TradeMemory Protocol

당신의 트레이딩 AI는 기억상실증에 걸렸습니다. 그리고 규제 당국이 이를 알아채기 시작했습니다.

매 세션마다 같은 실수를 반복합니다. 왜 거래했는지 설명할 수 없습니다. 컨텍스트 윈도우가 끝나면 모든 것을 잊어버립니다. 한편, MiFID II는 알고리즘 의사 결정 문서화에 대한 기준을 높이고 있으며(제17조), EU AI 법은 AI 행동에 대한 체계적인 로깅을 요구합니다(제14조). 경쟁사의 에이전트들은 모든 거래에서 배우고 있습니다.

AI 트레이딩 스택에는 한 계층이 빠져 있습니다. 모든 MCP 서버는 주문 실행, 가격 조회, 차트 읽기 등 실행을 처리합니다. 메모리를 처리하는 서버는 없습니다.

에이전트가 AAPL 100주를 매수할 수 있지만, "이 조건에서 지난번에 AAPL을 매수했을 때 무슨 일이 있었지?" 라는 질문에는 답할 수 없습니다.

TradeMemory는 메모리 계층입니다. 하나의 pip install만 있으면, AI 에이전트는 모든 거래, 모든 결과, 모든 실수를 SHA-256 변조 방지 감사 추적과 함께 기억합니다.

모든 포지션 진입 전 사전 점검 목록을 실행하는 트레이더와 매일 수천 건의 결정을 기록하는 EA 시스템에 의해 실제 운영 환경에서 사용되고 있습니다.

기능

• 거래 전: 메모리에 질문하세요 — 이 시장 상황에서 지난번에는 무슨 일이 있었나요? 어떻게 끝났나요?
• 거래 후: 한 번의 호출로 모든 것을 기록합니다 — 5개의 메모리 계층이 자동으로 업데이트됩니다.
• 안전 장치: 신뢰도 추적, 손실 경고, 연속 손실 감지 — 시스템이 멈춰야 할 때를 알려줍니다.

모든 시장(주식, 외환, 암호화폐, 선물), 모든 브로커, 모든 AI 플랫폼에서 작동합니다. TradeMemory는 거래를 실행하거나 자금에 접근하지 않으며, 오직 기록하고 회상할 뿐입니다.

빠른 시작

pip install tradememory-protocol

Claude Desktop에 추가하기 (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tradememory-protocol"]
    }
  }
}

그런 다음 Claude에게 말하세요: "내 AAPL 롱 포지션을 $195에 기록해 줘 — 실적 호조, 기관 매수, 높은 신뢰도."

# Claude Code
claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol

# From source
git clone https://github.com/mnemox-ai/tradememory-protocol.git
cd tradememory-protocol && pip install -e . && python -m tradememory

# Docker
docker compose up -d

전체 연습: 시작하기 (트레이더 트랙 + 개발자 트랙)

TradeMemory 사용 대상

작동 방식

1. 회상 — 거래 전, 결과 품질, 컨텍스트 유사성, 최신성, 신뢰도 및 감정 상태에 따라 가중치가 부여된 과거 거래를 검색합니다 (OWM 프레임워크)
2. 기록 — 거래 후, remember_trade 한 번의 호출로 에피소드, 의미, 절차, 정서 및 거래 기록의 5개 메모리 계층에 기록합니다
3. 성찰 — 일간/주간/월간 검토를 통해 행동 편향, 전략 쇠퇴 및 거래 실수를 감지합니다
4. 감사 — 모든 결정은 생성 시 SHA-256으로 해시됩니다. 검토 또는 규제 제출을 위해 언제든지 내보낼 수 있습니다

MCP 도구

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dev@mnemox.ai | 통화 예약

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엔터프라이즈 및 컴플라이언스

에이전트가 내리는 모든 트레이딩 결정(거래하지 않기로 한 결정 포함)은 트레이딩 결정 레코드(TDR)로 기록됩니다. 레코드별 SHA-256 콘텐츠 해시는 순방향 체인 감사 원장에 연결되며, 매 UTC 일자는 머클 루트로 요약되고 이 루트는 여러 날에 걸쳐 체인으로 연결됩니다. 과거 기록을 변조하면 모든 후속 링크가 무효화됩니다.

# Verify a single record hasn't been tampered with
verify_audit_hash(trade_id="MT5-7047640363")
# → {"verified": true, "chain_entry": {"sequence_num": 42, ...}}

# Walk the entire chain (or a slice) end-to-end
verify_audit_chain(from_seq=1, to_seq=None)
# → {"verified": true, "checked_count": 1284, "first_break_at": null}

# Daily Merkle root — single 32-byte anchor over every TDR for that day
get_daily_root(date="2026-05-14")
# → {"verified": true, "root_hash": "a05544...", "record_count": 18}

# Bulk export for regulatory submission
GET /audit/export?strategy=VolBreakout&start=2026-03-01&format=jsonl

v0.5.2에 아직 포함되지 않은 사항(TSA 타임스탬핑, 외부 앵커링, 추론의 zkML 증명)을 포함한 전체 감사 체인 완성도 설명은 LIMITATIONS.md를 참조하십시오.

펀드를 위한 맞춤형 배포가 필요하신가요? → dev@mnemox.ai

보안

• API 키에 절대 접근하지 않습니다. TradeMemory는 거래를 실행하거나, 자금을 이동하거나, 지갑에 접근하지 않습니다.
• 읽기 및 기록만 수행합니다. 에이전트가 결정 컨텍스트를 TradeMemory에 전달합니다. 저장합니다. 그게 전부입니다.
• 로컬 우선. 유일한 아웃바운드 호출은 일일 감사 루트의 RFC 3161 신뢰 타임스탬핑입니다 — 거래 데이터가 아닌 32바이트 해시입니다 (기본적으로 켜져 있으며, TRADEMEMORY_TSA=off로 비활성화). 그 외에는 어떤 것도 사용자의 기기를 떠나지 않습니다.
• SHA-256 체인 감사 원장. 모든 레코드는 생성 시 해시되어 이전 레코드에 연결됩니다. 일일 머클 루트가 체인을 고정합니다. 레코드, 슬라이스 또는 일 단위로 무결성을 검증합니다. 모든 수준에서 변조를 감지할 수 있으며, 외부 앵커링(기본적으로 TSA)이 로드맵에 있습니다.
• 1,400개 이상의 테스트 통과. CI를 갖춘 전체 테스트 스위트.

연구 상태

TradeMemory의 OWM 프레임워크는 인지 과학(Tulving 1972)과 강화 학습(Schaul et al. 2015)에 기반을 두고 있습니다. 현재 상태:

• OWM 5가지 요소 점수: 구현 및 테스트 완료 (1,400개 이상의 테스트)
• 통계적 검증: DSR, MBL 구현 완료 (Bailey-de Prado 2014)
• 감사 추적: SHA-256 변조 방지 TDR
• 진화 엔진: 연구 단계 (전략 생성은 작동, 통계적 게이트 통과율 최적화 중)
• 하이브리드 회상: OWM 전용 모드 활성화, 임베딩 구성 시 벡터 융합 사용 가능
• 경험적 검증: 진행 중 (n=40 거래, 통계적 유의성을 위한 목표 n>=100)

문서

기여하기

기여 가이드 · 보안 정책 참조

MIT — LICENSE 참조. 교육/연구 목적으로만 사용하십시오. 재정적 조언이 아닙니다.