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TradingAgents

AI Agent FrameworksCLIPython

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무엇인가

TradingAgents는 LLM 에이전트 여러 개를 역할별로 나눠 주식·암호화폐 매매 판단을 생성하는 Python 프레임워크다. 실제 트레이딩 회사의 분업 구조를 그대로 옮겨, 분석·토론·집행·리스크 심사를 에이전트 간 메시지 흐름으로 구성한다. 지표를 계산하거나 과거 전략을 검증하는 백테스팅 라이브러리가 아니라, 판단 자체를 만들어 내는 쪽에 놓인다.

어떻게 동작하나

실행 그래프는 LangGraph로 구성된다. Analyst Team의 Fundamentals Analyst, Sentiment Analyst, News Analyst, Technical Analyst가 각각 기업 재무, 뉴스·StockTwits·Reddit 심리, 거시 지표, MACD·RSI 같은 기술적 지표를 읽어 보고서를 만든다. Researcher Team은 강세·약세 두 연구자가 이 보고서를 두고 구조화된 토론을 벌이고, Trader Agent가 분석·연구 결과를 모아 진입 시점과 규모를 정한다. Risk Management 팀이 변동성·유동성을 평가해 전략을 조정하고, Portfolio Manager가 거래 제안을 승인하거나 거부하면 승인된 주문이 시뮬레이션 거래소로 전달된다. 결정 로그는 파일로 누적 저장되고, LangGraph 체크포인트로 중단된 실행을 이어서 재개할 수 있다.

무엇과 다른가

단일 프롬프트에 시세를 넣고 매수·매도 신호를 받는 방식과 달리, 여기서는 판단이 여러 역할의 순차 실행과 반대 의견 토론을 거쳐 나온다. Research Manager, Trader, Portfolio Manager는 자유 서술이 아니라 구조화 출력으로 결정을 내보내 신호 형식이 고정된다. 데이터 접근은 제공자 레지스트리를 통해 이뤄지며 Alpha Vantage, FRED, Polymarket 같은 벤더를 갈아 끼울 수 있다. 범용 에이전트 프레임워크와의 차이는 금융 도메인 역할, 데이터 접근 계약, 리스크 승인 단계가 기본 그래프에 박혀 있다는 점이다.

어떻게 쓰나

저장소를 클론해 가상환경을 만들고 패키지를 설치한 뒤, 사용할 LLM 제공자의 API 키를 환경변수로 넣고 CLI를 실행한다. 설정에서 llm_provider를 지정하며 OpenAI 호환 엔드포인트, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Ollama를 고를 수 있다. TRADINGAGENTS_* 환경변수로 동작을 조정하고 API 키는 자동 감지된다. Docker 이미지로도 실행할 수 있고, Ollama는 OLLAMA_BASE_URL로 원격 서버를 가리킬 수 있다.

전제와 한계

연구 목적 도구이며 투자 자문이 아니다. 결과는 백본 LLM, temperature, 거래 기간, 데이터 품질에 따라 달라진다. LLM 제공자 API 키와 데이터 벤더 접근이 전제이고, Bedrock은 별도 extra 설치와 AWS 자격 증명·리전 설정이 필요하다. 로컬 모델은 Ollama 엔드포인트가 있어야 하며 기본 목록에 없는 모델은 Custom model ID로 지정한다.

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