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QuantDinger

차세대 AI 퀀트 트레이딩 플랫폼

🤖 AI 네이티브 · 🐍 비주얼 파이썬 · 🌍 글로벌 멀티 마켓 · 🔒 프라이버시 우선

AI 코파일럿과 함께하는 구축, 백테스팅 및 트레이딩 플랫폼. PineScript보다 강력하고, SaaS보다 똑똑합니다.

공식 커뮤니티 · 라이브 데모 · 📺 동영상 데모 · 🌟 참여하기

--- ## 📖 소개 ### QuantDinger란 무엇인가요? QuantDinger는 **로컬 우선, 프라이버시 우선의 셀프 호스팅 정량 거래 인프라**입니다. 귀하의 머신/서버에서 실행되며, **PostgreSQL 기반 멀티 유저 계정**을 제공하면서도 전략, 거래 데이터 및 API 키를 완전히 제어할 수 있습니다. ### 왜 로컬 우선인가요? 데이터와 전략을 클라우드에 잠그는 SaaS 플랫폼과 달리, QuantDinger는 로컬에서 실행됩니다. 귀하의 전략, 거래 로그, API 키 및 분석 결과는 모두 귀하의 머신에 저장됩니다. 벤더 잠금 없음, 구독료 없음, 데이터 유출 없음. ### 누구를 위한 것인가요? QuantDinger는 다음을 위한 사용자를 위해 구축되었습니다: - 데이터 주권과 프라이버시를 중시하는 트레이더, 연구원 및 엔지니어 - 투명하고 감사 가능한 거래 인프라를 원하는 사람 - 마케팅보다 엔지니어링을 선호하는 사람 - 완전한 워크플로우가 필요한 사람: 데이터, 분석, 백테스팅 및 실행 ### 핵심 기능 QuantDinger는 웹에서 금융 정보를 수집하고, 로컬 시장 데이터와 결합하여 분석 보고서를 생성하는 내장 **LLM 기반 멀티 에이전트 리서치 시스템**을 포함합니다. 이것은 전략 개발, 백테스팅 및 실거래 워크플로우와 통합됩니다. ### 핵심 가치 - **🔓 Apache 2.0 오픈소스(코드)**: 허용적이며 상업적으로 친화적입니다. Apache 2.0 범위에서 fork/수정이 가능하지만, 라이선스/저작권 고지 등 필요한 표기는 유지해야 합니다. - **🐍 파이썬 네이티브 & 비주얼**: 표준 파이썬으로 지표를 작성(PineScript보다 쉬움)하고 AI의 지원을 받으세요. 차트에서 신호를 직접 시각화하여 "로컬 버전의 TradingView" 경험을 구축하세요. - **🤖 AI 루프 최적화**: 전략을 실행할 뿐만 아니라, AI가 백테스트 결과를 분석하여 매개변수 조정(손절매/이익실현/MACD 설정)을 제안하고 폐루프 최적화를 형성합니다. - **🌍 글로벌 마켓 액세스**: 암호화폐(실거래), 미국/중국 주식, 외환 및 선물(데이터/알림)을 지원하는 통합 시스템. - **⚡ Docker & 클린 아키텍처**: 4줄 명령어로 빠른 배포. 모던 기술 스택(Vue + Python), 클린 아키텍처, 관심사 분리. --- ## 📺 동영상 데모

위 동영상을 클릭하여 QuantDinger 프로젝트 소개를 시청하세요

--- ## 📚 문서 ### 개발 가이드 - [Python 전략 개발 가이드](docs/STRATEGY_DEV_GUIDE_KO.md) - [Interactive Brokers (IBKR) 트레이딩 가이드](docs/IBKR_TRADING_GUIDE_EN.md) 🆕 - [MetaTrader 5 (MT5) 트레이딩 가이드](docs/MT5_TRADING_GUIDE_EN.md) 🆕 ### 알림 설정 - [Telegram 알림 설정](docs/NOTIFICATION_TELEGRAM_CONFIG_EN.md) - [이메일 (SMTP) 알림 설정](docs/NOTIFICATION_EMAIL_CONFIG_EN.md) - [SMS (Twilio) 알림 설정](docs/NOTIFICATION_SMS_CONFIG_EN.md) ## 📸 비주얼 투어

🗺️ 시스템 아키텍처 개요

QuantDinger의 AI 기반 리서치, 백테스팅 및 자동화 거래 기능 전체 개요.

