ocean-agent

🧪 비공개 베타 — Ocean Agent는 2026년 8월 11일부터 비공개 베타입니다. 측정 기반의 브래킷 트레이딩 엔진은 먼저 자사 자금으로 실전 검증 중입니다. 공개 베타는 다음 주에, 오픈 베타는 그다음 주에 시작됩니다. 매일의 점수표는 Telegram에서 확인하세요.

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🌊 웹사이트: oceanagent.fi · PyPI: ocean-agent

당신의 AI에게 거래하라고 말하세요. Pacifica를 위한 MCP 서버입니다. 자연어를 정확하고 리스크 규모가 산정된 무한기한 선물 주문으로 변환하며, 사용자가 제어하는 정책 파일에 따라 운영되는 24/7 자율 트레이딩 엔터티도 함께 제공합니다.

uvx ocean-agent        # no install needed

⚠️ 이것은 실제 자금과 실제 주문을 체결합니다. 계정을 연결하기 전에 면제 조항을 먼저 읽으세요.

전적으로 Pacifica 기반으로 구축되었습니다. 공식 도구가 사용하는 것과 동일한 Ed25519 agent-key 서명 방식으로 Pacifica REST API를 직접 호출하며, npm 의존성이 없습니다.

원시 API 접근 대신 이것을 사용하는 이유

공식 Pacifica MCP는 API를 있는 그대로 노출합니다. AI가 정확한 가격과 크기를 스스로 계산해야 하며, 시장의 틱(tick) 크기의 배수가 아닌 가격은 거래소에서 거부됩니다. ocean-agent는 그 위에 계층을 추가합니다.

Related MCP server: asterdex-mcp-server

MCP 도구

시장 및 분석

• analyze_chart, 특정 코인/시간프레임에서 시그널별 측정된 승률을 제공하는 멀티 타임프레임 지표 스냅숑. 엣지가 없으면 "엣지가 detected되지 않았습니다"라고 말함.

• top_setsetup, 통계적으로 입증된 셋업(EV × 승률 × 샘플 신뢰도)을 실시간으로 랭킹하고 진입, 손절, 목표가, 승로지 포함.

• market_context, Fear & Greed(공포·탐욕) 시장 국면 판단.

• scan_funding, 모든 시장을 funding APR 순으로 정렬.

• learned_winrates / learned_combos, 라이브 관측으로 구축된 승률 데이터베이스, 다중 시그널 조합을 포함 가능.

• review_predictions, 지난 예측을 실제와 대조하며 평가한다.

트레이딩

• open_with_bracket, 진입과 동시에 거래소 자체 TP/SL을 실행 le podor하면 브랜드 구실을하는일. 스톱이 거래소에 남기 때문에 컴퓨터가 꺼져 있어도 발동됩니다.

• protect_position, 열린 포지션에 거래소에 원래 TP/SL을 적용.

• open_funding_position / close_funding_position, 델타 중립 펀딩 캐리(현물 매수 + 무기한 선물 매도)를 배치 단일 원자적으로 실행.

• plan_oi_hedge, 교차 거래소의 헤지, 수수료, 펀딩 수식까지 포함한 OI 파밍 포지션의 크기 산정.

• open_pacifica_leg, check_position, account_status

Print (실험적입니다. Pacifica가 문서화하지 않은 엔드포인트를 사용하며 사전 예고 없이 변경될 수 있음)

• print_quote, 실시간 프리미엄, 법적 변동성, 청산 가격.

• print_order / print_status / print_close

• evaluate_print, Print 오퍼가 가치 있는저 통계적 판단: 체결 확률, 평균 오버슈트, 이를 보상하는 손육분 APY.

자율 트레이딩 엔터티

policy.yaml에 정의되는 위임 계약에 따라 스스로 판단하는 회피자입니다. 그 범위를 벗어나 움직일 수 없습니다.

MCP 요구가 아니라 별도로 항상 실행되는 프로세스입니다. MCP 서버는 AI 클라이언트가 호출할 때만 실행되지만, 포지션과 스톱을 24시간 관리해야 하는 트레이더는 별도 프로세스가 필요합니다. 시작을 의도적으로 해두면 AI가 붙들고 있어도 가지 계속 실행됩니다.

python -m ocean_agent.autonomous --init    # create policy.yaml to edit
python -m ocean_agent.autonomous --dry     # decide, but place no orders
python -m ocean_agent.autonomous           # run continuously
python -m ocean_agent.autonomous --once    # single cycle
python -m ocean_agent.autonomous --report  # performance summary

첫 버전에 실제 실행 전에 policy.json을 읽어두십시오. 자본, 레버리지 상한, 거당 리스크, 하드 스톱 한계(임계값) 모두 여기에 있습니다. --dry로 시작하세요.

매 사이클마다 평가, 판단, 학습, 포지션 관리, 그리고 모든 게이트 출력 셋업에만 진입합니다.

