전략 예시

이 페이지는 자연어 시장 아이디어가 Stingray에서 typed rule과 backtest artifact로 바뀐 공개 예시를 모읍니다. 목표는 주장보다 증거입니다. 프롬프트, 데이터 소스, 리플레이 구간, 트리거 수, live 전 forward-return 형태를 보여줍니다.

아래 내용은 공개 제품 walkthrough이며, 익명화된 고객 사례는 아닙니다. 고객 예시를 공개할 때는 허가를 받고 익명화하되, 검토할 수 있을 만큼 구체적이어야 합니다.

각 예시가 보여줘야 하는 것

• 사용자가 처음 입력한 prompt 또는 thesis
• Stingray가 만든 typed condition
• 리플레이에 사용된 데이터 소스
• 백테스트 구간과 트리거 수
• 관련 horizon의 forward returns 또는 hit-rate 요약
• 라이브 경로: notify, monitor, review

Funding-rate squeeze 예시

Prompt:

Create a draft alert that fires when BTC funding rate on Hyperliquid is below 0 bps/hr and Binance BTCUSDT moves up at least 0.5% over 60 minutes. Keep it as a draft and do not send it live.

Stingray가 테스트한 내용:

• 데이터 소스: Hyperliquid funding, Binance BTCUSDT price
• 구간: 2026-04-20부터 2026-05-18까지
• Raw matches: 150개의 5분 window
• 1h cooldown 이후 알림 발생: 37회
• 24h profile: 평균 +0.41%, 62% positive, median +0.55%
• 겹치지 않는 24h hold 기준 compound comparison: +8.3%, BTC buy-and-hold는 +4.9%

전체 funding-rate walkthrough 읽기.

BTC breakout alert 예시

Prompt:

Alert when RSI is above 65, price touches or breaks the upper Bollinger Band, and volume is 2x the 24h average, all true at the same time on the 1h chart.

Stingray가 테스트한 내용:

• 데이터 소스: BTCUSDT price, RSI, Bollinger Band, volume
• 구간: 2025년 4월부터 2026년 4월까지
• 1h cooldown 이후 알림 발생: 109회
• 빈도: 약 3.3일마다 한 번
• Forward-return profile: 1h +0.03%, 4h -0.26%, 24h +0.17%
• 사용 사례: live alert가 사람을 깨우기 전에 너무 느슨한 breakout logic을 먼저 거절하기

전체 BTC breakout walkthrough 읽기.

결과를 읽는 방법

Funding-rate 예시는 24시간 profile이 더 강하고 제시된 buy-and-hold baseline을 앞섭니다. 하지만 4주 구간에서 cooldown을 적용한 트리거는 37회뿐입니다. 이는 표본 외 검증을 이어갈 근거이지 live 성과나 지속적인 edge의 증거가 아닙니다.

Breakout 예시는 더 긴 구간과 109회 트리거를 포함하지만 평균 forward returns가 0에 가깝고 4시간 결과는 음수입니다. 익숙한 setup도 정확한 규칙으로 만들고 테스트한 뒤, 시끄러운 live alert가 되기 전에 거절할 수 있다는 유용한 부정적 결과입니다.

더 테스트할 수 있는 전략 입력

이 예시들은 공개 데이터가 특히 완전한 시장을 사용합니다. 패턴은 간단합니다. thesis를 말하고, 데이터를 해석하고, 과거를 replay한 뒤, 아이디어가 실시간 모니터링과 더 많은 리소스를 받을 가치가 있는지 결정합니다.

• Funding rates plus macro events
• Polymarket odds as a trading signal
• FOMC transcripts as strategy inputs
• Whale flow and open-interest divergence

시장 질문별 사례

아래 글은 공개 성과 기록이 아니라 리서치 프레임워크입니다. 신뢰할 수 있는 테스트에 무엇이 필요하고 증거가 어디서 실패할 수 있는지 보여줍니다.

• DOGS와 밈 토큰 모멘텀: 가격, 거래량, 유동성, 이벤트 시간 증거를 소셜 관심과 분리합니다. 짧고 시장 국면에 의존하는 히스토리가 핵심 한계입니다.
• STBL 수익률과 스프레드 전략: 원금, 수익 권리, 유동성, 페그 위험, 상환 조건을 분리합니다. 프로토콜 히스토리가 부족하면 편리한 proxy로 대체하지 말고 누락을 밝혀야 합니다.
• Hyperliquid 알고리즘 트레이딩: 거래소별 펀딩, 미결제약정, 가격 규칙, cooldown, 모니터링 경계를 결합합니다. 데이터 소스와 규칙이 live 거래소 workflow와 일치할 때만 백테스트가 관련성을 가집니다.

이 예시들이 아닌 것

이 예시들은 투자 조언, live performance promise, 또는 미래 성과 보장이 아닙니다. 규칙이 명시되고, 선언된 과거 구간에서 테스트되었으며, capital이 개입되기 전에 검토할 artifact로 바뀌었다는 증거입니다.

전체 workflow는 How Stingray Works에서 시작하고, how to read a backtest card를 읽거나 Strategy Guides를 보면 됩니다.

버전별 비교표와 인용 지침은 백테스트 벤치마크 보고서를, 첫 예시 재현은 노코드 백테스트 튜토리얼을 사용하세요.