charliedream1/ai_quant_trade

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01매수·매도 지점을 차트에 표시하는 이중 이동평균 전략 등 전통적인 백테스트 예제
• 02FinRL 기반 강화학습 트레이딩 튜토리얼
• 03tsfresh 및 alpha101, TA-Lib 같은 알파 라이브러리를 활용한 자동 알파 발굴
• 04Unsloth를 사용한 LLM 기반 주가 예측 모델 학습 예제
• 05가격 알림, K-line 차트, 여러 데이터 소스 대체 기능을 지원하는 Excel 주식 모니터
• 06퀀트 데이터 소스, 백테스트 프레임워크, 도구를 엄선해 모은 목록

활용 사례

• 전략 수립부터 백테스트까지 퀀트 트레이딩 파이프라인의 구성을 학습
• 주식 데이터에 강화학습 또는 ML 모델을 적용해 실험
• 알림 기능을 활용해 Excel에서 A주 관심 종목을 모니터링
• 퀀트 프레임워크와 데이터 소스를 비교한 뒤 사용할 대상을 선택

빠른 시작

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   저장소를 클론합니다

   git clone https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade.git
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   프로젝트 디렉터리로 이동해 종속성을 설치합니다

   cd egs_trade/vanilla/double_ma && pip install -r requirements.txt
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   각 프로젝트의 README에 따라 시작합니다

사용 전 알아둘 점

• !이 저장소는 Python 패키지로 패키징되어 있지 않고 루트에 requirements 파일도 없으므로 각 예제를 별도로 설정해야 합니다.
• !Apple Silicon 사용자는 각 프로젝트 README의 conda 설정 안내를 따라야 합니다.
• !명시된 기본 사양은 x86_64에서 Python 3.8 이상입니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

ai_quant_trade은(는) 무엇인가요?

AI 기반 주식 거래를 위한 Python 및 Jupyter 예제와 학습 자료 모음으로, 백테스트, 알파 발굴, LLM 주가 예측, 실거래 시뮬레이션을 다룹니다. AI Quantitative Trading Bot은 설치해 사용하는 단일 트레이딩 엔진이 아니라 주식 거래 예제와 학습 자료를 폭넓게 모아 둔 프로젝트입니다. egs_* 아래의 각 하위 프로젝트는 독립적으로 구성되어 있으며 저마다 requirements.txt를 포함합니다. 이중 이동평균 백테스트 같은 전통적인 규칙 기반 전략, FinRL 튜토리얼을 활용한 Dow Jones 30 강화학습, tsfresh를 이용한 알파 발굴, StructBERT를 활용한 감성 분석 등을 다룹니다.

ai_quant_trade은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

ai_quant_trade은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

ai_quant_trade은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. ai_quant_trade의 마지막 커밋은 2026년 10월 27일입니다.

ai_quant_trade은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

전략 수립부터 백테스트까지 퀀트 트레이딩 파이프라인의 구성을 학습 주식 데이터에 강화학습 또는 ML 모델을 적용해 실험 알림 기능을 활용해 Excel에서 A주 관심 종목을 모니터링 퀀트 프레임워크와 데이터 소스를 비교한 뒤 사용할 대상을 선택

ai_quant_trade는 어떻게 설치하나요?

저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade.git 프로젝트 디렉터리로 이동해 종속성을 설치합니다: cd egs_trade/vanilla/double_ma && pip install -r requirements.txt 각 프로젝트의 README에 따라 시작합니다

ai_quant_trade은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade