lc2panda/alphastream

alphastream 是一个由 AI 驱动的投资决策平台，通过多 Agent 协同编排系统，实时流式输出覆盖全球金融市场的深度洞察。基于 LangGraph 和 Python 构建，它无缝整合技术指标、基本面数据、资金流向分析和情绪智能，形成动态自适应的工作流。不同于传统的回测工具，alphastream 通过 SSE 将完整的决策过程——从数据获取、工具调用到最终推理——全程可视化，为投资者提供透明的可执行智能。

📊 Alphastream – AI 기반 금융 분석 플랫폼

무엇인가요 – 사용자가 LLM 기반 다중 에이전트 시스템과 채팅을 통해 주식, ETF, 지수, 매크로 데이터를 분석할 수 있는 풀스택 웹 애플리케이션입니다. 실시간 시장 데이터, 기술적 분석 차트, 기초 데이터, 뉴스 감성 추출, 그리고 14개의 전문 에이전트(또는 4개의 '투자 전문가' 인격)를 LangGraph로 조율합니다. 백엔드는 Flask + Python 서비스이며, 프론트엔드는 Tailwind, shadcn/ui, TradingView 경량 차트를 사용한 Next.js 16 + React 19 UI로 구축되었습니다. 모든 구성 요소는 단일 Docker-Compose 명령어로 시작할 수 있습니다.

핵심 기능

기능	작동 방식 (README에 설명됨)
AI 채팅 및 다중 에이전트 조율	OpenAI SDK를 통해 DeepSeek V4(또는 어떤 OpenAI 호환 모델)를 사용합니다. LangGraph는 14개의 에이전트(기술적, 기초, 자금 흐름, 감성, 버블/베어 논쟁, 리스크, 결정, 반성, 전략 진화, 그리고 4개의 투자자 성격 에이전트)를 동적으로 라우팅합니다. 에이전트는 함수 호출을 통해 도구를 호출하며, 전체 프로세스는 Server-Sent Events(SSE)를 통해 UI로 스트리밍됩니다.
실시간 시장 데이터	중국 A주, 미국 주식(SEC EDGAR), 홍콩, ETF, 지수, 매크로 시리즈(FRED/NBS) 및 암호화자산(ccxt/CoinGecko)에 대한 중복성을 제공하는 이중 소스 어댑터(AKShare + BaoStock). 기술적 지표(K선, MA/EMA, MACD, RSI, 볼린저 밴드, 거래량) 및 기초 지표(PE, PB, ROE, 재무제표)는 REST 엔드포인트를 통해 노출됩니다.
스마트 뉴스 및 감성 분석	6개의 소스에서 RSS를 집계하고, OpenCLI 크롤러를 통해 Snowball, 동방재경 포럼, CaiXin을 크롤링합니다. LLM이 감성과 핫 토픽 태그를 추출합니다.
통합 검색	17개의 검색 엔진(중국 8개, 글로벌 9개, 지식 그래프 2개)을 병렬로 쿼리하고, 중복 제거 후 에이전트 또는 UI로 반환합니다.
UI/UX	다크 글래스 모르피즘 디자인, 반응형 3칼럼 레이아웃, 10개의 '아티팩트 카드'(차트, 리스크 레이더, 결정 카드 등), Zustand(로컬 스토리지)를 사용한 지속적 상태 저장.
스트리밍 및 관측성	백엔드는 SSE 이벤트(`agent.started`, `agent.progress`, `agent.tool_call`, `agent.completed`, `agent.error`)를 발행합니다. 건강 상태, 메트릭스, 어댑터 상태 엔드포인트를 제공합니다.
배포	Docker Compose(단일 명령 개발용), 별도의 프론트엔드/백엔드 Compose 파일, Nginx TLS 종료를 포함한 프로덕션 Compose. 옵션으로 Redis 캐시 및 SQLite DB.

기술 스택 (목록에 따름)

프론트엔드: Next.js 16.2.9, React 19, Tailwind 4, shadcn/ui, Zustand, Jotai, TradingView Lightweight Charts, Recharts.
백엔드: Flask 3.1 + Gunicorn + Gevent, Python 3.11+, LangGraph (LangChain), OpenAI 호환 SDK.
데이터 어댑터: A주, 미국 SEC, 홍콩, 매크로(FRED/NBS/세계은행/IMF), 암호화자산, 대체 데이터(선박, 위성, 기업 등록, 고용, ESG)를 커버하는 21개의 어댑터.
검색: Baidu, Google, Bing, Zhihu, Weibo 등 17개의 엔진에 더해 WolframAlpha/Wikipedia.
캐시: Redis 7(옵션) + 인메모리 백업.
컨테이너화: Docker, Docker-Compose, Nginx 1.25+.

시작하기 (빠른 시작)

클론 및 구성

git clone https://github.com/lc2panda/alphastream.git
cd alphastream
cp .env-example .env   # OPENAI_API_KEY & URL만 최소한 기입

모든 서비스 실행

docker compose up -d   # redis, 백엔드, 프론트엔드, Nginx 시작

브라우저에서 http://localhost:3000 열기.
- 프론트엔드는 포트 3000에서, 백엔드 API는 8888에서 동작. Nginx가 포트 80에서 둘 다 프록시.
- 에이전트가 사고하고 도구를 호출하며 최종 분석을 생성할 때 채팅 패널에 SSE 스트림이 표시됩니다.

대안 – 개발용으로 백엔드(python3 run.py)와 프론트엔드(npm run dev)를 별도로 시작하거나, 더 세밀한 설정용으로 제공된 docker-compose.frontend.yml / docker-compose.prod.yml 사용.

일반적인 사용 사례

인터랙티브 주식 연구 – "TSLA의 다음 분기 전망은 무엇인가요?"라고 AI에게 질문하고, 기술적, 기초적, 감성 에이전트가 데이터를 가져와 계산을 수행하고 구조화된 답변을 스트리밍하는 모습을 관찰.
포트폴리오 모니터링 – 대시보드는 실시간 지수, 개인 워치리스트 가격, 리스크 레이더 카드를 표시.
전략 백테스팅 지원 – "전략 진화자" 에이전트를 사용해 트레이딩 아이디어를 반복 개선하고, 시스템이 자동으로 관련 데이터를 가져와 접근 방식을 평가.
뉴스 기반 알림 – 뉴스 아그리게이터와 감성 에이전트를 사용해 최신 시장 영향력 있는 헤드라인을 검색.

라이선스 및 기여

리포지토리는 완전한 기여 가이드, CI 파이프라인(lint, 단위, 통합, 어댑터 건강 검사), 테스트 세트(백엔드 약 800개, 프론트엔드 40개 이상)를 포함합니다. Fork-and-pull-request 워크플로우로 기여를 환영합니다.

면책 조항 – 이 플랫폼은 탐색용이며, 출력은 투자 조언이 아니며 오류를 포함할 수 있습니다.