OpenByteInc/QuantDinger

AI quantitative trading platform for crypto, stocks, and forex with backtesting, live trading, market data, and multi-agent research.vibe-trading ,trading-agents,ai-trader,ai-trading

QuantDinger – 오픈소스 AI 기반 거래 운영 체제

무엇인가요 – QuantDinger는 자체 호스팅 플랫폼으로, 거래 아이디어를 완전한 스택 워크플로우로 전환할 수 있습니다: Python으로 전략을 작성하고, 백테스트를 수행하며, 종이 거래 시뮬레이션을 실행하고, (옵션으로) 암호화폐 거래소나 전통 브로커에서 실시간 주문을 실행할 수 있습니다. 이 스택은 AI 지원 시장 조사 기반으로, LLM 제공자(OpenAI 호환, Google, DeepSeek 등)를 연결하여 신호를 생성하거나 데이터를 풍부하게 할 수 있지만, 실제 전략 코드, 리스크 파라미터 및 자격 증명은 모두 귀하의 통제 하에 있습니다.

핵심 구성 요소

구성 요소	역할
API (Flask + Gunicorn)	HTTP 진입점, 인증, 검증, 지속 가능한 명령 제출.
거래 워커	장기 실행 전략 런타임을 호스팅하고, 브로커 세션을 유지하며, 주문을 정리하고 PostgreSQL에 임대/하트비트를 기록합니다.
스케줄러 워커	포트폴리오 수준의 스케줄, 지불 및 신호 타이밍을 제어합니다.
Celery 워커 + beat	AI 기반 조사, 백테스트, 실험 보고서, 유지보수 작업과 같은 유한하고 재시도 가능한 작업을 실행합니다.
PostgreSQL	지속적인 상태: 사용자 계정, 전략 정의, 감사 로그, 주문 이력.
Redis (캐시 및 작업)	시장 데이터용 빠른 캐시와 Celery 작업 큐용 별도의 Redis 인스턴스.
관측 스택 (옵션)	Prometheus가 메트릭을 수집하고, Grafana가 시각화하며, Alertmanager가 알림을 처리합니다.
에이전트 게이트웨이 / MCP	외부 AI 에이전트(예: Claude, Cursor)가 승인된 거래 도구를 호출할 수 있는 얇은 API(`/api/agent/v1`)로, 자격 증명이 노출되지 않습니다.

아키텍처 개요

시스템은 단일 이미지를 공유하지만 서로 다른 명령으로 시작하는 Docker 컨테이너 세트로 실행됩니다(백엔드, 거래 워커, 스케줄러 워커, Celery 워커 등). 런타임 경계는 명확합니다:

HTTP API는 장기 루프를 실행하지 않습니다. 이러한 작업은 전용 워커에서 수행됩니다.
Celery는 단기적이고 재시도 가능한 작업을 처리하며, 거래 워커는 지속적인 전략 런타임을 소유합니다.
별도의 Redis 인스턴스는 캐시와 작업 큐에 대해 서로 다른 제거 정책을 강제합니다.
프로덕션 오버레이에서는 비루트 사용자로 컨테이너를 실행하고, 읽기 전용 루트 파일 시스템과 제한된 리눅스 기능을 사용합니다.

간단한 흐름:

전략 작성자는 Strategy API V2(신호, 규모, 리스크)를 구현하는 Python 모듈을 작성합니다. 코드는 데이터베이스에 저장됩니다.
AI 제공자(OpenRouter, OpenAI 등)는 전략 내부 또는 별도의 "연구" Celery 작업에서 호출되어 감성, 뉴스, 아이디어를 가져올 수 있습니다.
백테스트 작업은 Celery에서 실행되며, 데이터 소스 어댑터에서 역사적 시장 데이터를 가져와 결과를 저장합니다.
종이/실제 실행은 거래 워커가 수행하며, 거래소 어댑터(Binance, OKX, Bybit, Gate, HTX) 또는 브로커 API(IBKR, Alpaca)와 통신합니다.
모니터링 – 메트릭은 Prometheus로 흐르며, Grafana 대시보드에서 주문 흐름, 지연 시간, 건강 상태를 시각화합니다.

