TorchTrade/torchtrade

해결하는 문제

TorchTrade는 연구와 생산 사이의 격차를 메우는 통합된 머신러닝 프레임워크를 제공합니다. 강화학습(RL) 및 대규모 언어 모델(LLM) 전략의 배포를 단순화하며, 여러 주요 거래소에서 오프라인 백테스팅과 실시간 거래를 위한 모듈형 환경을 제공합니다.

작동 방식

TorchRL 기반으로 구축된 이 프레임워크는 모듈식 아키텍처를 사용하여 거래 주체(의사결정자)와 환경(시장 시뮬레이터 또는 실시간 API)을 분리합니다. 온라인, 오프라인, 모델 기반, 대조 학습을 포함한 다양한 RL 방법론을 지원하며, 외부 도구를 사용해 추론할 수 있는 LLM을 거래 에이전트로 통합합니다. 다중 타임프레임 관측, 기술적 지표를 활용한 특징 공학, 여러 자산에 걸친 포트폴리오 관리를 처리합니다.

대상 사용자

양적 트레이더, AI 연구자, 개발자에게 적합하며, 암호화폐 및 예측 시장에서 RL 또는 LLM 기반 거래 전략을 구현, 학습, 배포하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

주요 기능

• 다양한 전략 지원: PPO, DQN, IQL, GRPO, DSAC에 더해 룰 기반 전략과 LLM 에이전트를 구현.
• 실시간 거래소 연동: Alpaca, Binance, Bitget, Bybit, OKX와의 직접 연결 지원.
• LLM 기능: 로컬 및 최신 LLM을 지원하며, 도구 사용 기능과 GRPO 또는 SAO를 통한 미세 조정 가능.
• 유연한 환경 제공: 스포트 및 선물 거래에 적합한 순차적, 단일 스텝, 포트폴리오 기반 환경 제공.
• 연구에서 생산까지의 원활한 전환: 백테스팅과 실시간 배포에 동일한 코드베이스 사용으로 일관성 확보.