AI 분석가끼리토론시키면판단이 나아질까

프로용© AIKOREACLUB

TauricResearch/TradingAgents

AI 분석가끼리 토론시키면 판단이 나아질까

증권사처럼 역할을 나눈 AI 여러 명이 한 종목을 분석하고, 강세 쪽과 약세 쪽이 토론한 뒤, 트레이더와 위험 관리팀을 거쳐 포트폴리오 매니저가 다섯 단계 등급을 내리게 하는 연구용 프레임워크예요. 주문은 모의 거래소로만 가요

★ 120,165파이썬 프레임워크 + 터미널 도구 · Apache-2.0확인 2026-11-03

깃허브에서 보기 ↗틀린 점 알리기

AI에게 "이 종목 지금 사도 될까?"라고 물으면 그럴듯한 답이 하나 나와요. 그런데 그 답은 한 사람의 시선이에요. 좋은 뉴스를 본 날엔 낙관적이고, 반대쪽 근거는 슬쩍 빠지기도 하죠.TradingAgents는 질문 하나를 회사처럼 나눠 받아요. 재무, 여론, 뉴스, 차트를 맡은 분석가 넷이 보고서를 내면, 강세 연구원과 약세 연구원이 맞붙고, 트레이더가 거래안을 쓰고, 공격형·보수형·중립형 위험 담당이 다시 따진 뒤 포트폴리오 매니저가 최종 등급을 정해요. 논문(arXiv 2412.20138)과 함께 공개돼 깃허브 별 12만 개를 넘겼어요. 만든 팀이 직접 밝혀요. 연구용 틀이고, 금융·투자·거래 조언이 아니에요.

AI 한 명에게 물을 때와 회사처럼 나눌 때

XMPL 지금 사도 될까?

지난 분기 실적이 좋았고 차트도 상승 흐름이라 매수를 검토해 볼 만해요.

좋은 근거만 모였어요실적 하나를 봤지만 부채나 경쟁사 이야기는 없어요
반대편이 말할 차례가 없어요약세 쪽 근거를 일부러 찾아 맞세운 사람이 없어요
얼마나 잃을 수 있는지 안 따졌어요손절가, 비중, 시장 변동 같은 위험 검토가 빠졌어요

분석가팀

연구팀

트레이딩

위험 관리

최종 결정

README의 역할 설명을 보여 주려고 저희가 그린 예시예요. XMPL은 지어낸 종목이고, 실제 판단 내용은 고른 모델과 데이터에 따라 달라져요.

한눈에

무엇인가요

회사 조직을 흉내 낸 AI 팀이에요. 역할마다 다른 지시와 도구를 받은 AI가 차례로 일해요.분석가 넷. 재무 분석가는 실적과 재무 지표를, 여론 분석가는 뉴스 제목과 StockTwits, 레딧 글을, 뉴스 분석가는 세계 뉴스와 거시 지표를, 기술 분석가는 MACD, RSI 같은 지표를 봐요. 고른 분석가들이 동시에 일하고, 보고서가 다 모이면 토론이 시작돼요.토론과 결정. 강세 연구원과 약세 연구원이 서로의 근거를 따지고, 연구 매니저가 투자안을 정리해요. 트레이더가 매수·보유·매도 중 하나와 진입가, 손절가를 담은 거래안을 쓰면, 위험 담당 셋이 다시 토론하고 포트폴리오 매니저가 승인하거나 거절해요. 승인된 주문은 실제 증권 계좌가 아니라 모의 거래소로 가요.다섯 단계 등급. 최종 결정은 Buy(매수), Overweight(비중 확대), Hold(보유), Underweight(비중 축소), Sell(매도) 중 하나예요. 등급을 읽을 수 없으면 보유로 바꾸지 않고 REVIEW(다시 확인)로 남겨요.

