거래 에이전트, MCP 서버, AI 스킬 모음집 — LLM 기반 트레이딩 스택 빌드를 위한 오픈소스 프로젝트 큐레이션
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
대안 대비 차별점
거래 결정이 LLM 중심인 에이전트 프로젝트만 수집하며, 기존 퀀트 라이브러리나 강화학습 봇이 아닌 "에이전트-우선" 스택 구축에 특화
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
깃밥트라이로 맛보기
받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.
터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.
npx gitbap-try LLMQuant/awesome-trading-agents
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
별 추이 · 7일
확인 시각
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
⚪ 최근 활동 정보 없음 · 2026년 생성
「투자·금융」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
매주 월요일 아침, 골라 담은 밥상만. 광고 없이 · 언제든 해지.
내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/LLMQuant/awesome-trading-agents)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 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