Question 1

vibe-trading에서 DeepSeek v4 pro API 키를 사용할 때 401 오류가 반환되는 이유는 무엇인가요?

Accepted Answer

401 오류는 LLM 제공자가 올바르게 구성되지 않았음을 의미합니다. .env 파일(가급적 `~/.vibe-trading/.env`)에 다음이 포함되어 있는지 확인하세요:

```env
LANGCHAIN_PROVIDER=deepseek
LANGCHAIN_MODEL_NAME=deepseek-v4-pro
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-official-api-key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
TIMEOUT_SECONDS=2400
```

중요:
- `LANGCHAIN_PROVIDER`는 반드시 `deepseek`여야 하며, `openrouter`가 아니어야 합니다.
- OpenRouter 키와 DeepSeek 키를 혼용하지 마세요.
- Vibe-trading은 먼저 `~/.vibe-trading/.env`를 읽습니다. 해당 파일이 존재하면 `agent/.env` 대신 그 파일을 업데이트하세요.

Question 2

Vibe-Trading CLI swarm이 '429 billing_not_active' 오류와 함께 실패하는 이유는 무엇인가요?

Accepted Answer

스웜 워커는 Codex나 단일 태스크 실행에서 사용하는 것과 별도로 자체 LLM 프로바이더 구성을 사용합니다. CLI swarm 명령어는 워크플로우를 시작하지만, 환경 변수(예: agent/.env 파일 또는 셸의 LANGCHAIN_PROVIDER, LANGCHAIN_MODEL_NAME, DEEPSEEK_API_KEY)를 통해 설정된 프로바이더 계정이 활성화되지 않았거나 결제 설정이 되어 있지 않으면 내부 워커가 실패합니다. 해결하려면 agent/.env 파일을 확인하고 올바른 API 키가 설정되어 있는지, 프로바이더 계정이 활성화되어 있고 결제가 활성화되어 있는지 확인하세요. 그런 다음 swarm 명령어를 다시 실행하세요.

Question 3

alpha-bench 심볼릭 링크 테스트에서 "AttributeError: 'object' object has no attribute 'meta'" 오류를 해결하는 방법

Accepted Answer

`agent/tests/test_mcp_alpha_zoo_contract.py`의 `_BenchRegistry` 테스트 스텁을 업데이트하여, 반환되는 레지스트리 항목에 이제 `_validate_bench_data_requirements()`가 요구하는 `meta` 속성이 포함되도록 하세요. 단순한 `object()` 반환 값을 `SimpleNamespace(meta=None)`으로 교체하세요(필요한 경우 `types`에서 `SimpleNamespace`를 임포트하세요). 검증기는 `meta=None`을 필수 컬럼이 없는 것으로 처리하므로 테스트가 symlink 단언으로 진행될 수 있습니다. 프로덕션 `except` 절을 `AttributeError`까지 잡도록 넓히지 마세요. 그렇게 하면 실제 레지스트리 계약 버그가 숨겨질 수 있기 때문입니다.

Question 4

max_drawdown이 초기 자금의 첫 번째 바 손실을 무시하거나 0.0으로 보고하는 옵션 백테스트 문제를 어떻게 해결하나요?

Accepted Answer

PR `fix(options): seed the max-drawdown peak with initial cash`가 포함된 릴리스로 업그레이드하세요. `agent/backtest/engines/options_portfolio.py`를 수동으로 패치하는 경우 `_calc_options_metrics`에서 관측된 equity 기반의 peak를:

```python
peak = equity_vals.cummax()
```

유효한 초기 현금으로 시드된 peak로 교체하세요:

```python
import numpy as np

if initial_cash is not None and np.isfinite(initial_cash) and initial_cash > 0:
    peak = equity_vals.cummax().clip(lower=float(initial_cash))
else:
    peak = equity_vals.cummax()  # preserve previous fallback/warning
```

이는 `agent/backtest/metrics.py`와 동일한 방식이며, 여기서 `initial_cash`는 첫 번째 기록된 bar 이전의 계좌 최초 고점(high-water mark)입니다. 수정 후 `initial_cash=100`에서 equity `[95, 90, 99]`는 `max_drawdown=-0.10`을 보고하고, 단일 관측값 `[90]`은 `0.0` 대신 `-0.10`을 보고합니다. 첫 bar 손실, 단일 bar 손실, 전 구간 상승 equity 곡선, 유효하지 않은 초기 현금에 대한 회귀 테스트를 추가하세요.

Question 5

BTC-USDT-PERP perpetual 심볼을 백테스팅할 때 왜 모든 주문이 zero_size (trade_count: 0)로 거부되나요?

Accepted Answer

근본 원인: `backtest/engines/_market_hooks.py`의 `_detect_market()`에는 `-PERP` 접미사에 대한 정규식이 없기 때문에, `BTC-USDT-PERP` 같은 심볼이 `_MARKET_PATTERNS`에서 어떤 패턴에도 매칭되지 않고 통과하여 `a_share` 기본값으로 처리됩니다. 그러면 백테스트는 `CryptoEngine` 대신 중국 A주의 100주 단위 보드 랏 반올림을 적용하여 계산된 모든 포지션 크기를 0으로 내림하게 되고, 그 결과 `unfilled_plan_rejections_by_symbol: {"BTC-USDT-PERP": {"zero_size": N}}`가 발생하며 데이터는 정상적으로 로드됨에도 불구하고 자산 곡선이 평탄해집니다. 수정 방법: `_MARKET_PATTERNS`의 crypto 섹션에 다음 항목을 추가하세요: `(re.compile(r"^[A-Z0-9]+-USDT-PERP$", re.I), "crypto")`. 즉시 적용 가능한 우회 방법 — `runner.main()`을 호출하기 전에 메모리 내에서 몽키 패치를 적용하는 것입니다: `import re; from backtest.engines import _market_hooks; _market_hooks._MARKET_PATTERNS.insert(0, (re.compile(r"^[A-Z0-9]+-USDT-PERP$", re.I), "crypto"))`. 이 패치를 적용하면 동일한 설정이 `CryptoEngine`으로 라우팅되고, 레버리지/마진/펀딩 설정이 적용되며, 주문 크기 계산과 체결이 정상적으로 이루어집니다. 동일한 근본 원인이 OKX 스타일의 perp 심볼(`source: "okx"`)에도 영향을 미칩니다.

Vibe-Trading

개요

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