함께 쓰는 도구 · OpenAI · 클로드 · 제미나이 · 딥시크 · 올라마(내 컴퓨터 모델) · ChatGPT Plus·Pro 요금제

이런 분께

AI 에이전트 여러 개가 역할을 나눠 토론하는 구조를 직접 들여다보고 싶은 분
종목 하나를 두고 강세 근거와 약세 근거를 나란히 정리한 보고서를 공부 자료로 보고 싶은 분
파이썬으로 AI 투자 분석 실험이나 백테스트를 해 보려는 개발자, 연구자

어떻게 작동하나요

터미널에서 묻고 답하며 시작해요. tradingagents 를 치면 종목, 분석 날짜, 보고서 언어, 분석가, 토론 깊이, 모델 회사, 모델을 차례로 물어요. 지난번 답이 기본값으로 나와 엔터만 누르면 돼요.모델은 두 종류를 써요. 빠른 모델은 분석가, 연구원, 토론자, 트레이더가 쓰고, 깊게 생각하는 모델은 연구 매니저와 포트폴리오 매니저가 써요. 둘을 다른 회사 모델로 나눌 수도 있어요.지난날로 돌려도 미래를 보지 않게 했어요. 과거 날짜로 실행하면 그날 공개된 자료만 읽도록 막아 두었다고 README가 설명해요. 미국 기업 재무는 SEC EDGAR에서 제출 당시 숫자 그대로 가져와요.한국에서 쓸 때. 야후 파이낸스가 다루는 시장이면 거래소 꼬리표를 붙인 종목 코드로 돼요. 설정 파일에 코스피(.KS)와 코스닥(.KQ)의 비교 지수가 들어 있어요. 보고서 언어 메뉴에 한국어가 있지만, 역할끼리의 토론은 추론 품질 때문에 영어로 한다고 설정 파일이 적어요. 저희 해석으로는 한국 종목에서는 SEC 재무가 없고 기본 뉴스 검색어도 미국·유럽 중심이라, 미국 종목보다 근거가 얇아질 수 있어요.같은 질문에도 답이 달라요. README가 따로 한 장을 써서 설명해요. 모델이 매번 다르게 쓰고 뉴스도 계속 바뀌기 때문이에요. 같은 종목과 날짜로 두 번 돌려도 결과가 다를 수 있어요.

할 수 있는 일

역할별 분석 보고서재무, 여론, 뉴스, 기술 분석가 중 고른 만큼 보고서를 써요

강세·약세 토론두 연구원이 정해진 횟수만큼 맞붙어요. 얕게 1번, 중간 3번, 깊게 5번 중 고를 수 있어요

거래안과 위험 검토트레이더가 진입가와 손절가를 담은 안을 쓰고, 위험 담당 셋이 다시 따져요

지난 결정 되짚기결정마다 기록해 두고, 5거래일이 지나면 실제 수익과 비교한 한 단락 반성을 다음 분석에 넘겨요

여러 날짜로 백테스트종목과 날짜 격자를 돌며 같은 과정을 반복하고 등급별로 결과를 묶어요

한 장짜리 보고서저장한 보고서를 휴대폰에서도 읽기 좋은 HTML 한 페이지로 만들어요

바로 쓸 수 있나요

개발자 필요

필요한 것파이썬 3.11 이상과 터미널, AI 모델 API 키(또는 ChatGPT Plus·Pro 요금제). 거시 지표를 쓰려면 무료 FRED 키

비용저장소는 무료(Apache-2.0). 한 번 돌릴 때마다 여러 역할이 모델을 여러 번 불러 모델 요금이 따로 나와요

시작하기

저장소 받기

파이썬 3.11 이상이 필요해요.

git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents

가상 환경 만들기
README 예시는 conda예요. uv를 쓰면 uv venv --python 3.13 으로 만들어요.
```
conda create -n tradingagents python=3.13
conda activate tradingagents
```
설치
uv를 쓰면 uv pip install . 이에요. 도커로 돌리려면 .env 에 키를 넣고 docker compose run --rm tradingagents 를 써요.
```
pip install .
```
모델 키 넣기
쓰는 모델 회사 키 하나를 넣어요. .env.example 을 .env 로 복사해 적어도 돼요. ChatGPT Plus나 Pro 요금제로 돌리려면 tradingagents login chatgpt 로 한 번 로그인해요.
```
export ANTHROPIC_API_KEY=...
```
실행
질문 화면이 열리고, 진행 상황과 보고서가 실시간으로 채워져요.
```
tradingagents
```

처음 해 볼 한마디

tradingagents --ticker NVDA --date 2026-09-23 --analysts market,news,fundamentals --save --no-show

README에 실린 질문 없이 돌리는 예 그대로예요. 모델과 보고서 언어 같은 나머지 답은 TRADINGAGENTS_ 로 시작하는 환경 변수로 넣어야 해요(보고서를 한국어로 받으려면 TRADINGAGENTS_OUTPUT_LANGUAGE=Korean). 한국 종목은 005930.KS 처럼 야후 파이낸스 표기로 넣어요.