📊 전문 퀀트 대시보드

시장 역학, 자산 및 전략 상태에 대한 실시간 모니터링.

🤖 AI 딥 리서치

시장 심리 및 기술적 분석을 위한 멀티 에이전트 협업.

💬 스마트 트레이딩 어시스턴트

즉각적인 시장 통찰력을 위한 자연어 인터페이스.

📈 대화형 지표 분석

드래그 앤 드롭 분석이 가능한 풍부한 기술적 지표 라이브러리.

🐍 Python 전략 생성

AI 지원 전략 코딩이 가능한 내장 에디터.

📊 포트폴리오 모니터

포지션 추적, 알림 설정, 이메일/Telegram으로 AI 분석 보고서 수신.

--- ## ✨ 주요 기능 ### 1. 비주얼 파이썬 전략 워크벤치 *PineScript보다 강력하고, SaaS보다 똑똑합니다.* - **파이썬 네이티브**: 파이썬으로 지표와 전략을 작성하세요. PineScript와 같은 전용 언어 대신 완전한 파이썬 생태계(Pandas, Numpy, TA-Lib)를 활용하세요. - **"Mini-TradingView" 경험**: 내장된 K-라인 차트에서 파이썬 지표를 직접 실행하세요. 과거 데이터에서 매수/매도 신호를 시각적으로 디버깅하세요. - **AI 지원 코딩**: 내장 AI가 복잡한 로직을 작성하도록 하세요. 아이디어에서 코드까지 단 몇 초면 됩니다. ### 2. 완전한 거래 라이프사이클 *지표에서 실행까지, 매끄럽게.* 1. **지표**: 시장 진입/청산 신호를 정의하세요. 2. **전략 설정**: 위험 관리 규칙(포지션 사이징, 손절매, 이익실현)을 추가하세요. 3. **백테스트 & AI 최적화**: 백테스트를 실행하고, 풍부한 성과 지표를 확인하며, **AI가 결과를 분석하여 개선 사항을 제안**하도록 하세요(예: "MACD 임계값을 X로 조정"). 4. **실행 모드**: - **실거래**: - **암호화폐**: 직접 API 실행, 10개 이상의 거래소(Binance, OKX, Bitget, Bybit 등) 지원 - **미국/홍콩 주식**: Interactive Brokers (IBKR) 경유 🆕 - **외환**: MetaTrader 5 (MT5) 경유 🆕 - **신호 알림**: 실거래를 지원하지 않는 시장(A주/선물)의 경우, Telegram, Discord, Email, SMS 또는 Webhook을 통해 신호를 전송하세요. ### 3. AI 멀티 에이전트 리서치 *연중무휴 24시간 AI 투자 위원회.* 시스템은 전략의 2차 필터 역할을 하는 멀티 에이전트 팀을 고용합니다: - **리서치 에이전트**: 웹 뉴스 및 거시적 이벤트(Google/Bing)를 수집합니다. - **분석 에이전트**: 기술적 지표 및 자금 흐름을 분석합니다. - **전략 통합**: AI의 판단을 "시장 필터"로 사용할 수 있습니다. AI의 심리가 일치할 때만 전략 거래를 허용합니다(예: "AI 리스크 분석가가 거시적 리스크가 높다고 판단하면 매수하지 않음"). ### 4. 범용 데이터 엔진 QuantDinger는 여러 시장에 걸친 통합 데이터 인터페이스를 제공합니다: - **암호화폐**: 거래를 위한 직접 API 연결（10개 이상의 거래소）및 시장 데이터를 위한 CCXT 통합（100개 이상의 소스） - **주식**: Yahoo Finance, Finnhub, Tiingo（미국 주식）및 AkShare（중국/홍콩 주식） - **선물/외환**: OANDA 및 주요 선물 데이터 소스 - **프록시 지원**: 제한된 네트워크 환경을 위한 내장 프록시 구성 ### 5. 🧠 메모리 증강 에이전트(Memory-Augmented Agents) QuantDinger의 에이전트는 매번 “처음부터” 시작하지 않습니다. 