가격 산정, 백테스팅, 데이터 등을 아우르는 퀀트 금융 분야 오픈소스 라이브러리, 패키지 및 자료의 주제별 선별 목록입니다.
QuantConnect/Lean
여러 금융 시장의 백테스트와 실거래를 지원하고 Python도 사용할 수 있는 이벤트 기반 C# 알고리즘 트레이딩 엔진입니다.
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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?
LEAN은 전략을 한 번 작성해 과거 데이터로 백테스트하거나 실시간 브로커리지 계정에 연결해 실행할 수 있는 이벤트 기반 알고리즘 트레이딩 엔진입니다. 전략은 C# 또는 Python으로 작성할 수 있습니다. 엔진은 데이터 피드, 유니버스 선택, 알파 모델, 포트폴리오 구성, 실행, 리스크 관리 등의 교체하거나 맞춤 설정할 수 있는 플러그형 컴포넌트를 중심으로 구성됩니다.
프로젝트에는 pip로 설치하는 명령줄 도구인 LEAN CLI도 포함되어 있습니다. Docker를 통해 프로젝트 생성, 로컬 Jupyter Lab 리서치 환경 실행, 백테스트와 파라미터 최적화 수행, 실거래 시작을 모두 할 수 있습니다. Visual Studio, VS Code 또는 dotnet CLI를 사용해 Windows, macOS, Linux에서 로컬 개발을 지원합니다.
LEAN은 QuantConnect가 관리하며, 리서치부터 백테스트와 배포까지 하나의 엔진으로 처리해야 하는 퀀트 개발자들이 주로 사용합니다.
핵심 기능
- 01동일한 전략 코드로 백테스트와 실거래를 할 수 있는 이벤트 기반 엔진입니다.
- 02C# 또는 Python으로 전략을 작성할 수 있습니다.
- 03데이터, 알파, 포트폴리오, 실행, 리스크 모델을 플러그형으로 구성할 수 있습니다.
- 04Docker를 통해 프로젝트, 백테스트, 최적화, 실거래를 실행하는 LEAN CLI를 제공합니다.
- 05Visual Studio, VS Code, dotnet CLI를 사용한 로컬 개발을 지원합니다.
활용 사례
- 자금을 투입하기 전에 과거 시장 데이터로 트레이딩 전략을 백테스트합니다.
- 브로커리지 계정에 연결해 알고리즘 트레이딩 전략을 실시간으로 실행합니다.
- 로컬 Jupyter Lab 환경에서 퀀트 리서치 프로토타입을 만듭니다.
- 교체 가능한 데이터, 실행, 리스크 컴포넌트를 갖춘 맞춤형 트레이딩 시스템을 구축합니다.
빠른 시작
- 1
pip으로 LEAN CLI 설치하기
pip install lean - 2
스타터 코드가 포함된 새 프로젝트 만들기
lean project-create - 3
Docker를 사용해 프로젝트를 로컬에서 백테스트하기
lean backtest
사용 전 알아둘 점
- 백테스트 실행 및 로컬 라이브 트레이딩에는 Docker가 필요합니다.
- 소스에서 빌드하려면 .NET 10 SDK가 필요하며, Visual Studio for Mac은 지원이 종료되었습니다.
토픽
자주 묻는 질문
- Lean은(는) 무엇인가요?
- 여러 금융 시장의 백테스트와 실거래를 지원하고 Python도 사용할 수 있는 이벤트 기반 C# 알고리즘 트레이딩 엔진입니다. LEAN은 전략을 한 번 작성해 과거 데이터로 백테스트하거나 실시간 브로커리지 계정에 연결해 실행할 수 있는 이벤트 기반 알고리즘 트레이딩 엔진입니다. 전략은 C# 또는 Python으로 작성할 수 있습니다. 엔진은 데이터 피드, 유니버스 선택, 알파 모델, 포트폴리오 구성, 실행, 리스크 관리 등의 교체하거나 맞춤 설정할 수 있는 플러그형 컴포넌트를 중심으로 구성됩니다.
- Lean은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- Lean은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- Lean은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. Lean의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
- Lean은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 자금을 투입하기 전에 과거 시장 데이터로 트레이딩 전략을 백테스트합니다. 브로커리지 계정에 연결해 알고리즘 트레이딩 전략을 실시간으로 실행합니다. 로컬 Jupyter Lab 환경에서 퀀트 리서치 프로토타입을 만듭니다. 교체 가능한 데이터, 실행, 리스크 컴포넌트를 갖춘 맞춤형 트레이딩 시스템을 구축합니다.
- Lean는 어떻게 설치하나요?
- pip으로 LEAN CLI 설치하기: pip install lean 스타터 코드가 포함된 새 프로젝트 만들기: lean project-create Docker를 사용해 프로젝트를 로컬에서 백테스트하기: lean backtest
- Lean은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/QuantConnect/Lean
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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