로컬 MCP 서버를 통해 트레이딩 성과 분석¶
이 가이드는 cTrader 로컬 MCP 서버를 통해 AI 에이전트로 트레이딩 성과를 분석하는 방법을 보여줍니다. 거래 내역 가져오기, 주요 성과 메트릭 계산, 결과의 패턴 식별이 포함됩니다.
팁
AI 에이전트와 새 세션을 시작할 때는 프롬프트를 cTrader 로컬 MCP 서버 사용...으로 시작하세요. 이렇게 하면 에이전트가 웹 검색으로 요청을 라우팅하는 대신 MCP 서버를 호출하도록 할 수 있습니다.
1. 거래 내역 가져오기 ¶
분석하려는 기간 동안 실행된 모든 거래를 검색하여 시작합니다.
Show me all my deals from the last 30 days.
에이전트가 심벌, 방향, 거래량, 체결 가격 및 상태를 포함한 거래 목록을 반환합니다. 이 원시 데이터는 이후의 모든 분석의 기초입니다.
2. 주요 메트릭 계산 ¶
에이전트에게 핵심 성과 수치를 계산하도록 요청합니다.
Based on my deals from the last 30 days, calculate the following:
total number of trades, number of winning trades, number of losing
trades, win rate, average winning trade in dollars, average losing
trade in dollars, and profit factor.
에이전트가 거래 내역을 처리하고 메트릭을 반환합니다. 수익 팩터는 총 이익 대 총 손실의 비율이며, 1.0 이상의 값은 승리가 손실을 능가한다는 것을 의미합니다.
3. 심벌별 성과 분석 ¶
어떤 상품이 효과적이고 어떤 상품이 그렇지 않은지 파악하세요.
Break down my last 30 days of trading performance by symbol.
For each symbol, show the number of trades, win rate and total P&L.
이를 통해 특정 심벌이 지속적으로 수익을 내는지 또는 지속적으로 손실을 내는지 확인할 수 있습니다.
4. 최고 및 최악의 날 찾기 ¶
일별 성과 변화를 살펴보세요.
Group my deals from the last 30 days by date and show the daily P&L.
Highlight the best and worst days.
패턴이 나타날 수 있습니다. 예를 들어, 특정 요일이나 연속 손실 후에 성과가 저조하다는 것을 알 수 있습니다.
5. 수수료 및 비용 검토 ¶
거래 비용은 순 성과를 감소시킵니다. 에이전트에게 계산을 요청하세요.
What is the total commission I paid on all trades in the last
30 days? Show the breakdown by symbol.
수수료 비용을 총 이익과 비교하여 비용으로 인해 얼마나 많은 우위가 소모되는지 파악하세요.
6. 전체 성과 보고서로 통합 ¶
포괄적인 검토를 생성하는 단일 프롬프트를 실행하세요.
Generate a trading performance report for the last 30 days. Include:
total trades, win rate, average win and loss, profit factor, breakdown
by symbol with P&L and win rate, total commissions paid and best and
worst trading days. Present the results in a table where possible.
에이전트는 모든 데이터를 검토하거나 저장할 수 있는 구조화된 보고서로 통합합니다.
경고
MCP 서버는 AI 지원 트레이딩을 위한 도구이며 재무, 투자, 법률 또는 세금 자문을 제공하지 않습니다. AI가 생성한 작업은 실제 거래를 유발하고 손실을 초래할 수 있습니다. 사용자는 출력을 확인하고, 전략을 감독하고, 자격 증명을 보호하고, 자신의 책임 하에 MCP 서버를 사용할 전적인 책임이 있습니다.