"시간이란 무엇인가" 비트코인 초단타 머신
중력도 힉스 보존의 힉스장과의 상호작용으로 인해 입자가 질량을 갖게 되고, 질량이 생긴 입자가 시공간을 구부러뜨리면서 중력이라는 아인슈타인의 개념적 현상일뿐 실체가 아니듯이
시간도 실체가 아닐 것 같다는 의심이 듭니다. 그래서 갤럭시S20+ termux 서버에서 이런 가설에서 비롯된 RIFT라는 정보처리 레이어를 바탕으로 비트코인 스캘핑 머신을 돌려봅니다
binance에서 비트코인 스캘핑은 수수료 때문에 거의 이익을 내기 어렵습니다만 여기서 일단 모델을 강화하기 위해 굴려보는겁니다. dt보다는 tick이 정보량이 더 풍부하듯이 rift는 tick보다 훨씬 더 다차원의 정보량과 해상도를 가진 시계열 해석입니다
RIFT와 RIFT Scalper 소개
RIFT는 “시간은 독립적으로 흐르는 것이 아니라, 사건들이 서로 되먹임을 주고받을 때 생겨나는 관계”라는 가설에서 출발했습니다. 개별 사건은 아직 환경과 강하게 얽히기 전에는 하나의 가능성에 가깝습니다. 비유하자면 파동방정식이 붕괴되기 전의 사건처럼, 아직 특정한 현실로 고정되지 않은 상태입니다. 그런데 이런 사건들이 서로 영향을 주고받고, 환경이라는 되먹임 계 안으로 들어가면 상황이 달라집니다.
사건은 더 이상 고립되어 있지 않고, 다른 사건의 원인이자 결과가 됩니다. 이 되먹임이 반복되면서 사건들은 일종의 “유니버스 하모니”에서 벗어나 현실의 복잡한 흐름 속으로 들어옵니다. 이때 계산해야 할 관계의 수는 폭발적으로 증가합니다. 그래서 현실 세계에서는 기상현상은 물론이고, 작은 입자들의 움직임조차 장기적으로 정확히 예측하기 어려워집니다. 예측이 어려운 이유는 단순히 정보가 부족해서가 아니라, 사건들 사이의 되먹임으로 계산량 자체가 감당하기 어려울 정도로 커지기 때문일 수 있습니다.
저는 이 관계적 흐름이 우리가 말하는 “시간”에 가깝다고 보았습니다. 시간은 사물 위에 독립적으로 흐르는 배경이 아니라, 사건들이 서로 영향을 주고받으며 만들어내는 관계의 방향성일 수 있다는 생각입니다. 여기서 attention, 즉 관찰은 단순히 정보를 보는 행위가 아닙니다. 어떤 사건을 관찰한다는 것은 그 사건에 정보적 무게를 부여하는 일입니다. 마치 중력 이 공간을 휘게 하듯, attention은 정보와 엔트로피의 분포를 휘게 합니다. 어떤 정보는 더 강하게 연결되고, 어떤 정보는 배경으로 밀려납니다. 이 정보적 왜곡이 사건들의 흐름을 만들고, 그 흐름 속에서 예측 가능한 부분과 예측 불가능한 부분이 나뉩니다.
RIFT는 이 생각을 정보처리 모델로 옮긴 것입니다. RIFT는 단순히 현재 값 하나를 보는 것이 아니라, 사건들 사이의 관계, 되먹임, 관찰에 의해 생기는 정보적 왜곡을 하나의 장처럼 해석하려고 합니다. 그래서 RIFT는 relational information feedback time, 즉 관계적 정보 되먹임 시간이라는 의미를 갖습니다.
RIFT Scalper는 이 RIFT 개념을 실시간 금융시장 데이터에 적용한 실험입니다. 금융시장은 수많은 참여자의 관찰, 주문, 취소, 체결이 계속 되먹임을 만드는 환경입니다. 가격은 단순한 숫자가 아니라, 사건들이 서로 영향을 주고받은 결과입니다.
RIFT Scalper는 Binance order book과 trade 데이터를 실시간으로 읽고, 지금 시장 안에서 의미 있는 사건 흐름이 생겼는지 판단합니다. 단순히 “오를까, 내릴까”만 보는 것이 아니라, 지금의 움직임이 노이즈인지, 되먹임이 강해지는 구간인지, 수수료와 체결 비용을 넘을 만큼 충분한 정보적 파동인지 확인합니다.
여기에 몇 가지 보조 레이어가 붙습니다.
ND는 시장의 상태 기억입니다. 지금이 추세인지, 혼잡한 구간인지, 체결이 불리한 구간인지 기억합니다.
HRR은 패턴 기억입니다. 과거의 수익 패턴, 손실 패턴, 체결 실패 패턴을 나누어 기억하고 현재 상황과 비교합니다.
SLNN은 작은 학습 레이어입니다. 체결 결과를 바탕으로 어떤 신호가 실제로 도움이 되었는지 조금씩 연결 강도를 조정합니다.
현재 RIFT Scalper는 완성된 매매기가 아니라, RIFT 가설을 실시간 order-flow 환경에서 검증하기 위한 실험입니다. 핵심 질문은 이것입니다. 사건들의 되먹임 속에서 생기는 시간적 관계와, attention이 만드는 정보적 왜곡을 잘 읽으면, 복잡한 시장에서도 의미 있는 흐름과 피해야 할 노이즈를 구분할 수 있을까?
기술 구성
RIFT Scalper는 클라우드 서버가 아니라 Galaxy S20+ 스마트폰 위에서 24시간 돌아가는 실험용 백엔드입니다. Android의 Termux 환경에서 Rust release build로 실행되며, Binance WebSocket order book/trade 데이터를 실시간으로 받아 RIFT, ND, HRR, SLNN 계산을 수행합니다.
백엔드는 매우 가볍게 설계했습니다. 현재 rift 프로세스는 약 13MB RSS, CPU 사용률은 대략 2% 수준으로 동작합니다. 실시간 데이터 처리, paper trading, 학습 상태 업데이트, REST API 제공, SQLite/redb 저장까지 한 프로세스에서 처리합니다.
외부 접속은 Cloudflared Tunnel로 연결합니다. 스마트폰 서버가 직접 외부에 노출되는 대신, Cloudflare Tunnel이 내부 RIFT API를 안전하게 연결하고, 사용자는 galaxy.cording.ai에서 Cloudflare Pages로 배포된 프론트엔드를 봅니다.
저장은 두 갈래입니다. SQLite는 거래 결과, no-trade 사유, 수수료, drawdown, 학습 점수 같은 시계열 기록을 저장하고, redb는 최신 전략 snapshot을 빠르게 보관합니다. SLNN/STDP와 plastic readout의 학습 상태는 별도 상태 파일에 저장되어 재시작 후에도 이어집니다.
즉 RIFT Scalper는 스마트폰 하나가 실시간 market data node, Rust inference engine, learning state machine, REST API server, Cloudflare dashboard backend 역할을 동시에 수행하는 구조입니다. 작은 edge server 위에서 RIFT 가설을 실제 order-flow 데이터로 검증하는 실험입니다.