포트폴리머 버킷, 방향성 트레이딩, 펀딩 게리, 현금 레랑브로 자본을 나누고, 주기적으로 리밸런스합니다.

포지션 사후 관리, trade가 유리해질 때 스톱을 손익분기으로 옮기고, 수익이 커질수와 함께 trailing, 그리고 목표치에서 부분적으로 이익입니다. 중단은 항상 유리한 방향으로만 이동합니다.

유동성을 강화, 자신의 주문이 daily volume의 큰 비중을 차지하는 시장은 건너red. 비낮은 콜 북은 주문이 일부만 채되거나 stop이 원 가격에 체결되지 못하는 실제 위험입니다.

네트 노출 한도, 하나의 시장 역전이 모든 포지션을 동시에 못 하게 하고 단한 방향이 적↦ 비율을 제한합니다.

Self-remeasurement, 이것은 진짜 학습 엔진입니다. 일정하게 봇이 코인 × 시간프레임 × 신호 pool의 full matrix를 재측정하고, 어떤 시간 프레임을 트레이드하고 어떤 시그널을 신뢰할지 최신화합니다. 변화하는 시장 정권을 반영합니다. 어떤 한 측정 결과에서는 8h 시간가 엣지가 전혀 없어 보였지만, 몇주 후에는 최고의 대역으로 두각을 나타냈습니다. 고정 매개는 남아, 따라서 고정하지 않습니다.

python -m ocean_agent.rematrix          # remeasure now
python -m ocean_agent.rematrix --show   # what it currently believes

적응 — 라이브 평가에서 real time에 불리한 신호는 중단되고, drawdown에 적응하여 크기가 줄었다가 회복 후 다시가 커졌습니다. 파라미터는 정책 한도 내에서만 적응하며, 봇이 자기 코드를 다시 처음 사용하지 않습니다.

최종 스톱 — 치명적 손실에 대해 한번 강제적인 중지가 있습니다. 이 외에는 멈추지 않고 적응합니다.

셋업

원클적으로 어울려, uv, Python, dependencies를 모두 설치하고 Claude Desktop에 서버를 등록합니다. 꼭 두 가지만 물어보니다: 지갑 주소와 agent key.

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://oceanagent.fi/install.ps1 | iex"

# macOS / Linux
sh -c "$(curl -LsSf https://oceanagent.fi/install.sh)"

수동 설정도 있습니다:

1. uv 설치:

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. app.pacifica.fi/apikey에서 agent wallet key를 생성합니다. API 키는 거래만 가능하며 자금 출금은 불incapable합니다는 숫자 등 요기 임의로 폐기할 수 있습니다.

3. .env 파일에 넣으세요:

ADDRESS=your_main_wallet_address
PACIFICA_API_KEY=your_agent_wallet_key
PACIFICA_BASE_URL=https://api.pacifica.fi

이상대로 실행하면 메인넷 실제 자금으로 라이브 트레이딩이 됩니다. --dry 모드가 판단만 하고 주문을 넣지 않습니다. 테스트넷에서 연출하고 싶다면 테스트넷 엔드포인트를 이용할 수도 있습니다. PACIFICA_BASE_URL 줄을 제거하고 (테스트넷은 별도 키 사용: ADDRESS_TESTNET, PACIFICA_API_KEY_TESTNET).

4. MCP 클라이언트를 이쪽으로 향하게 합니다:

{
  "mcpServers": {
    "ocean-agent": {
      "command": "uvx",
      "args": ["ocean-agent@latest"],
      "env": { "PACIFICA_ENV_FILE": "/absolute/path/to/.env" }
    }
  }
}

AI 클라이언트를 다시 시작하세요. 첫 실행이 자동으로 모든 것을 내려받습니다.

5. 설정 상태를 확인하세요:

uv run --with ocean-agent python -m ocean_agent.doctor

이 README의 python -m ocean_agent... 명령은 동일한 방식으로 실행됩니다. 앞에 uv run --with ocean-agent를 붙여사용하세요.

안전

• API explicitly는 거래 전용입니다. 이 소프트웨어는 자금을 가져갈 수 없습니다.

• 모든 주문 도구는 먼저 프리뷰를 보여주고 명시적 확인(confirm) 후에만 실행합니다.

• 테스트넷과 메인넷 키는 별도로 관리합니다.

• 자율 엔터티는 policy.yaml의 범위 내만 행동합니다.

리스크

이 소프트웨어는 트레이딩 소프트웨어입니다. 레버리지 무기한 미래는 설정 계좌보다 더 큰 손실을볼 수 있습니다. 실측 승률은 역사적 데이터에 기반하며 시장 패턴에 의존합니다. 수개월 동안 유지된 Edge도 시장의 성격이 변하면 사라질 수 있습니다. 이 문서의 어떤 것도 투자 조언이 아닙미다. --dry 모드로 정확히 무슨 일을 하는지 이해할 때까지 운용하고, 잃을 수 있는 자금에 한해서만 리스크를 취하세요.

라이선스

MIT