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heranliu/AlphaResearchOS

AI 기반 정량 연구 워크벤치로 시장 데이터에서 투자 전략을 자동 발견·백테스트하는 로컬 플랫폼

완성 앱맘대로 써도 됨 · MIT투자·금융Python난이도
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중간맛 분석

Python 3.11–3.13, macOS/Linux/WSL2 환경에서 작동하는 데스크톱 앱입니다. Codex, DeepSeek, Gemini, Ollama 등 여러 LLM 모델을 지원하며, Ridge/그래디언트 부스팅 등 다양한 머신러닝 기법을 내장하고 있습니다. 벤치마크에서 미국 섹터 ETF 9개 대상으로 2023년 5월~2026년 9월간 26.22% CAGR, 1.56 샤프 지수를 기록했습니다. 즉시 uv sync && uv run alphaos serve로 로컬 웹 UI(http://127.0.0.1:8765)를 띄워 CSV 업로드 → 모델 연결 → 연구 시작 단계를 거칩니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 정량 트레이더가 시장 데이터에서 새로운 알파 인자를 빠르게 발견·검증하고 싶을 때
  • 펀드 매니저가 데이터 기반 투자 아이디어의 개발 과정을 감시하고 문서화하고 싶을 때
  • 연구원이 재현 가능한 투자 전략 개발 파이프라인을 구축하고 독립 리뷰를 통합하고 싶을 때

핵심 기능

가설 자동 생성 및 1–6개 피쳐 표현식 후보 제시Ridge·그래디언트 부스팅 등 앙상블 모델 비교 및 개발/홀드아웃 평가동등 가중·모멘텀 기저선 대비 비용·턴오버·드로다운 감도 분석

대안 대비 차별점

LLM 기반 자동 가설 생성과 검증, 개발/홀드아웃 분리 평가, UCB 기반 트리 탐색, 비용 감도 분석, 불변 벤치마크 데이터 공개 등을 통해 투명하고 감시 가능한 정량 연구 루프를 로컬 워크벤치로 구현한 점

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

아직 시식평이 없어요. 먹어보셨다면 첫 한마디를 남겨주세요.

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이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

아직 이 레포로 만든 완주 인증이 없어요. 첫 밥도장을 찍어보세요!

이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Python 3.11–3.13
  • macOS / Linux / WSL2
  • LLM 모델 API 접근 권한 (Codex 또는 호환 가능한 엔드포인트)

바로 차려먹기Python (uv)

깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.

git clone --depth 1 https://github.com/heranliu/AlphaResearchOS.git &&
cd AlphaResearchOS &&
uv sync

uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.

코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 저장소를 클론하고 의존성을 설치합니다.
uv sync --locked
  1. AlphaResearchOS 서버를 시작합니다.
uv run alphaos serve
  1. 브라우저에서 http://127.0.0.1:8765 를 열고, CSV 파일을 import합니다. 파일은 date, symbol, open, high, low, close, volume 열을 가진 UTF-8 형식이어야 합니다 (3–100개 자산, 최소 400~468개 거래일).

  2. "Connect a model" 메뉴에서 Codex CLI, DeepSeek/Gemini/Ollama 프리셋, 또는 커스텀 엔드포인트를 선택하고 인증 정보를 입력합니다.

  3. 데이터셋을 선택하고 투자 방향(예: long, short)과 예산(후보 개수, 모델 요청 수, 시간 제한)을 입력한 후 연구를 시작합니다.

  4. 워크벤치에서 제안된 후보들을 검토하고, 개발 점수와 백테스트 결과를 보며 최종 전략을 선택합니다.

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 heranliu/AlphaResearchOS

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

별 추이 · 7일

101+49 / 7일

확인 시각

활용성 · 따라 만들기 좋은가

베스트 샘플샘플 점수 80/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

시작하기

사용 전 확인

준비물 · 이용 조건

  • Python 3.11–3.13
  • macOS / Linux / WSL2
  • LLM 모델 API 접근 권한 (Codex 또는 호환 가능한 엔드포인트)
라이선스MIT
라이선스 원문 확인

프로젝트 활동

저장소 생성

최근 릴리스와 코드 변경 날짜는 GitHub 기록에서 확인해 주세요.

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[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/heranliu/AlphaResearchOS.svg)](https://www.gitbap.com/r/heranliu/AlphaResearchOS)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

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/mcp
방법 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@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기