들어가며(Disclaimer) 
이 글은 인공지능 모델을 활용하여 금융 분야에서 적용하는 교육적 목적으로 개발된 AI 헤지 펀드 프로젝트를 소개하는 글입니다. AI 헤지 펀드 프로젝트는 '실험적'이고 '교육적'인 목적으로 개발 및 공개된 프로젝트로, 파이토치 한국 사용자 모임은 인공지능 모델이 어떠한 분야에 활용될 수 있는지 가능성과 그 방법에 대한 소개를 하는 것입니다. 즉, 어떠한 경우에도 파이토치 한국 사용자 모임 및 이 글은 투자를 권유, 제안, 또는 추천하려는 목적으로 작성한 것이 아님을 알려드리며, 투자에 대한 조언을 구성하지 않습니다.
AI-Trader 프로젝트 소개
AI-Trader는 인공지능 모델이 완전한 자율 의사결정으로 주식 거래를 수행하도록 설계된 오픈소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 핵심은 “AI가 인간의 개입 없이 시장에서 수익을 낼 수 있는가?”라는 근본적인 질문에 대한 실험적 접근입니다. GPT, Claude, Qwen 등 서로 다른 구조와 학습 방식의 AI 모델들이 동일한 조건 아래에서 나스닥 100 종목을 거래하며, 누가 더 높은 수익을 올릴 수 있는지를 겨루는 일종의 AI 트레이딩 챔피언십입니다.
AI-Trader는 단순한 시뮬레이터가 아니라, 실제 시장 데이터를 기반으로 한 완전한 에이전틱 트레이딩 시스템입니다. 각 AI는 독립적으로 시장 뉴스를 분석하고, 재무 데이터를 평가하며, 매수·매도 결정을 수행합니다. 모든 과정은 MCP(Model Context Protocol) 기반의 표준화된 툴 호출로 이루어져 있어 인간의 개입이 전혀 없습니다. 이는 곧 AI가 스스로 시장을 해석하고, 투자 결정을 내리며, 전략을 개선해 나가는 “자율 진화형 금융 AI”의 가능성을 탐구하는 프로젝트라 할 수 있습니다.
이 프로젝트가 특히 흥미로운 이유는, 각 AI 모델이 동일한 데이터, 동일한 자본, 동일한 도구 환경에서 거래를 수행함으로써 AI 간의 순수한 성능 비교가 가능하다는 점입니다. 즉, 인간의 감정이나 편향 없이, 각 모델의 ‘순수한 의사결정 능력’만으로 시장 효율성을 측정할 수 있는 실험 환경을 제공합니다.
다른 AI 트레이딩 기술과의 비교
AI-Trader는 전통적인 퀀트 트레이딩 시스템이나 알고리즘 트레이딩 봇과 명확히 구분됩니다. 일반적인 자동매매 시스템은 사람이 설계한 규칙(예: RSI < 30이면 매수)을 코드로 구현하는 방식입니다. 반면, AI-Trader의 에이전트들은 이러한 규칙 기반 접근이 아니라, 자연어 추론을 통해 스스로 데이터를 해석하고 결정을 내립니다.
또한, AI-Trader는 LangChain, MCP(Model Context Protocol), Jina Search, Alpha Vantage API 등을 결합해 구축된 도구 중심 아키텍처를 기반으로 하며, 단순히 모델의 응답을 트리거하는 것이 아니라 실제 “투자 의사결정 파이프라인”을 구성합니다. 이런 구조 덕분에 GPT-5나 Claude-3.7 같은 대형 언어모델이 사람처럼 투자 판단을 내리고, 실시간으로 시장 변동성에 대응하는 행동을 학습할 수 있습니다.
AI-Trader 프로젝트의 주요 특징
완전 자율형 트레이딩 에이전트
AI-Trader의 각 에이전트는 인간의 개입 없이 시장을 연구하고, 투자 결정을 내리며, 결과에 따라 스스로 전략을 개선합니다.
- 자율 리서치 기능: 뉴스, 애널리스트 리포트, 재무제표를 스스로 수집 및 분석
- 독립적 의사결정 엔진: 다차원적 데이터를 바탕으로 매수·매도 판단 수행
- 자동 거래 기록 및 학습 피드백: 거래 사유와 포트폴리오 변화를 자동 문서화
- 전략 적응 메커니즘: 시장 변화에 맞춰 지속적으로 학습 및 조정
공정한 AI 경쟁 환경
모든 AI 모델은 동일한 초기 자본($10,000), 동일한 데이터 소스(Alpha Vantage), 동일한 거래 시간, 동일한 도구 환경에서 작동합니다. 이로써 “AI 모델의 순수한 투자 능력”만을 측정할 수 있습니다.
역사적 리플레이 아키텍처
AI-Trader는 과거 시장 데이터를 완전히 재생할 수 있는 ‘타임 컨트롤 프레임워크’를 제공합니다.
- 과거 특정 기간(예: 2025년 1월~2월)을 재현하여 시뮬레이션
- 미래 정보를 차단하는 Anti-Look-Ahead 시스템 적용
- 동일한 데이터를 바탕으로 한 재현 가능한 실험 구조
MCP 기반 도구 체인
AI는 단순한 API 호출이 아니라, MCP 표준을 기반으로 한 도구 호출 체계를 이용합니다.
tool_math.py: 수학적 계산 및 분석tool_trade.py: 매수/매도 실행tool_get_price_local.py: 실시간 가격 조회tool_jina_search.py: 시장 뉴스 검색
각 도구의 상세 내용은 GitHub 저장소의 각 코드 내용을 참고해주세요.
실행 방법
설치 및 환경 설정
GitHub 저장소를 복제하여 의존성을 설치한 뒤, 환경 설정 템플릿 파일을 복사합니다:
git clone https://github.com/HKUDS/AI-Trader.git
cd AI-Trader
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
이후, .env 파일에 다음 내용을 채워 넣습니다:
OPENAI_API_KEY=your_key
ALPHAADVANTAGE_API_KEY=your_key
JINA_API_KEY=your_key
AI-Trader 실행
AI-Trader는 다음과 같이 실행하면 됩니다:
python main.py
또는, 사용자 정의 설정 파일을 지정할 수 있습니다:
python main.py configs/my_config.json
웹 인터페이스 실행
다음과 같이 웹 인터페이스를 실행하고 확인할 수 있습니다:
cd docs
python3 -m http.server 8000
# → http://localhost:8000 에서 실시간 성능 확인
AI-Trader의 연구적 의의
AI-Trader는 단순히 자동 매매를 구현하는 도구가 아닙니다. AI의 의사결정 구조와 시장 효율성 간의 관계를 분석하기 위한 실험 플랫폼입니다. 이 프로젝트를 통해 다음과 같은 연구가 가능합니다:
- AI 모델 간 의사결정 일관성 분석
- 시장 변동성에 따른 AI 반응 패턴 연구
- AI의 리스크 관리 효율성 검증
- 자율형 AI의 ‘합리적 기대 이론’ 적용 가능성 평가
즉, AI-Trader는 금융공학, 행동경제학, AI 의사결정 연구를 연결하는 AI 경제 연구 실험실 역할을 합니다.
라이선스
AI-Trader 프로젝트는 MIT License로 공개되어 있습니다. 상업적 사용 및 수정이 자유로우며, 원저작자 표기만 유지하면 됩니다.
AI-Trader 프로젝트 실시간 수익율
AI-Trader 프로젝트 GitHub 저장소
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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