분석에서 최종 등급까지, 한 번 돌리면 생기는 일

Progress

Current Report

README의 터미널 화면 구성과 역할 순서, 출력 칸(매수·보유·매도, 진입가, 손절가, 다섯 단계 등급)을 따라 저희가 그린 예시예요. XMPL은 지어낸 종목이고 숫자도 지어낸 것이에요. 보고서 글은 한국어로 받을 수 있지만 역할끼리의 토론은 영어로 진행돼요. 실제 결과는 고른 모델과 데이터에 따라 달라지고, 투자 조언이 아니에요.

비슷한 도구

TradingAgents는 종목 하나를 여러 역할이 깊게 토론하는 데, daily_stock_analysis는 여러 종목을 매일 자동으로 훑어 알림을 보내는 데 무게가 있어요(각 README 기준).

관심 종목, 매일 저녁 AI가 정리해 준다면여러 종목을 매일 넓게 훑어 결정 대시보드를 알림으로 보내요ZhuLinsen/daily_stock_analysis

월말 결산, AI는 어디까지 해 줄까투자 판단이 아니라 회사 장부 대조와 결산 초안 쪽이에요anthropics/financial-services

주의할 점

투자 조언이 아니에요. README가 연구 목적으로 설계했고 금융·투자·거래 조언이 아니라고 밝혀요. 결과는 고른 모델, 설정, 기간, 데이터 품질에 따라 달라지고, 백테스트 결과도 발표된 수치와 같다는 보장이 없어요. README 표현으로 '수익이 정해진 전략이 아니라 다중 에이전트 분석을 연구하는 틀'이에요. 실제 매매 판단과 책임은 본인에게 있어요.
같은 종목, 같은 날짜로 돌려도 결과가 달라질 수 있어요. 추론형 모델은 temperature 설정을 거의 따르지 않는다고 README가 적어요.
모델 호출이 많아요. README 화면 예시 한 번에 모델 호출이 45번 찍혀 있어요. 토론 깊이를 올리면 더 늘어나니 처음엔 얕게(1번)로 비용을 확인하세요.
미국 밖 종목은 재무 근거가 얇아요. 재무제표는 SEC에 제출하는 회사만 SEC EDGAR에서 오고, 나머지는 야후 파이낸스에서 와요. 과거 날짜로 돌리면 미국 밖 재무제표와 내부자 거래는 빼고 읽어요.
시작할 때 하루 한 번 새 버전과 공지를 확인해요(실행 내용은 보내지 않는다고 적어요). TRADINGAGENTS_NO_UPDATE_CHECK=1 로 끌 수 있어요. SEC에는 기본 연락처가 붙어 나가니 SEC_EDGAR_USER_AGENT 에 내 이름과 메일을 넣으라고 README가 권해요.

낯선 말

에이전트 · 정해진 역할과 도구를 받아 스스로 자료를 찾고 글을 쓰는 AI예요
강세·약세 · 값이 오를 거라고 보는 쪽(강세)과 내릴 거라고 보는 쪽(약세)이에요
손절가 · 예상과 반대로 움직이면 손해를 더 키우지 않으려고 팔기로 정해 두는 가격이에요
모의 거래소 · 실제 돈과 계좌 없이 주문이 체결된 것처럼 계산만 하는 가짜 거래소예요
백테스트 · 과거 여러 날짜에 같은 방법을 돌려 보고 그 뒤 실제 가격과 맞춰 보는 일이에요
알파 · 같은 기간 시장 대표 지수(한국이면 코스피)보다 얼마나 더 벌었거나 잃었는지예요
MACD, RSI · 가격 흐름의 방향과 과열 정도를 숫자로 보여 주는 대표적인 차트 지표예요

AI 답은 참고 자료예요. 법·세금·돈·건강처럼 삶에 큰 영향을 주는 일에서는 AI 답이 정답이 될 수 없어요. 최종 판단은 전문가나 공식 기관에서 확인하세요.