개요
AI 기반 헤지펀드 개념 증명 프로젝트로, 여러 유명 투자자의 전략을 시뮬레이션하는 에이전트가 거래 결정을 내립니다. 백테스팅 및 멀티 에이전트 전략 탐색을 위한 명령줄 및 Web 인터페이스를 제공하며, 교육 목적으로만 사용됩니다.
README 미리보기
# AI Hedge Fund\n\nThis is a proof of concept for an AI-powered hedge fund. The goal of this project is to explore the use of AI to make trading decisions. This project is for **educational** purposes only and is not intended for real trading or investment.\n\n> **🚧 The project is evolving.** We're rebuilding it into a persistent, always-on AI hedge fund — a *fund* as a first-class entity you can backtest, paper-trade, and (opt-in) run live, with the investor agents reimagined as pluggable, backtestable "alpha models." Read the **[Vision →](VISION.md)** and the **[Roadmap →](ROADMAP.md)**.\n\nThis system employs several agents working together:\n\n1. Aswath Damodaran Agent - The Dean of Valuation, focuses on story, numbers, and disciplined valuation\n2. Ben Graham Agent - The godfather of value investing, only buys hidden gems with a margin of safety\n3. Bill Ackman Agent - An activist investor, takes bold positions and pushes for change\n4. Cathie Wood Agent - The queen of growth investing, believes in the power of innovation and disruption\n5. Charlie Munger Agent - Warren Buffett's partner, only buys wonderful businesses at fair prices\n6. Michael Burry Agent - The Big Short contrarian who hunts for deep value\n7. Mohnish Pabrai Agent - The Dhandho investor, who looks for doubles at low risk\n8. Nassim Taleb Agent - The Black Swan risk analyst, focuses on tail risk, antifragility, and asymmetric payoffs\n9. Peter Lynch Agent - Practical investor who seeks "ten-baggers" in everyday businesses\n10. Phil Fisher Agent - Meticulous growth investor who uses deep "scuttlebutt" research \n11. Rakesh Jhunjhunwala Agent - The Big Bull of India\n12. Stanley Druckenmiller Agent - Macro legend who hunts for asymmetric opportunities with growth potential\n13. Warren Buffett Agent - The oracle of Omaha, seeks wonderful companies at a fair price\n14. Valuation Agent - Calculates the intrinsic value of a stock and generates trading signals\n15. Sentiment Agent - Analyzes marke
FAQ (2)
문제 해결LLM 학습 데이터에 대한 기억이 백테스트 결과에 편향을 일으키는 것을 어떻게 방지할 수 있나요?
PR #721에서 도입된 옵트인 블라인드 모드를 사용하세요. CLI를 --blind로 실행하거나, 대화형/TUI 워크플로우에서는 HEDGE_FUND_BLIND=1을 설정하세요. 블라인드 모드에서는 FundamentalsSnapshot.render()가 티커와 업종을 제거하고 report_period/filing_date 레이블을 t-0, t-1, t-2와 같은 상대 레이블로 대체합니다. 기본 프롬프트와 기존에 캐시된 결과는 그대로 유지됩니다. 이는 룩어헤드 회상을 줄여주지만 완전히 제거하지는 않습니다. 섹터는 여전히 포함되며, 특징적인 재무 수치로 인해 대형 기업이 식별될 수 있습니다. 가장 깨끗한 검증을 위해서는 모델의 학습 컷오프 이후의 백테스트 구간을 평가하세요. 컷오프 이전의 결과에는 암기된 미래 결과가 포함되어 있을 수 있습니다.
문제 해결README에 MIT라고 되어 있는데도 GitHub 리포지토리에 라이선스가 표시되지 않을 때 해결하는 방법은?
저장소 루트에 LICENSE라는 이름의 표준 MIT 라이선스 파일을 추가하세요. 이 파일에는 실제 저작권자와 연도가 기재된 MIT 라이선스 전문이 포함되어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
MIT License
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SOFTWARE.
파일을 커밋하고 푸시하세요. React Flow를 위한 app/frontend/LICENSE처럼 종속성 디렉터리 내부에 있는 기존 라이선스 파일은 해당 번들 종속성에만 적용되며, 프로젝트 자체 코드에 대한 라이선스를 부여하지 않습니다.