누군가가 버핏과 멍거를 에이전트로 변형시킨 다음, 이를 오픈소스로 공개했습니다…

AI Hedge Fund는 워런 버핏과 찰리 멍거를 포함한 12명의 전설적인 투자자의 철학을 에이전트로 인코딩하여 주식 분석과 거래 전략 수립을 돕는 GitHub의 트렌딩 프로젝트입니다.
시스템은 12명의 투자자 에이전트와 6명의 애널리스트 에이전트로 구성된 총 18개의 에이전트를 포함하여, 가치 평가, 기초 분석부터 위험 관리까지 포괄적인 분석을 제공하며, 포트폴리오 매니저 에이전트가 최종 결정을 종합합니다.
내장된 백테스트 모듈로 역사적 데이터를 사용하여 전략을 테스트하고, 실제 투자 위험을 줄일 수 있습니다.
기술 아키텍처는 프론트엔드(React, TypeScript)와 백엔드(Python, FastAPI)를 사용하며, 13개의 LLM 제공자를 지원하고 로컬 모델로 실행할 수 있습니다.
명령줄과 웹 애플리케이션 두 가지 배포 옵션을 제공하여, 사용자가 에이전트 노드를 드래그 앤 드롭하여 맞춤형 투자 워크플로우를 구축할 수 있도록 접근성이 높습니다.
오픈소스로 공개되어 빠르게 51.7k Star를 획득했지만, 에이전트는 투자 철학을 복제하는 것이지 수익을 보장하지 않으며, 투자에는 위험이 따름을 유의해야 합니다.

저자: 퀀텀 비트

어느새 찰리 멍거와 워렌 버핏은 투자 에이전트로 거듭났고, 이제 누구나 그들을 이용할 수 있게 되었습니다.

이것은 최근 GitHub에서 가장 인기 있는 프로젝트 중 하나인 AI 헤지 펀드입니다.

이제 12명의 세계적인 투자 전문가들이 언제든지 온라인으로 주식 분석과 거래 전략 개선을 도와드립니다. 6명의 분석가가 의견을 요약하고 최종 결정을 내린 후 주문을 체결합니다.

전설적인 투자자들이 "정비"한 이 에이전트 군대는 실시간 분석뿐만 아니라 내장된 백테스팅 모듈도 제공합니다.

먼저 과거 데이터를 통해 전략을 검증해 본 후, 실제 자금을 사용할지 여부를 결정할 수 있습니다.

상당히 포괄적이네요.

배포 측면에서 이 프로젝트는 진입 장벽이 매우 낮고, OpenAI, Anthropic, Groq, DeepSeek 등 13개의 대형 모델과 호환되며, 로컬 환경에서도 문제없이 실행할 수 있습니다.

현재, 독립 개발자 비랏 싱(Virat Singh) 이 만든 이 프로젝트는 오픈 소스로 공개된 후 깃허브 트렌딩 목록에서 빠르게 순위가 상승하여 51,700개의 별 과 9,000개 이상의 포크를 기록했습니다.

한 네티즌은 글을 읽자마자 이렇게 결론지었습니다. "수익성이 있는지 없는지는 모르겠지만, 적어도 에이전트 프레임워크에 대해 아는 것은 얻었네요."

수익이 날까요, 안 날까요? 어쩌면 손실을 줄일 수 있을지도 몰라요.

전설적인 투자자들을 다시 주목받게 하다

솔직히 말해서, 대부분의 개인 투자자들은 최고 투자자들이 직접 포트폴리오를 관리할 만큼 규모가 크지 않고, 양적 모델은 데이터와 컴퓨팅 파워에 크게 의존하기 때문에 일반인이 숙달하기 어렵습니다.

AI 헤지 펀드의 핵심 개념은 투자 철학을 에이전트에 인코딩하여 소액 투자자에게 "마스터 모델"을 제공하는 것 입니다.

각 투자 전문가 에이전트는 해당 인물의 고유한 주식 선정 논리와 위험 선호도를 지니고 있습니다. 동일한 주식을 마주했을 때, 각 에이전트는 독립적인 판단을 내리고, 이러한 판단들은 포트폴리오 관리자 에이전트에 의해 종합되어 매수, 매도 또는 보유 신호를 생성합니다.