백엔드에는 **로컬 메모리 DB + 리플렉션(검증) 루프**가 내장되어 있어, 과거 경험을 검색해 system prompt에 주입하는 RAG 스타일의 강화가 동작합니다. - **무엇인가**: 경험 검색 기반 프롬프트 강화(모델 파인튜닝/학습이 아님) - **저장 위치**: 로컬 SQLite (`backend_api_python/data/memory/`) #### 흐름도(요청 → 메모리 폐루프) ```mermaid flowchart TB %% ===== 🌐 진입 레이어 ===== subgraph Entry["🌐 API 진입점"] A["📡 POST /api/analysis/multi"] A2["🔄 POST /api/analysis/reflect"] end %% ===== ⚙️ 서비스 레이어 ===== subgraph Service["⚙️ 서비스 오케스트레이션"] B[AnalysisService] C[AgentCoordinator] D["📊 컨텍스트 구성
price · kline · news · indicators"] end %% ===== 🤖 멀티에이전트 워크플로우 ===== subgraph Agents["🤖 멀티에이전트 워크플로우"] subgraph P1["📈 Phase 1 · 다차원 분석（병렬）"] E1["🔍 MarketAnalyst
기술적 분석"] E2["📑 FundamentalAnalyst
펀더멘털"] E3["📰 NewsAnalyst
뉴스"] E4["💭 SentimentAnalyst
심리"] E5["⚠️ RiskAnalyst
리스크 평가"] end subgraph P2["🎯 Phase 2 · 강세/약세 논쟁（병렬）"] F1["🐂 BullResearcher
강세 논거"] F2["🐻 BearResearcher
약세 논거"] end subgraph P3["💹 Phase 3 · 거래 결정"] G["🎰 TraderAgent
종합 판단 → BUY / SELL / HOLD"] end end %% ===== 🧠 메모리 레이어 ===== subgraph Memory["🧠 로컬 SQLite 메모리（data/memory/）"] M1[("market_analyst")] M2[("fundamental")] M3[("news_analyst")] M4[("sentiment")] M5[("risk_analyst")] M6[("bull_researcher")] M7[("bear_researcher")] M8[("trader_agent")] end %% ===== 🔄 리플렉션 루프 ===== subgraph Reflect["🔄 리플렉션 루프（옵션）"] R[ReflectionService] RR[("reflection_records.db")] W["⏰ ReflectionWorker"] end %% ===== 메인 흐름 ===== A --> B --> C --> D D --> P1 --> P2 --> P3 %% ===== 메모리 읽기/쓰기 ===== E1 <-.-> M1 E2 <-.-> M2 E3 <-.-> M3 E4 <-.-> M4 E5 <-.-> M5 F1 <-.-> M6 F2 <-.-> M7 G <-.-> M8 %% ===== 리플렉션 흐름 ===== C --> R --> RR W --> RR W -.->|"검증 + 학습"| M8 A2 -.->|"수동 회고"| M8 ``` #### 검색 랭킹(간략) \[ score = w_{sim}\cdot sim + w_{recency}\cdot recency + w_{returns}\cdot returns\_score \] #### 학습 경로 - **수동 회고(추천)**: `POST /api/analysis/reflect`로 실제 결과(returns/result)를 메모리에 기록 - **자동 검증(옵션)**: `ENABLE_REFLECTION_WORKER=true`, `REFLECTION_WORKER_INTERVAL_SEC`로 주기적 검증→메모리 반영 #### 주요 환경 