AI 헤지 펀드 프로젝트 상세 소개
프로젝트 개요
AI 헤지 펀드는 AI 기술을 활용한 거래 의사 결정을 탐구하는 것을 목표로 하는 인공지능 기반의 개념적 헤지 펀드 프로젝트입니다. 이는 순전히 교육 및 연구 목적으로만 사용되며, 실제 거래 또는 투자에는 사용되지 않습니다.
프로젝트 주소: https://github.com/virattt/ai-hedge-fund
핵심 특징
다중 에이전트 아키텍처
프로젝트는 다중 에이전트 시스템을 채택하여 각 에이전트가 실제 세계의 유명 투자자의 투자 철학과 전략을 모방합니다.
투자 거장 에이전트
- Ben Graham Agent - 가치 투자의 아버지, 안전 마진이 있는 숨겨진 보석을 찾는 데 집중
- Bill Ackman Agent - 행동주의 투자자, 대담한 입장을 취하고 변화를 추진
- Cathie Wood Agent - 성장 투자 여왕, 혁신과 파괴력을 믿음
- Charlie Munger Agent - 버핏의 파트너, 합리적인 가격의 우량 기업만 구매
- Michael Burry Agent - 《빅 쇼트》의 역발상 투자자, 깊은 가치를 찾음
- Peter Lynch Agent - 실용적인 투자자, 일상 업무에서 "10루타 주식"을 찾음
- Phil Fisher Agent - 꼼꼼한 성장 투자자, 심층적인 "탐문" 연구 사용
- Stanley Druckenmiller Agent - 거시경제 전설, 성장 잠재력이 있는 비대칭 기회를 찾음
- Warren Buffett Agent - 오마하의 현인, 합리적인 가격의 우량 기업을 찾음
분석 에이전트
- Valuation Agent - 주식의 내재 가치를 계산하고 거래 신호 생성
- Sentiment Agent - 시장 심리를 분석하고 거래 신호 생성
- Fundamentals Agent - 기본 데이터 분석 및 거래 신호 생성
- Technicals Agent - 기술 지표 분석 및 거래 신호 생성
관리 에이전트
- Risk Manager - 위험 지표 계산 및 포지션 제한 설정
- Portfolio Manager - 최종 거래 결정 및 주문 생성
기술 아키텍처
환경 요구 사항
- Python 3.x
- Poetry (의존성 관리)
- Docker (선택 사항)
주요 의존성
프로젝트는 여러 API 서비스를 사용합니다.
- OpenAI API - GPT-4o, GPT-4o-mini 등 모델 실행
- Groq API - DeepSeek, Llama3 등 모델 실행
- Financial Datasets API - 금융 데이터 획득
- Anthropic API - Claude 모델 지원
- DeepSeek API - DeepSeek 모델 지원
프로젝트 구조
ai-hedge-fund/
├── src/
│ ├── agents/ # 에이전트 정의 및 워크플로
│ │ ├── bill_ackman.py # Bill Ackman 에이전트
│ │ ├── fundamentals.py # 기본 분석 에이전트
│ │ ├── portfolio_manager.py # 포트폴리오 관리 에이전트
│ │ ├── risk_manager.py # 위험 관리 에이전트
│ │ ├── sentiment.py # 감정 분석 에이전트
│ │ ├── technicals.py # 기술 분석 에이전트
│ │ ├── valuation.py # 가치 평가 분석 에이전트
│ │ └── warren_buffett.py # Warren Buffett 에이전트
│ ├── tools/ # 에이전트 도구
│ │ └── api.py # API 도구
│ ├── backtester.py # 백테스팅 도구
│ └── main.py # 주 진입점
├── pyproject.toml
└── ...
설치 및 사용
로컬 설치
- 저장소 복제
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
- Poetry 설치
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
- 의존성 설치
poetry install
- 환경 변수 설정
cp .env.example .env
- API 키 구성
# OpenAI API 키
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# Groq API 키
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key
# 금융 데이터 API 키
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key
Docker 설치
- Docker 설치 확인
- 저장소 복제 (위와 동일)
- 환경 변수 설정 (위와 동일)
- Docker 이미지 빌드
# Linux/Mac
./run.sh build
# Windows
run.bat build
실행 방법
기본 실행
# Poetry 사용
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA
# Docker 사용 (Linux/Mac)
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA main
# Docker 사용 (Windows)
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA main
로컬 LLM 사용
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama
추론 과정 표시
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --show-reasoning
기간 지정
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01
백테스팅 기능
# 기본 백테스팅
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA
# 기간 지정 백테스팅
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01
# 로컬 LLM 백테스팅
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama
데이터 지원
무료 주식
다음 주식 데이터는 무료로 제공되며, API 키가 필요하지 않습니다.
- AAPL (애플)
- GOOGL (구글)
- MSFT (마이크로소프트)
- NVDA (엔비디아)
- TSLA (테슬라)
기타 주식
다른 주식 티커의 경우 FINANCIAL_DATASETS_API_KEY를 설정해야 합니다.
중요 성명
교육 목적
- 교육 및 연구 목적으로만 사용
- 실제 거래 또는 투자에 사용하지 않음
- 어떠한 보증 또는 담보도 제공하지 않음
- 과거 성과가 미래 결과를 나타내지 않음
- 작성자는 어떠한 재정적 손실에 대해서도 책임을 지지 않음
- 투자 결정은 재무 자문가와 상담하십시오
모의 거래
시스템은 거래 결정을 시뮬레이션할 뿐 실제 거래 작업을 수행하지 않습니다.
기여 가이드라인
- 저장소 포크
- 기능 브랜치 생성
- 변경 사항 커밋
- 브랜치에 푸시
- 풀 리퀘스트 생성
주의: 풀 리퀘스트를 작고 집중적으로 유지하면 검토 및 병합이 더 쉬워집니다.
기능 요청
기능 요청이 있는 경우 GitHub Issues에서 이슈를 열고 enhancement로 표시하십시오.
프로젝트 특징
혁신적인 포인트
- 다중 에이전트 협업: 실제 투자 팀의 의사 결정 과정 시뮬레이션
- 투자 거장 전략: 여러 투자 전설의 투자 철학 통합
- 종합적인 분석: 기술 분석, 기본 분석, 감정 분석 등 다양한 차원 결합
- 위험 관리: 내장된 위험 통제 및 포트폴리오 관리 메커니즘
- 백테스팅 기능: 과거 데이터 백테스팅을 통한 전략 효과 검증 지원
교육적 가치
- 다양한 투자 전략 및 철학 학습
- 금융 분야에서 AI의 응용 이해
- 다중 에이전트 시스템의 협업 메커니즘 탐구
- 양적 투자의 기본 개념 습득
이 프로젝트는 AI와 금융 교차 분야의 학습자에게 훌륭한 실습 플랫폼을 제공하며, 실제 투자 의사 결정 과정을 시뮬레이션하여 사용자가 현대 AI 기술이 금융 투자에 미치는 잠재력을 이해하도록 돕습니다.