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이 프로젝트는 금융 및 트레이딩에서 인공지능을 사용하기 위한 리소스의 큐레이션된 목록("Awesome" 리스트)입니다. 연구 논문, 오픈소스 도구, 코드, 코스, 전략을 수집하여 명확한 카테고리로 정리합니다.

존재 이유

서문 텍스트는 맥락을 설정합니다: 글로벌 금융 시장은 인간이 처리하기 어려운 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이 목록의 목표는 사람들이 AI를 사용하여 "자동적이고 지능적으로 분석 및 거래"하고 궁극적으로 "시장을 이기기" 위해 사용할 수 있는 최고의 리소스를 모으는 것입니다.

내부 내용 (주요 카테고리)

에이전트 — 완전히 또는 부분적으로 자율적인 AI 트레이딩 시스템. 여러 AI 에이전트가 경쟁하거나 협력하는 멀티에이전트 플랫폼, 자기 개선 트레이딩 시스템, 트레이딩 전략 구축을 위한 노코드 도구 등의 예가 포함됩니다.

LLM (대규모 언어 모델) — 금융에 언어 모델을 적용하는 리소스: AI의 투자 능력을 테스트하는 벤치마크(각 모델에 실제 현금 1만 달러를 관리하게 하는 것), FinGPT와 같은 오픈소스 금융 모델, 그리고 일부 작업에서 GPT-4가 전문 애널리스트를 능가한다는 연구.

스킬 — AI 코딩 어시스턴트(주로 Claude Code)를 위한 재사용 가능한 코드 "스킬". 주식 조사, 투자 분석에서 편향 감지, 트레이딩 저널링 등.

MCP 서버 — 핵심 섹션입니다. MCP(Model Context Protocol)는 Claude, Cursor, VS Code Copilot과 같은 AI 어시스턴트를 외부 데이터 및 서비스에 연결하는 표준 방법입니다. 이 서버들은 AI 어시스턴트에게 다음에 대한 직접 액세스를 제공합니다:

• 시장 데이터 — 실시간 주가, SEC 제출 서류, 경제 데이터
• 거래 실행 — Alpaca, Kraken, Interactive Brokers와 같은 브로커를 통해 AI가 거래를 실행할 수 있게 함
• 연구 및 분석 — 기술적 분석, 실적 발표 캘린더, 재무 보고서 파싱을 위한 도구

논문 — 1900년 투기 이론에 대한 고전 연구부터 주식 거래를 위한 현대 심층 강화 학습까지 아우르는 학술 연구.

코스, 서적, 블로그 — 대학 코스(NYU, Udacity), 금융 머신러닝 및 생성 AI로 금융 소프트웨어 구축에 관한 책, 실용적인 코딩 튜토리얼을 포함한 교육 자료.

전략 및 연구 — 접근 방식별 하위 카테고리: 시계열 예측, 포트폴리오 관리, 고빈도 거래, 이벤트 기반 전략, 암호화폐 전략, 기술적 분석, 복권/도박, 차익 거래.

기타 섹션 — 데이터 소스, 연구 도구, 트레이딩 시스템 프레임워크, 기술적 분석 라이브러리(TA Lib), 거래소 API, 기사, 기타 리소스.

주목할 만한 항목 (별표 표시)

일부 목록에는 중요성을 나타내는 별 등급(🌟, 🌟🌟, 🌟🌟🌟)이 있습니다. 특히:

• Nof1 — 각 AI 모델에 실제 시장에서 실제 현금 1만 달러를 주어 실제 투자 능력을 측정하는 벤치마크
• MarS — Microsoft의 금융 시장 시뮬레이션 엔진
• AI 헤지 펀드 — AI 기반 거래 결정을 탐구하는 인기 프로젝트

누가 사용할까

금융 시장에 AI를 적용하는 데 관심이 있는 개발자, 퀀트 리서처, 트레이더. 리스트는 출발점이며 단일 도구가 아닌 리소스 디렉토리입니다.

중요 참고 사항: 목록에는 연구 중심 도구(예: "기본적으로 브로커 연결 없음")와 실제 트레이딩 시스템이 모두 포함됩니다. 일부 항목은 거래를 실행하지 않는다고 명시하지만 다른 항목은 실행합니다. README는 어떤 접근 방식이 실제로 "시장을 이기는지"에 대해 주장하지 않습니다 — 단지 존재하는 것을 큐레이션할 뿐입니다.