변수(`.env`) - `ENABLE_AGENT_MEMORY`, `AGENT_MEMORY_TOP_K`, `AGENT_MEMORY_CANDIDATE_LIMIT` - `AGENT_MEMORY_ENABLE_VECTOR`, `AGENT_MEMORY_EMBEDDING_DIM` - `AGENT_MEMORY_HALF_LIFE_DAYS`, `AGENT_MEMORY_W_SIM`, `AGENT_MEMORY_W_RECENCY`, `AGENT_MEMORY_W_RETURNS` - `ENABLE_REFLECTION_WORKER`, `REFLECTION_WORKER_INTERVAL_SEC` ### 6. 전략 런타임 - **스레드 기반 실행기**: 전략 실행을 위한 독립적인 스레드 풀 - **자동 복구**: 시스템 재시작 후 실행 중인 전략 재개 - **주문 대기열**: 주문 실행을 위한 백그라운드 워커 ### 7. 멀티 LLM 제공자 지원 QuantDinger는 자동 감지 기능을 갖춘 여러 AI 제공자를 지원합니다: | 제공자 | 특징 | |--------|------| | **OpenRouter** | 멀티모델 게이트웨이(기본값), 100+ 모델 | | **OpenAI** | GPT-4o, GPT-4o-mini | | **Google Gemini** | Gemini 1.5 Flash/Pro | | **DeepSeek** | DeepSeek Chat(가성비 좋음) | | **xAI Grok** | Grok Beta | `.env`에서 선호하는 제공자의 API 키만 설정하면 시스템이 사용 가능한 제공자를 자동 감지합니다. ### 8. 사용자 관리 및 보안 - **멀티유저 지원**: PostgreSQL 기반 사용자 계정, 역할 기반 권한 관리 - **OAuth 로그인**: Google 및 GitHub OAuth 통합 - **이메일 인증**: 이메일 인증 코드를 통한 등록 및 비밀번호 재설정 - **보안 기능**: Cloudflare Turnstile 캡차, IP/계정 속도 제한 - **데모 모드**: 공개 데모를 위한 읽기 전용 모드 ### 9. 기술 스택 - **백엔드**: Python (Flask) + PostgreSQL + Redis（옵션） - **프론트엔드**: Vue 2 + Ant Design Vue + KlineCharts/ECharts - **배포**: Docker Compose --- ## 🔌 지원되는 거래소 및 브로커 QuantDinger는 다양한 시장 유형에 대해 여러 실행 방법을 지원합니다: ### 암호화폐 거래소(직접 API) | 거래소 | 시장 | |:--------:|:---------| | Binance | 현물, 선물, 마진 | | OKX | 현물, 무기한, 옵션 | | Bitget | 현물, 선물, 카피 트레이딩 | | Bybit | 현물, 선형 선물 | | Coinbase Exchange | 현물 | | Kraken | 현물, 선물 | | KuCoin | 현물, 선물 | | Gate.io | 현물, 선물 | | Bitfinex | 현물, 파생상품 | | Deepcoin | 현물, 무기한 | ### 전통적인 브로커 | 브로커 | 시장 | 플랫폼 | |:------:|:--------|:---------| | **Interactive Brokers (IBKR)** | 미국 주식, 홍콩 주식 | TWS / IB Gateway 🆕 | | **MetaTrader 5 (MT5)** | 외환 | MT5 터미널 🆕 | ### 시장 데이터(CCXT 경유) Bybit, Gate.io, Kraken, KuCoin, HTX 및 100개 이상의 기타 거래소가 시장 데이터용으로 지원됩니다. --- ### 다국어 지원 QuantDinger는 포괄적인 국제화를 통해 글로벌 사용자를 위해 구축되었습니다:

