HYDRA Engine v1.0 — 로컬 우선 올인원 자동매매 엔진, 오픈소스 공개
자동매매를 시작하려는 사람들이 가장 먼저 부딪히는 벽은 코딩이 아닙니다. 파이프라인입니다. 데이터를 어디서 어떻게 받고, 지표는 어떻게 계산하고, 시그널은 어떻게 생성하고, 백테스트는 어떻게 돌리고, 실거래는 어떻게 연결하는가. 각 단계를 따로 구현하다 지쳐서 포기하는 사람이 대부분입니다.
HYDRA Engine은 그 문제를 정면으로 해결합니다. 자동매매의 전 파이프라인을 하나의 레포에서 관리하는 로컬 우선(Local-first) 오픈소스 엔진입니다. 22B Labs에서 개발하고 오늘 공개 배포합니다.
전체 파이프라인, 한 곳에서
거래소에서 OHLCV 캔들 데이터를 수집하고, RSI/MACD/Bollinger Band 등 지표를 자동 계산합니다. 레짐 분류 엔진이 현재 시장 상태(추세·횡보·변동성)를 판별하고, 시그널 엔진이 매수/매도 타이밍을 잡습니다. 전략을 실전에 넣기 전엔 인메모리 백테스트로 검증하고, 충분한 확신이 생겼을 때 실거래를 연결합니다.
"기본은 무료로 완전 작동. 나머지는 전부 사용자 선택."
주요 기능 12가지
Docker 3티어 — 실력에 맞게 시작
개인 PC 최적
처음 시작하는 분
중간 규모 운용
수집·분석 강화
대용량 데이터
고성능 서버
docker compose -f docker-compose.lite.yml up --build
# 헬스체크
curl http://127.0.0.1:8000/health
# → {"status": "ok"}
사용 철학 — HYDRA가 말하는 접근법
| 단계 | 행동 | 목적 |
|---|---|---|
| 1단계 | pytest 실행 | 코드 정상 확인 |
| 2단계 | 데이터 수집 | API 키 없이도 공개 데이터 가능 |
| 3단계 | 지표·레짐·시그널 확인 | 엔진 동작 이해 |
| 4단계 | API/CLI 관찰 | 전체 흐름 파악 |
| 5단계 | 백테스트 | 전략 성과 검증 |
| 6단계 | 실거래 연결 | 충분한 검증 후에만 |
HYDRA Engine은 교육·연구·실험용 프로젝트입니다. 실거래 수익을 보장하지 않으며, 사용에 따른 모든 책임은 사용자 본인에게 있습니다. 실거래 전 반드시 paper 모드와 백테스트로 충분히 검증하세요.
빠른 시작 — 5분이면 됩니다
git clone https://github.com/sinmb79/Hydra-Engine.git
cd Hydra-Engine
# 2. 가상환경 + 패키지 설치
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .[dev]
# 3. 환경변수 설정
cp .env.example .env
# 4. 테스트 확인
pytest -q
# 5. 실행
docker compose -f docker-compose.lite.yml up --build
Python 3.11+, Git, Docker Desktop — 세 가지만 설치하면 됩니다. 거래소 API 키는 데이터 수집 단계부터 필요하며, 공개 데이터는 키 없이도 사용 가능합니다.
🐍 22B Labs · HYDRA Engine
자동매매의 진입 장벽을 낮추는 것이 목표입니다.
⭐ Star를 눌러주시면 개발에 큰 힘이 됩니다.
👉 github.com/sinmb79/Hydra-Engine
✍️ 22B Labs · The 4th Path, GitHub: sinmb79