ZhuLinsen/alphasift

YAML 기반 주식 스크리닝 엔진으로 인수인계 가능한 전략, LLM 판단, 일일 특성 풍부화로 시장 기회를 발견합니다

설치형 도구맘대로 써도 됨 · Apache-2.0투자·금융Python난이도
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중간맛 분석

스택: Python, LiteLLM 에이전트 인터페이스 지원. 난이도: 중상(전략 YAML 작성 필요). 바로 쓸 수 있나: 예—내장 8개 전략(dual_low, volume_breakout, balanced_alpha 등)으로 즉시 스크리닝 가능. 데모: alphasift quickstart로 키 없이 실행 가능. 특징: Tushare/Sina/Eastmoney 등 4개+ 데이터 소스, 선택적 DSA(deep analysis service) 통합, T+N 평가(저장된 실행을 나중 데이터로 검증).

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 정량적 투자 전략 개발 및 일일 자동화 실행
  • AI 투자 어시스턴트에 의해 호출되는 시장 발견 엔진으로 사용
  • 저PER/저PBR 또는 모멘텀 기반 주식 스크리닝 파이프라인 구축
  • 구매 추천 후 T+N 기간 후 실제 수익률 검증

핵심 기능

감사 가능한 YAML 전략 엔진(하드 필터 + 동적 팩터 스코링)선택적 LLM 크로스 후보 추론(구조화된 테제, 촉매, 위험)일일 K선 특성 부호화(이동평균, MACD, RSI, 돌파 강도, 풀백 거리)

대안 대비 차별점

시장 스냅샷, YAML 전략, LLM 판단, 평가 루프를 통합한 에이전트 네이티브 프레임워크로, 투명성과 자동화를 동시에 제공합니다.

준비물

  • Python 3.8+
  • LiteLLM 호환 LLM 제공자 API 키 (선택사항: Gemini / OpenAI / DeepSeek)
  • Tushare 토큰 (선택사항, 고품질 스냅샷용)

바로 시작하기

  1. 소스코드 설치
pip install -e .
  1. 설정 파일 복사
cp .env.example .env
  1. (선택사항) .env에서 LLM 제공자 키 설정 (GEMINI_API_KEY / OPENAI_API_KEY / DEEPSEEK_API_KEY 중 하나)
  2. API 키 없이 데모 실행
alphasift quickstart
  1. 내장 전략으로 스크리닝 (LLM 순위 지정 없음)
alphasift screen dual_low --no-llm
  1. (선택사항) LLM 순위 지정 활성화 (제공자 키가 설정된 경우)
alphasift screen dual_low

별 추이 · 7일

237+20 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

따라 하기 좋음샘플 점수 52/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

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