HKUDS/Vibe-Trading

LLM 기반 멀티에이전트 거래 자동화 플랫폼으로 백테스팅·실시간 거래·AI 분석을 한 명령어로 시작할 수 있습니다.

완성 앱맘대로 써도 됨 · MIT투자·금융난이도
12,366+1이번 주2,3811Python
데모·홈페이지 열기vibetrading.wiki
중간맛 분석

스택: Python 3.11+ / FastAPI 백엔드 + React 19 프론트엔드 / OpenAI/DeepSeek/Gemini 등 LLM 지원 / 브로커 10개 통합(주식·암호화폐·선물) 난이도: 셀프호스팅에서는 LLM 키 하나만 있으면 바로 시작 / 실시간 거래는 브로커 인증 필요 바로 쓰는가: pip 한 줄로 설치 후 vibe-trading run -p "..." 명령 즉시 실행 가능 데모: 웹 UI(localhost:8899) 또는 모드 / 도커 2분 배포 / MCP 플러그인으로 Claude/Cursor에 바로 연결 가능

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 자동 거래 전략 개발 및 백테스팅: 자연어로 전략 설명 → AI가 코드 작성·과거 데이터 검증·수익률·낙폭 자동 계산
  • 실시간 투자 분석: 뉴스·기술분석·거시지표를 AI가 종합해 매매 신호 제시
  • 포트폴리오 모니터링 및 위험 관리: 멀티에이전트 스웜(투자위원회/퀀트팀/위험팀)이 동시에 의견 제시

핵심 기능

자연어 지시만으로 백테스트·실시간 거래 실행멀티에이전트 스웜(투자위원회·퀀트팀·위험관리팀 등 역할별 분담)10개 브로커·4개 시장(주식·암호·선물·외환) 통합·MCP 플러그인으로 Claude/Cursor 연결

대안 대비 차별점

기존 거래 봇이 하드코딩된 규칙만 반복하는 것과 달리, Vibe-Trading은 LLM이 뉴스·기술분석·매크로 지표를 실시간으로 학습해 전략을 동적으로 조정하고, 한 명령어로 백테스트부터 실시간 거래까지 전체 사이클을 자동화합니다.

준비물
  • LLM API 키 (OpenAI/DeepSeek/Gemini/Groq 등) 또는 로컬 Ollama
  • Python 3.11+ (로컬 설치 시) 또는 Docker (Docker 경로)
바로 시작하기
  1. PyPI에서 패키지 설치
pip install vibe-trading-ai
  1. 환경 초기화 (LLM API 키 설정)
vibe-trading init
  1. 첫 백테스트 실행
vibe-trading run -p "Backtest a BTC-USDT 20/50 moving-average strategy for 2024 and summarize return and drawdown"
  1. 웹 UI 실행 (선택)
vibe-trading serve --port 8899

그 후 브라우저에서 http://localhost:8899 접속

  1. MCP 서버 시작 (Claude/Cursor 통합, 선택)
vibe-trading-mcp
  1. 또는 Docker로 한 번에 실행 (선택)
git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
cp agent/.env.example agent/.env
# agent/.env 편집: LLM 제공자와 API 키 설정
docker compose up --build

그 후 브라우저에서 http://localhost:8899 접속

별 추이 · 7일
12,366+1 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
샘플 점수 34/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기