현재 시스템에는 크게 두 가지 유형으로 나뉘는 18개의 전용 에이전트가 내장되어 있습니다.

첫째, 전설적인 투자 에이전트 군단이 있습니다.

워렌 버핏, 일명 '오마하의 현인'은 강력한 경쟁 우위를 갖춘 고품질 기업을 합리적인 가격에 매입합니다.
워렌 버핏의 절친한 파트너인 찰리 멍거는 우수한 기업만을 합리적인 가격에 인수하며, 경영진의 역량과 예측 가능성을 중시합니다.
가치 투자의 아버지인 벤 그레이엄은 안전 마진을 엄격하게 준수하며 저평가된 숨겨진 보석 같은 기업을 찾아내는 데 특화되어 있습니다.
빌 애크먼 - 과감한 투자를 감행하고 기업 변화를 주도하는 행동주의 투자자.
캐시 우드는 성장 투자 분야의 여왕이자 파괴적 혁신과 기술 변화를 굳게 믿는 인물입니다.
마이클 버리는 영화 "빅 쇼트"의 영감이 된 인물로, 남들과 다른 관점으로 사고하며 심층적인 가치 발굴에 집중하는 인물입니다.
피터 린치는 일반인을 위한 투자 전문가로, 일상 속에서 10배 수익을 낼 수 있는 주식을 발굴해냅니다.
필 피셔는 성장주 전문가로, 소문을 활용한 연구 방법으로 유명합니다.
스탠리 드러켄밀러는 고도로 비대칭적인 공격 기회를 포착하는 데 특화된 거시경제학의 전설입니다.
Mohnish Pabrai – Dhandho 투자자, 높은 확률로 위험도가 낮은 베팅.
《블랙 스완》의 저자인 나심 탈레브는 극단적 위험과 회복탄력성에 초점을 맞춥니다.
아스와스 다모다란은 엄격한 재무 모델링을 사용하여 모든 자산의 가격을 책정하는 가치 평가 전문가입니다.

다음으로는 전문 분석 에이전트 팀이 있습니다.

가치평가 에이전트: 내재가치를 계산하고 가치평가 거래 신호를 생성합니다.
펀더멘털 분석 에이전트: 재무 데이터를 해석하고 펀더멘털 신호를 생성합니다.
기술적 분석 에이전트: 기술적 지표를 분석하여 추세와 모멘텀을 파악합니다.
센티먼트 에이전트: 시장 심리를 추적하고 롱숏 전략을 정량화합니다.
리스크 관리자: 위험 노출도를 계산하고 포지션 한도를 설정합니다.
포트폴리오 매니저: 모든 신호를 종합하여 최종 거래 결정을 내립니다.

12명의 전문가가 의견을 제시했고, 6명의 분석가는 차분하고 철저한 평가를 내렸다. 그렇게 월가의 드림팀이 완성되었다.

기술 아키텍처

기술적 아키텍처 측면에서 AI 헤지 펀드는 프런트엔드와 백엔드를 분리하는 3계층 아키텍처 설계를 채택하고 있습니다.

프런트엔드는 React 18 + TypeScript를 기반으로 구축되었으며, 핵심적인 특징은 React Flow 시각적 워크플로 편집기와의 통합입니다.

사용자는 다양한 에이전트 노드를 드래그 앤 드롭하여 마치 블록처럼 투자 전략 그래프를 구성하고 직관적으로 자신만의 투자 위원회를 설계할 수 있습니다.

백엔드는 Python + FastAPI로 구동되며 LangGraph를 사용하여 다중 에이전트 워크플로우를 오케스트레이션합니다.

모든 에이전트는 동일한 AgentState 데이터 사전을 공유하며, 노드 간에 정보가 흐르고 전송됩니다. 이는 상태 일관성을 보장할 뿐만 아니라 각 에이전트의 분석 결과를 하위 노드에서 동적으로 참조할 수 있도록 합니다.

데이터 레이어는 여러 외부 API에 연결되어 실시간 시장 데이터, 재무제표, 시장 심리 및 기타 데이터에 대한 통합 액세스를 지원합니다. 또한 "FINANCIAL_DATASETS_API_KEY"를 통해 전문 금융 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다.

