rootSunc/CNEquity

해결하는 문제

CNEquity는 중국 시장을 위한 신뢰할 수 있고 장기적인 금융 데이터셋을 구축하고 유지하는 데 따르는 어려움을 해결합니다. 로컬에서 버전 관리되는 데이터 레이크를 제공하여 증분 업데이트, 오류 복구 및 데이터 품질 감사를 처리함으로써 반복적인 데이터 엔지니어링 작업을 제거하고, 연구자와 AI 에이전트가 일관되고 재현 가능한 데이터를 확보할 수 있도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 로컬 데이터 인프라로서 다양한 공개 소스에서 금융 데이터(주가, 재무 보고서, 기업 이벤트 등)를 가져와 구조화된 Parquet 기반 데이터 레이크로 정리합니다. 사용자는 Python API, SQL 쿼리를 사용하거나 Model Context Protocol (MCP)을 통해 데이터 레이크를 AI 에이전트(Claude 또는 ChatGPT 등)에 연결하여 AI가 로컬 데이터셋에서 직접 복잡한 금융 분석을 수행하도록 할 수 있습니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 백테스팅 및 분석을 위해 안정적이고 자체 호스팅이 가능하며 역사적으로 정확한 데이터셋이 필요한 개인 금융 연구원, 퀀트 분석가 및 AI 기반 금융 에이전트를 구축하는 개발자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 포괄적인 데이터 범위: 기본적인 시장 데이터와 재무제표부터 감성 점수 및 파생 상품에 이르기까지 55개의 데이터셋을 관리합니다.
• AI 준비 완료: Model Context Protocol (MCP)을 기본 지원하여 LLM이 로컬 금융 데이터를 안전하게 쿼리할 수 있습니다.
• 연구 수준의 무결성: 과거 컨텍스트(상장 폐지된 주식, 시점별 재무 보고 등)를 보존하여 생존자 편향과 같은 일반적인 연구 오류를 방지합니다.
• 강력한 엔지니어링: 자동 증분 업데이트, 장애 복구 및 데이터 품질 검사 기능을 갖추어 로컬 레이크를 항상 최신 상태로 정확하게 유지합니다.
• 유연한 액세스: Python, SQL 또는 내장된 웹 기반 콘솔을 통한 쿼리를 지원합니다.