Lumiwealth/lumibot

Python trading framework with AI agents that actually place the trade. Backtest, paper and live trade on 12 brokers: stocks, options, futures, forex, crypto and prediction markets.

LumiBot – AI 증강 거래를 위한 오픈 소스 Python 프레임워크

LumiBot (lumibot 패키지)을 사용하면 단일 Python Strategy 클래스를 작성하여 순수 규칙 기반 백테스트, 페이퍼 트레이딩 봇 또는 실거래 봇으로 실행할 수 있습니다. 이 프레임워크의 특별한 점은 시장 데이터를 추론하고, 토론하며, 최종적으로 실제 브로커 API를 통해 주문을 실행할 수 있는 LLM 에이전트용 내장 런타임입니다.

기본 제공 기능

기능 의미
통합 전략 수명 주기 동일한 Strategy 서브클래스가 백테스트, 페이퍼, 실거래에서 작동합니다. 러너만 변경하면 됩니다 (Strategy.backtest(...) vs. Trader.run_all() 또는 strategy.run_live()).
AI 에이전트 지원 LumiBot은 OpenAI 모델 호출, 시장 도구 쿼리, 영구적인 DuckDB 메모리 저장소에 쓰기가 가능한 경량 에이전트 프레임워크(연구원, 강세, 약세, 트레이더 등)를 제공합니다.
브로커 통합 Alpaca, Interactive Brokers, Tradier, Schwab, Tradovate, ProjectX, Bitunix, Polymarket 및 일부 CCXT 거래소를 포함한 12개 브로커를 지원합니다.
자산 범위 주식, 옵션, 선물, 외환, 암호화폐 및 예측 시장 계약 (Polymarket).
실제 데이터를 사용한 백테스트 Yahoo(무료) 또는 기타 소스에서 과거 가격 데이터를 가져옵니다. 백테스트는 모든 AI 결정, 주문 및 아티팩트를 기록하므로 모델의 동작을 감사할 수 있습니다.
안전 게이트 LLM이 거래를 제안하더라도, 브로커 호출이 이루어지기 전에 결정론적 Python 가드가 이를 승인하거나 거부할 수 있습니다.
CLI 도구 lumibot demo, lumibot init, lumibot backtest, lumibot run – 모두 일반 Python 파일을 생성하므로 명령줄 뒤에 숨겨진 복잡한 설정이 없습니다.
문서 및 커뮤니티 전체 문서 사이트, 예제 갤러리, Discord 및 Reddit 커뮤니티, 전략 배포를 위한 호스팅된 “BotSpot” 플랫폼.

일반적인 워크플로우

  1. 설치 – pip install lumibot (또는 특정 git 태그 설치).
  2. 시작 코드 생성 – lumibot init my-bot --template ai는 AI 런타임을 사용하는 편집 가능한 Strategy 서브클래스를 작성합니다.
  3. 백테스트 – lumibot backtest my-bot --days 90은 과거 Yahoo 데이터에서 전략을 실행하고, 모든 LLM 프롬프트/응답을 기록하며, 분석 보고서를 생성합니다.
  4. 페이퍼 트레이딩 – ALPACA_API_KEY/SECRET (또는 다른 브로커 자격 증명)을 설정하고 lumibot run my-bot --paper를 실행합니다.
  5. 실거래 – 페이퍼 트레이딩 자격 증명을 실거래 계정으로 교체하면 동일한 코드가 변경 없이 실행됩니다.

예제 코드 (README에서 발췌)

from datetime import datetime
from lumibot.backtesting import YahooDataBacktesting
from lumibot.example_strategies.ai_researcher_trader import ResearcherTraderStrategy

ResearcherTraderStrategy.backtest(
    YahooDataBacktesting,
    datetime(2026, 4, 6),
    datetime(2026, 4, 11),
    budget=100_000,
    benchmark_asset="SPY",
    parameters={"symbol": "SPY", "max_position_pct": 10},
)

이 코드 조각은 기본 openai/gpt-6-luna 모델을 사용하여 SPY에 대한 AI 기반 “연구 후 거래” 워크플로우의 5일간 백테스트를 실행합니다.

LumiBot의 대상 사용자

  • 퀀트 개발자: 기존 Python 백테스트 파이프라인을 유지하면서 LLM 기반 아이디어를 실험하려는 분.
  • 연구 팀: 다중 에이전트 “투자 위원회” 시뮬레이션(연구원 → 강세 ↔ 약세 → 트레이더)을 구축하려는 팀.
  • 개인 트레이더: 실제 자본을 투입하기 전에 AI 생성 신호를 테스트할 저마찰 방법을 찾는 분.
  • 교육자: 결정론적 거래 로직과 생성형 AI를 결합하는 구체적이고 오픈 소스인 예제가 필요한 분.

라이선스 및 성숙도

LumiBot은 GPL-3.0 하에 배포되며, CI 상태 배지, 테스트 커버리지 보고서를 갖추고 PyPI에 게시되어 있습니다(주간 다운로드 1k 이상). 저장소에는 Backtrader에서의 마이그레이션 가이드, 광범위한 비교표 및 계속 증가하는 예제 전략 세트가 포함되어 있습니다.

위의 모든 세부 정보는 프로젝트의 README에서 직접 가져온 것이며, 외부 추측은 추가되지 않았습니다.

관련

  • 프로젝트
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    Claude(또는 Gemini) AI 에이전트가 시장 데이터를 가져오고, 결정론적 Python 지표 스크립트를 실행하며, Robinhood에 위험 제한 시장 주문을 넣을 수 있는 로컬 실행 개인 트레이딩 시스템입니다. 핵심은 지표, 매크로 심리, 점수 매기기의 세 가지 순수 Python 모듈로, 세 기둥 점수(추세, 모멘텀, 매크로)를 계산하고 구체적인 매매 결정을 출력합니다. 사전 도구 셸 훅이 엄격한 위임장(시장가 전용, 정규 시간, 매수당 $≤1,200, 서킷 브레이커 등)을 강제합니다. 프로젝트에는 Claude Code 스킬, Gemini-Spark 정리 사본, 전체 CLI 사용 지침이 포함되어 있습니다.

  • 프로젝트
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    TorchRL 기반의 알고리즘 트레이딩을 위한 머신러닝 프레임워크로, RL, LLM, 규칙 기반 전략을 지원하여 백테스팅 및 실시간 거래를 가능하게 합니다.

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  • 프로젝트
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    Slack/Discord/Telegram/웹을 통해 대화하고, 시장 데이터를 가져오며, 백테스트를 실행하고, 18개 브로커를 통해 거래를 실행하는 LLM 기반 트레이딩 에이전트입니다. AI 환각을 방지하기 위해 보고된 모든 수치를 실제 도구 출력과 대조하여 검증하는 '그라운딩 게이트(grounding gate)' 기능을 갖추고 있습니다.