BruceLanLan/augur

해결하는 문제

Augur는 한 주식에 대해 다양한 전문가 수준의 투자 관점을 얻는 것이 어려운 문제를 해결합니다. 단일 출처에 의존하는 대신, 워런 버핏, 레이 달리오, 캐시 우드와 같은 18명의 전설적인 투자자로 구성된 '투자 결정 위원회'를 시뮬레이션하여 가중 평균 의견, 리스크 조정된 포지션 사이징, 특정 티커에 대한 구조화된 논의를 제공합니다.

작동 방식

이 시스템은 가치, 성장, 매크로, 중국 가치의 4가지 투자 철학에 따라 18명의 유명 투자자의 철학을 모델링한 AI 에이전트를 사용합니다. SEC EDGAR 및 yfinance와 같은 실시간 금융 데이터를 통합하여 분석을 수행합니다. 사용자는 fetch → analyze → consensus → committee → debate → sentiment의 다단계 워크플로우를 트리거하여 포괄적인 결론을 얻을 수 있습니다. 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP)도 구현하여 Claude나 Hermes와 같은 AI 에이전트가 Augur 워크스페이스와 도구에 직접 접근할 수 있도록 합니다.

대상 사용자

전문 투자 위원회의 논의를 시뮬레이션하고 싶은 투자자나 연구자, 다양한 투자 철학을 비교하고 싶은 사람, 또는 자신의 AI 에이전트 워크플로우에 전문가 기반 주식 분석을 통합하고 싶은 사람들을 위한 것입니다.

주요 기능

• 투자 위원회 시뮬레이션: 클래식 밸류, 매크로 올웨더와 같은 사전 설정된 위원회 또는 전설적인 투자자들의 사용자 정의 조합.
• 정량적 합의: Augur 점수(0–10), BUY/NEUTRAL/SELL 신호, Kelly 기준 기반의 포지션 제안 제공.
• 구조화된 논의: 선택된 투자자들 간의 대립을 통해 매수 및 매도 논거를 자동 생성.
• 에이전트 통합: 13개의 도구를 지원하는 완전한 MCP 지원으로 외부 AI 에이전트가 터미널 설정을 읽고 수정하며 분석 파이프라인을 실행할 수 있음.
• 실시간 데이터 통합: 공식 SEC EDGAR 10-K/10-Q 서류를 사용하여 기초 지표를 산출하고, 내부자 거래 및 기관 보유 현황을 추적.