시작하기 (빠른 시작)

옵션 A – 사전 빌드된 Docker 이미지 (권장)

# Linux / macOS
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/OpenByteInc/QuantDinger/main/install.sh | bash
# Windows PowerShell
irm https://raw.githubusercontent.com/OpenByteInc/QuantDinger/main/install.ps1 | iex

설치 프로그램은 관리자 사용자 이름/비밀번호를 묻고, 시크릿을 생성하며, GHCR Compose 스택을 다운로드하고 시작합니다. 이후 다음을 열 수 있습니다:

웹 UI – http://127.0.0.1:8888
모바일 H5 UI – http://127.0.0.1:8889
API 상태 – http://127.0.0.1:5000/api/health

옵션 B – 소스에서 빌드

git clone https://github.com/OpenByteInc/QuantDinger.git
cd QuantDinger
cp backend_api_python/env.example backend_api_python/.env
cp .env.example .env
# .env 파일 편집 – SECRET_KEY, CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY, ADMIN_*, POSTGRES_PASSWORD, REDIS_PASSWORD 등을 설정
python -c "import secrets, sys; print(secrets.token_hex(32))"  # 랜덤 시크릿 생성
docker compose up -d --build   # 핵심 서비스 시작 (관측 스택 없음)

완전한 프로덕션 하드닝 설정을 원하면 docker-compose.production.yml을 추가하고, 필요에 따라 docker-compose.observability.yml을 추가합니다.

보안 및 준수 요약

자격 증명 암호화 – 브로커 API 키와 MFA 시크릿은 사용자가 제공하는 CREDENTIAL_ENCRYPTION_KEY로 저장 시 암호화됩니다.
에이전트 토큰 – 해시 처리, 범위 제한, 레이트 제한, 감사 로깅; 실시간 거래를 에이전트를 통해 수행하려면 명시적 토큰, paper_only=false, 서버 플래그 AGENT_LIVE_TRADING_ENABLED=true가 필요합니다.
컨테이너 하드닝 – 비루트 UID(10001), 기능 제거, 읽기 전용 루트 FS, 프로덕션 오버레이에서 리소스 제한.
네트워크 상태 – 모든 포트는 기본적으로 127.0.0.1에 바인딩됩니다. 공개 노출은 TLS 종료 리버스 프록시를 통해 이루어져야 합니다.
취약점 보고 – SECURITY.md를 참조하여 비공개 공개 프로세스를 확인하세요.

누구에게 적합한가요?

사용 사례	QuantDinger가 제공하는 것
독립형 양자 트레이더	연구 → 백테스트 → 종이 거래 → 실거래의 엔드투엔드 파이프라인으로 코드 완전 소유.
AI 강화 전략 개발자	LLM 호출을 위한 내장 훅으로 감성, 뉴스 요약, 아이디어 생성 가능.
작은 핀테크 팀	컨테이너화된 자체 호스팅 스택으로 단일 VM에서 실행하거나 Kubernetes로 확장 가능.
에이전트 프로토타이핑 연구자	에이전트 게이트웨이/MCP를 통해 외부 LLM에 도구 호출 API를 노출할 수 있지만 자격 증명이 유출되지 않음.
교육자 / 취미 개발자	1명령 설치 및 풍부한 문서(지표 가이드, 전략 가이드, 확장 가이드)로 실험이 쉬움.

라이선스 및 커뮤니티

라이선스: Apache 2.0 – 자유로운 사용 및 상업적 이용 가능.
지원: Atlas Cloud (AI 추론) 및 Amazon Web Services (클라우드 인프라).
커뮤니티 채널: Telegram, Discord, YouTube, X (Twitter) – README에 링크 있음.
문서: 영어 및 중국어 문서, API 참조, 아키텍처 다이어그램, 단계별 배포 가이드.

결론

QuantDinger는 전통적인 알고리즘 거래 인프라와 AI 기반 연구, 에이전트 통합을 결합한 진정한 프로덕션 수준의 오픈소스 프로젝트입니다. 단순한 데모가 아니라, 완전한 백엔드, 워커 프로세스, CI 파이프라인, 보안 하드닝, 옵션 관측 스택을 포함하고 있습니다. 자체 호스팅 가능하고 확장 가능한 플랫폼으로 AI 강화 거래 전략을 개발, 테스트, 실행하고 싶다면 QuantDinger는 훌륭한 출발점입니다.