/exit.py plan --stop or-mid --target 1R --write

--write 옵션은 결과를 trader/plan.json에 저장합니다. 손절가, 목표가, 장 마감 청산을 미리 계획하면 이후 도구가 정의되지 않은 청산 전략에 의존하는 것을 방지할 수 있습니다.

5. 설정 시뮬레이션 및 백테스트

계획을 만든 후 Time Machine을 실행합니다:

python3 trader-timemachine/timemachine.py run --write

이 도구는 해당 종목의 최근 5분봉을 사용해 10,000개의 세션을 시뮬레이션하고, 동일한 규칙이 발동된 과거 세션도 확인합니다. 목표가에 먼저 도달했는지, 손절가에 먼저 도달했는지 또는 종가까지 여전히 열려 있는지와 같은 결과를 보고합니다.

Time Machine은 예측이 아니라 시뮬레이션입니다. 데이터 원천 기간만으로는 향후 발생할 모든 거래 중단, 갭, 실적 발표 서프라이즈 또는 헤드라인을 반영할 수 없습니다. 결과를 보장이 아니라 현실성 점검 자료로 활용하세요.

6. 포지션 규모 계산

진입가와 손절가를 확인한 후 포지션 규모와 제안 주문을 생성합니다:

python3 trader-budget/size.py --write

예산 도구는 설정된 계좌 규모와 거래당 최대 손실을 사용합니다. 예를 들어 README의 TSLA 안내에서는 $5,000 계좌, $50 손실 한도, 주당 $5.86의 계획 리스크를 사용합니다. 50을 5.86으로 나누면 8주의 포지션이 산출되며, 계획된 손절가 손실은 $46.88입니다.

생성된 브래킷 주문은 trader/orders.json에 기록됩니다.

7. 리스크 게이트 실행

브로커에게 제시하기 전에 모든 제안 주문을 확인합니다:

python3 trader-risk/check.py

리스크 관리자는 최대 거래 손실, 일일 손실, 일일 거래 횟수, 손익비, 진입 시간대, 포지션 규모 및 가용 현금을 포함한 한도를 평가합니다. 사유와 함께 PASS 또는 BLOCK을 반환합니다.

8. 브로커 주문 검토

준비된 주문을 표시합니다:

python3 trader-broker/ticket.py show

브로커 단계에서는 주문을 일반적인 언어로 보여 주고 준비 완료 여부를 표시합니다. 주문을 묵묵히 제출하지는 않습니다. 채팅에서 해당 주문을 정확히 승인해야 하며, 중개 커넥터는 두 번째 한 번 허용 또는 거부 확인을 표시해야 합니다.

9. 알림 추가 및 확인

저장된 계획에서 알림을 생성합니다:

python3 trader-alerts/alerts.py add --from-plan

손절가, 목표가 또는 시간 기반 청산 조건에 도달했는지 확인합니다:

python3 trader-alerts/alerts.py check

알림 확인기는 일치하는 각 조건에 대해 한 번씩 알립니다. 일반적인 계획에는 장 마감 직전인 오후 3시 55분과 같이 남은 포지션을 모두 정리하는 내용이 포함됩니다.

추가 리서치 도구

실적 정보 검토

TSLA의 분기별 주요 정보, 성장률 및 주당순이익 정보를 요청합니다:

python3 trader-analyst/facts.py TSLA

공개 의회 공시 색인

올해의 Pelosi 관련 정기 거래 보고서를 색인합니다:

python3 trader-pelosi/ptr.py index --member pelosi

이 보고서는 공개 공시이며 내부 정보가 아닙니다. STOCK Act에 따라 $1,000를 초과하는 대상 거래는 거래 후 최대 45일이 지나서 보고될 수 있습니다.

오프라인에서 설치 테스트

저장소 루트에서 포함된 단위 테스트를 실행합니다:

python3 -m unittest discover -s tests -v

테스트는 실제 데이터를 기반으로 한 오프라인 픽스처를 사용하며, TSLA 5분봉, 10:15 시가 범위 스캔, Yahoo Finance 헤드라인, House Clerk 기록, PTR 텍스트 및 XBRL 정보를 포함합니다. 프로젝트 예시에 문서화된 수치 결과를 재현합니다.

더 안전한 사용을 위한 고급 팁

1. 모의 거래부터 시작하세요. 전체 워크플로를 검증하고 생성되는 모든 파일을 이해할 때까지 "paper": true를 활성화된 상태로 유지하세요.
2. 두 승인 절차를 모두 유지하세요. 중개업체 커넥터의 도구 권한을 승인 필요로 설정하고, 절대 항상 허용으로 설정하지 마세요.
3. 중간 파일을 확인하세요. 이후 단계를 실행하기 전에 trader/plan.json과 trader/orders.json을 검토하세요. 연결된 워크플로는 편리하지만 각 단계는 여전히 검증해야 합니다.
4. 재현 가능한 시뮬레이션을 사용하세요. 전략 변경 사항을 비교할 때 동일한 시뮬레이션 시퀀스를 반복할 수 있도록 Time Machine의 시드를 기록하세요.
5. 손절매를 추정치로 취급하세요. 갭이나 급변하는 시장에서는 지정한 가격보다 불리한 가격에 손절 주문이 체결될 수 있습니다. 표시되는 최대 손실은 손절 가격에 체결된다고 가정합니다.
6. 비공식 데이터를 검증하세요. Yahoo Finance의 차트 엔드포인트는 지연되거나 변경될 수 있으며 요청이 제한될 수도 있습니다. 중요한 가격과 계좌 세부 정보는 중개업체의 정보와 비교하세요.
7. 해당되는 데이 트레이딩 통제를 설정하세요. 규제 전환 기간에는 중개업체마다 다른 데이 트레이딩 요건이 적용될 수 있습니다. 중개업체가 여전히 기존 패턴 데이 트레이더 규칙을 사용한다면 "pdt_guard": true를 활성화하여 리스크 도구가 데이 트레이딩 횟수를 계산하도록 하세요.
8. 계획하지 않은 레버리지를 피하세요. 옵션, 증거금 거래, 공매도 및 레버리지는 명시적으로 활성화하지 않는 한 계속 비활성화되어 있습니다.
9. 세금을 고려하세요. 데이 트레이딩 수익은 일반적으로 단기 자본이득에 해당하며, 잦은 거래로 인해 워시 세일이 발생할 수 있습니다. 이 프로젝트는 세무 자문을 제공하지 않습니다.

제한 사항 및 위험 경고

이 소프트웨어는 공개 데이터를 읽고 계산을 수행할 뿐, 귀하의 재정 상황을 알거나 미래 가격을 예측하지 않습니다. 데이 트레이딩을 하는 대부분의 사람은 손실을 봅니다. 시뮬레이션 확률, 과거 테스트, 진입 신호 및 계획된 손절매는 수익성 있는 거래나 특정 체결 가격을 보장하지 않습니다.

이 프로젝트는 연구와 모의 거래에 사용하고, 중요한 정보는 독립적으로 검증하며, 개인 맞춤형 금융 또는 세무 자문이 필요할 때는 자격을 갖춘 전문가와 상담하세요.

결론

Day Trader 스킬은 거래 아이디어를 스캔, 조사, 검증, 계획, 시뮬레이션, 규모 산정, 리스크 확인, 승인 요청 및 모니터링으로 이어지는 구조화되고 검토 가능한 순서로 전환합니다. 가장 강력한 안전장치는 명시적인 리스크 관문, 모의 거래 기본값 및 필수적인 사람의 확인입니다. Day Trader 스킬 GitHub 저장소에서 소스와 업데이트를 확인하세요.