이 시스템은 13개의 주요 LLM 제공업체를 지원하며, --ollama 매개변수를 통해 로컬 대형 모델에도 연결할 수 있어 인터넷 연결 없이도 전체 추론 프로세스를 실행할 수 있습니다.

앞서 언급한 백테스팅 모듈은 다음 단일 명령으로 시작할 수 있습니다. `poetry run python src/backtester.py —ticker AAPL,MSFT,NVDA`

이 시스템은 자동으로 각 에이전트를 호출하여 과거 기간 내의 주식을 매일 분석하고, 최종적으로 전략의 과거 수익률 곡선과 주요 성과 지표를 출력합니다.

배포 방법

배포 방식 측면에서 AI Hedge Fund는 명령줄 인터페이스 와 웹 애플리케이션 옵션을 모두 제공합니다.

먼저 명령줄 방식을 살펴보겠습니다.

첫 번째 단계는 저장소를 복제하는 것입니다. `git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.gitcdai-hedge-fund`

두 번째 단계는 Poetry를 사용하여 종속성을 설치하는 것입니다. curl-sSL https://install.python-poetry.org|python3-poetry install

3단계: API 키 구성:

`.env.example` 파일을 `.env` 파일로 복사하고, 하나 이상의 LLM 서비스에 대한 API 키를 입력하세요. 예: `OPENAI_API_KEY=your_key_here`, `FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your_key_here`

4단계, 분석 시작: `poetry run pythonsrc/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA`

로컬 대형 모델을 사용하려면 `--ollama` 매개변수를 추가하기만 하면 됩니다.

시작 후 그의 예시 화면은 다음과 같습니다.

명령줄에 익숙하지 않은 사람들을 위해 웹 애플리케이션은 시각적 인터페이스를 제공합니다.

먼저 백엔드 서비스를 시작합니다: `cdapp/backend poetry run uvicorn main:app --reload`

다음으로 프런트엔드 인터페이스를 시작합니다(새 터미널을 엽니다): cdapp/frontend pnpm install pnpm dev

마지막으로 http://localhost:3000을 방문하여 시각적 에이전트 워크플로 편집기에 접속하고 드래그 앤 드롭으로 자신만의 AI 투자 위원회를 구축하세요.

한 가지 더

솔직히 말해서, 최근 들어 자신을 "정제 전문가"라고 주장하는 투자 에이전트들이 꽤 많아졌습니다.

예를 들어, 리단이 쓴 책 "새우"에는 단용평, 버핏, 멍거, 그리고 후란의 투자 전략을 담은 자신만의 버핏-후란 투자 비법이 담겨 있습니다.

한편, AI 헤지 펀드와 같은 오픈 소스 프로젝트들이 다양한 투자 방법론을 통합하면서 투자 전문가의 '에이전시화'가 점차 확산되는 추세입니다.

하지만 이러한 프레임워크 대부분은 아직 확실한 투자 수익률을 제시하지 못했고, 실제 거래에서 검증되지도 않았다는 점에 유의해야 합니다. 소액 투자자들은 이러한 프레임워크를 시도할 때 발생할 수 있는 위험을 염두에 두어야 합니다.

이에 대한 네티즌들의 댓글 또한 매우 진솔했습니다.

어떤 사람들은 "우드 자매님!"이라고 직접적으로 비판했습니다.

많은 사람들이 시몬스처럼 안정적인 수입을 얻기를 열망합니다.

몇몇 사람들은 생각을 자극하는 질문을 제기하기도 했습니다.

스승들의 견해가 서로 충돌한다면, 우리는 누구의 말을 들어야 할까요?

궁극적으로 에이전트가 복제할 수 있는 것은 투자 결과가 아니라 투자 철학입니다.

12명의 고수들이 한자리에 모이면 그 어떤 것에 대해서도 의견 일치를 보는 것은 불가능했다.

하지만 어쩌면 바로 그 점이 그 가치에 있을지도 모릅니다. 우리가 듣는 것은 단 하나의 목소리가 아니라 토론이기 때문입니다.