LLMQuant/awesome-trading-agents
거래 에이전트, MCP 서버, AI 스킬 모음집 — LLM 기반 트레이딩 스택 빌드를 위한 오픈소스 프로젝트 큐레이션
329+11이번 주0 찜
48포크1이슈
중간맛 분석
스택: LangGraph, LangChain, Claude Agent , Anthropic MCP 프로토콜 · 다중 언어 구현(Python, TypeScript, Go) · 주식(A-share, 미국, 홍콩), 암호화폐, 예측시장, 선물 지원 바로 쓸 수 있나: 예. TauricResearch/TradingAgents, virattt/ai-hedge-fund, HKUDS/AI-Trader 등 즉시 포크·배포 가능한 완성도 높은 프레임워크 제공 · / 원클릭 배포 사례 다수 데모: 실제 거래 실험(LLM-Trading-Lab 6개월 실거래), 대회 플랫폼(Alpha Arena), 시뮬레이션(nof1.ai) 난이도: 3~4 (에이전트 통합 구현 필요)
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 다중 AI 애널리스트가 협력해 주식 매매 의사결정을 내리는 멀티에이전트 거래 시스템 구축
- 예측시장(Kalshi, Polymarket)에 자동으로 베팅하는 AI 에이전트 배포
- 기업실적 분석·시장 뉴스 추적을 자동화하는 리서치 코파일럿 개발
핵심 기능
에이전트(애널리스트팀·단일 트레이더·리서치 코파일럿)MCP 서버(데이터·거래소·백테스팅 도구 연결)스킬 모듈(종목분석·전략코딩·포지션 실행)
대안 대비 차별점
거래 결정이 LLM 중심인 에이전트 프로젝트만 수집하며, 기존 퀀트 라이브러리나 강화학습 봇이 아닌 "에이전트-우선" 스택 구축에 특화
별 추이 · 7일
329+11 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
샘플 점수 14/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성
이 레포에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/LLMQuant/awesome-trading-agents)🔌 클로드에서 바로 써보기
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
방법 ① 커넥터 URL
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp방법 ② 플러그인 (체험까지)
플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기