여러 LLM 기반 분석 AI들이 협력하여 주식 거래 의사결정을 내리는 프레임워크
중간맛 분석
펀더멘털, 감정, 뉴스, 기술 분석 역할을 담당하는 LLM 에이전트들이 병렬로 분석을 수행한 후, 강세/약세 연구원들의 토론, 트레이더의 의사결정, 리스크 관리팀과 포트폴리오 매니저의 승인을 거쳐 시뮬레이션 거래를 실행하는 엔드-투-엔드 프레임워크다. LangGraph로 구성된 구조화된 에이전트 아키텍처를 사용하며, OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, GLM, xAI, Grok 등 10개 이상의 LLM 제공자를 지원한다. 로 대화형 메뉴를 통해 바로 시작하거나, Python 코드에서 TradingAgentsGraph() 객체를 임포트해서 프로그래밍할 수 있다. 설치는 저장소 클론 후 pip install .로 진행하거나 를 사용 가능하며, 토론 라운드·분석가 선택·출력 언어 등 상세 설정은 메뉴 또는 TRADINGAGENTS_* 환경변수로 조절할 수 있다. Yahoo Finance, FRED, Alpha Vantage, SEC EDGAR, StockTwits, Reddit 등 다양한 데이터 소스를 통합하며 포인트-인-타임 데이터 무결성으로 미래 정보 누출을 방지한다.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 펀더멘털·기술·감정 분석을 종합하여 자동으로 주식 거래 시뮬레이션을 수행하고 의사결정을 내리는 시스템 구축
- 과거 데이터를 사용한 거래 전략 백테스팅으로 포인트-인-타임 데이터 무결성을 보장하면서 미래 정보 누출 없이 성과 검증
- 포트폴리오의 시장 변동성과 유동성을 자동으로 평가하여 거래 승인 전 리스크를 관리하는 자동화 시스템
핵심 기능
대안 대비 차별점
실제 거래사의 팀 구조(분석가·연구원·거래자·리스크 관리자)를 모방하여 에이전트들이 구조화된 토론을 거쳐 의사결정하고, 포인트-인-타임 데이터 접근으로 백테스팅의 정확성을 보장한다.
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.
준비물
- Python 3.11 이상
- LLM 제공자 중 하나의 API 키 (OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, xAI Grok, DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, Mistral, Kimi, Groq, OpenRouter, NVIDIA 중 선택)
- 선택사항: FRED API 키 (거시경제 데이터)
- 선택사항: Alpha Vantage API 키 (기술 지표)
- 선택사항: TypeSafe API 키 (사회 게시물 필터링)
바로 차려먹기Python (uv)
깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.
git clone --depth 1 https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git && cd TradingAgents && uv sync && uv run python main.py
uv가 없다면: brew install uv
코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.
README가 안내하는 자세한 단계 보기
기본 설치 및 실행
- TradingAgents 저장소를 클론하고 디렉토리로 이동합니다
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents
- conda로 Python 3.13 가상환경을 생성하고 활성화합니다
conda create -n tradingagents python=3.13
conda activate tradingagents
- 패키지 및 의존성을 설치합니다
pip install .
- LLM 제공자의 API 키를 환경변수로 설정합니다 (예: OpenAI)
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
- 대화형 CLI를 실행합니다
tradingagents
자동으로 실행하려면 플래그를 사용합니다:
tradingagents --ticker NVDA --date 2026-09-23 --analysts market,news,fundamentals --save --no-show
대안: Docker 사용
- 환경 파일을 준비합니다
cp .env.example .env
- .env 파일에 LLM API 키를 입력한 후 Docker Compose로 실행합니다
docker compose run --rm tradingagents
업데이트 후 이미지를 재빌드하려면:
docker compose build
대안: uv를 사용한 설치
1-2단계를 대체하여:
uv venv --python 3.13
source .venv/bin/activate
uv pip install .
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 TauricResearch/TradingAgents
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 있음 · 2024년 생성
「AI 에이전트」 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/TauricResearch/TradingAgents)🔌 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