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Agentic-Analyst

Agentic-Analyst/stock-analyst

코드로 밸류에이션과 모델, 출처가 명시된 보고서를 작성해 주식 질문에 답하는 에이전트 VYNN AI의 오픈소스 엔진입니다.

대체할 수 있는 제품:Bloomberg Terminal

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20일 전

이 페이지는 오픈소스 프로젝트 소개이며 투자 조언이 아닙니다. 거래와 투자는 손실이 발생할 수 있으니, 사용 전에 위험을 직접 판단하고 거주 지역의 법규를 따르세요.

어떤 프로젝트인가요?

이 저장소는 개인 금융 분석가인 VYNN AI를 구동하는 에이전트입니다. 추론 루프가 자연어 질문을 읽고 필요한 도구를 선택해 몇 초 만에 간단한 시장 질문에 답합니다. 기업을 심층 분석할 때는 재무 데이터를 수집하고, 수식이 실시간으로 계산되는 10개 탭짜리 Excel 밸류에이션 모델을 만들고, 뉴스를 검토한 뒤 약 2분 만에 출처가 명시된 리서치 보고서를 작성합니다.

이 설계는 언어 처리와 산술 계산을 분리합니다. 결정론적 계산기가 투자의견과 12개월 목표가를 산출하고, 검증기가 모든 수치를 계산 결과와 대조하며 중요한 문장 대부분에 해당 실행의 근거를 인용하도록 합니다. 애널리스트 목표가 데이터가 충분한 경우 그 값과 모델 결과가 다르면 차이를 숨기지 않고 두 입장을 모두 보여줍니다.

프로젝트는 Python으로 작성됐으며 OpenAI 또는 Anthropic 모델에서 실행되고, LangGraph 스타일의 도구 사용 방식을 채택했습니다. CLI 진입점, Docker 지원, 스크립트형 파이프라인, 테스트 스위트가 포함됩니다. 라이선스는 소스 공개형이므로 사용 및 재배포에는 VYNN AI의 서면 허가가 필요합니다.

핵심 기능

  • 01질문마다 도구를 선택하며 고정된 파이프라인을 따르지 않는 추론 에이전트
  • 02수식이 실시간으로 계산되는 10개 탭짜리 Excel 밸류에이션 모델과 민감도 분석표
  • 03결정론적 계산기가 투자의견과 목표가를 산출하고 검증기가 모든 수치를 확인
  • 04하나의 인터페이스를 통해 OpenAI 및 Anthropic 모델 지원
  • 05CLI 진입점, Docker 이미지, 스크립트형 분석 파이프라인
  • 06출시 전에 정해진 기업 목록을 다시 분석하는 야간 카나리 테스트

활용 사례

  • 주가, 기술적 지표 또는 옵션 가치에 관한 빠른 답변 얻기
  • 기업의 밸류에이션 모델 초안과 출처가 명시된 리서치 보고서 생성
  • LLM 에이전트와 결정론적 금융 계산을 결합하는 방식 살펴보기
  • 도구를 사용하는 에이전트의 설계를 검토하고 자체 출력 검증 방식 확인하기

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/Agentic-Analyst/stock-analyst.git
  2. 2

    프로젝트 폴더로 이동합니다

    cd stock-analyst
  3. 3

    가상 환경을 만들고 종속성을 설치합니다

    python3.11 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.lock
  4. 4

    env 템플릿을 복사하고 OPENAI_API_KEY를 설정한 다음 분석을 실행합니다

    cp .env.example .env && python main.py --pipeline chat --email you@example.com --timestamp 20260101_120000 --user-prompt "Analyze NVDA. Should I buy?"

사용 전 알아둘 점

  • 에이전트를 실행하려면 OpenAI API 키(또는 Anthropic)가 필요합니다.
  • 라이선스는 소스 공개형입니다. 사용, 복사, 수정 또는 배포하려면 서면 허가가 필요합니다.

포함된 컬렉션

오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱오픈소스 개인 AI 에이전트

토픽

#agentic-ai#financial-modeling#dcf-valuation#langgraph#tool-use#llm#python#personal-agent#price-prediction#sentiment-analysis

자주 묻는 질문

stock-analyst은(는) 무엇인가요?
코드로 밸류에이션과 모델, 출처가 명시된 보고서를 작성해 주식 질문에 답하는 에이전트 VYNN AI의 오픈소스 엔진입니다. 이 저장소는 개인 금융 분석가인 VYNN AI를 구동하는 에이전트입니다. 추론 루프가 자연어 질문을 읽고 필요한 도구를 선택해 몇 초 만에 간단한 시장 질문에 답합니다. 기업을 심층 분석할 때는 재무 데이터를 수집하고, 수식이 실시간으로 계산되는 10개 탭짜리 Excel 밸류에이션 모델을 만들고, 뉴스를 검토한 뒤 약 2분 만에 출처가 명시된 리서치 보고서를 작성합니다.
stock-analyst은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
stock-analyst은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
stock-analyst은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. stock-analyst의 마지막 커밋은 2026년 10월 18일입니다.
stock-analyst은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
주가, 기술적 지표 또는 옵션 가치에 관한 빠른 답변 얻기 기업의 밸류에이션 모델 초안과 출처가 명시된 리서치 보고서 생성 LLM 에이전트와 결정론적 금융 계산을 결합하는 방식 살펴보기 도구를 사용하는 에이전트의 설계를 검토하고 자체 출력 검증 방식 확인하기
stock-analyst는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/Agentic-Analyst/stock-analyst.git 프로젝트 폴더로 이동합니다: cd stock-analyst 가상 환경을 만들고 종속성을 설치합니다: python3.11 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.lock env 템플릿을 복사하고 OPENAI_API_KEY를 설정한 다음 분석을 실행합니다: cp .env.example .env && python main.py --pipeline chat --email you@example.com --timestamp 20260101_120000 --user-prompt "Analyze NVDA. Should I buy?"
stock-analyst은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Agentic-Analyst/stock-analyst

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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