모든 UI 요소, 오류 메시지 및 문서는 완벽하게 번역되어 있습니다. 언어는 브라우저 설정에 따라 자동으로 감지되거나 앱에서 수동으로 전환할 수 있습니다. --- ### 지원되는 시장 | 시장 유형 | 데이터 소스 | 거래 | |-------------|--------------|---------| | **암호화폐** | Binance, OKX, Bitget, + 100 거래소 | ✅ 완전 지원 | | **미국 주식** | Yahoo Finance, Finnhub, Tiingo | ✅ IBKR 경유 🆕 | | **홍콩 주식** | AkShare, East Money | ✅ IBKR 경유 🆕 | | **중국 주식(A주)** | AkShare, East Money | ⚡ 데이터만 | | **외환** | Finnhub, OANDA | ✅ MT5 경유 🆕 | | **선물** | 거래소 API, AkShare | ⚡ 데이터만 | --- ### 아키텍처 (현재 레포지토리) ```text ┌─────────────────────────────┐ │ quantdinger_vue │ │ (Vue 2 + Ant Design Vue) │ └──────────────┬──────────────┘ │ HTTP (/api/*) ▼ ┌─────────────────────────────┐ │ backend_api_python │ │ (Flask + 전략 런타임) │ └──────────────┬──────────────┘ │ ├─ SQLite (quantdinger.db) ├─ Redis (옵션 캐시) └─ 데이터 제공자 / LLMs / 거래소 ``` --- ### 레포지토리 구조 ```text . ├─ backend_api_python/ # Flask API + AI + 백테스트 + 전략 런타임 │ ├─ app/ │ ├─ env.example # 로컬 구성을 위해 .env로 복사 │ ├─ requirements.txt │ └─ run.py # 엔트리 포인트 └─ quantdinger_vue/ # Vue 2 UI (개발 서버는 /api를 백엔드로 프록시) ``` --- ## 빠른 시작 ### 옵션 1: Docker 배포 (권장) QuantDinger를 실행하는 가장 빠른 방법입니다. #### 1. 원클릭 시작 **Linux / macOS** ```bash git clone https://github.com/brokermr810/QuantDinger.git && \ cd QuantDinger && \ cp backend_api_python/env.example backend_api_python/.env && \ docker-compose up -d --build ``` **Windows (PowerShell)** ```powershell git clone https://github.com/brokermr810/QuantDinger.git cd QuantDinger Copy-Item backend_api_python\env.example -Destination backend_api_python\.env docker-compose up -d --build ``` #### 2. 접속 및 구성 - **프론트엔드 UI**: http://localhost:8888 - **기본 계정**: `quantdinger` / `123456` > **참고**: AI 기능이나 프로덕션 환경의 보안을 위해, `backend_api_python/.env`를 편집하여( `OPENROUTER_API_KEY` 추가, 비밀번호 변경) `docker-compose restart backend`로 서비스를 재시작하십시오. #### 3. 애플리케이션 액세스 - **프론트엔드 UI**: http://localhost - **백엔드 API**: http://localhost:5000 #### Docker 명령 참조 ```bash # 실행 상태 보기 docker-compose ps # 로그 보기 docker-compose logs -f # 서비스 중지 docker-compose down # 볼륨 중지 및 제거 (경고: 데이터베이스가 삭제됩니다!) docker-compose down -v ``` #### 데이터 지속성 다음 데이터는 호스트에 마운트되며 컨테이너 재시작 후에도 유지됩니다: ```yaml volumes: - ./backend_api_python/logs:/app/logs # 로그 - ./backend_api_python/data:/app/data # 데이터 디렉토리(quantdinger.db 포함) - ./backend_api_python/.env:/app/.env # 구성 파일 ``` --- ### 옵션 2: 로컬 개발 **전제 조건** - Python 3.10+ 권장 - Node.js 16+ 권장 #### 1. 백엔드 시작 (Flask API) ```bash cd backend_api_python pip install -r requirements.txt cp env.example .env # Windows: copy env.example .env python run.py ``` 백엔드는 `http://localhost:5000`에서 사용할 수 있습니다. #### 2. 프론트엔드 시작 (Vue UI) ```bash cd quantdinger_vue npm install npm run serve ``` 프론트엔드 개발 서버는 `http://localhost:8000`에서 실행되며 `/api/*`를 `http://localhost:5000`으로 프록시합니다. --- ### 구성 (.env) `backend_api_python/env.example`을 템플릿으로 사용하십시오. 일반적인 설정은 다음과 같습니다: - **인증**: `SECRET_KEY`, `ADMIN_USER`, `ADMIN_PASSWORD` - **서버**: `PYTHON_API_HOST`, `PYTHON_API_PORT`, `PYTHON_API_DEBUG` - **데이터베이스**: `DATABASE_URL` (PostgreSQL 연결 문자열) - **AI / LLM**: `LLM_PROVIDER` (openrouter/openai/google/deepseek/grok), 각 제공자 API 키 - **OAuth**: `GOOGLE_CLIENT_ID`, `GOOGLE_CLIENT_SECRET`, `GITHUB_CLIENT_ID`, `GITHUB_CLIENT_SECRET` - **보안**: `TURNSTILE_SITE_KEY`, `TURNSTILE_SECRET_KEY`, `ENABLE_REGISTRATION` - **웹 검색**: `SEARCH_PROVIDER`, `SEARCH_GOOGLE_*`, `SEARCH_BING_API_KEY` - **주문 실행**: `ORDER_MODE` (maker/market), `MAKER_WAIT_SEC`, `MAKER_OFFSET_BPS` - **프록시 (옵션)**: `PROXY_PORT` 또는 `PROXY_URL` - **백그라운드 서비스**: `ENABLE_PENDING_ORDER_WORKER`, `ENABLE_PORTFOLIO_MONITOR` --- ## 🤝 커뮤니티 및 지원 - **기여**: [기여 가이드](CONTRIBUTING.md) · [기여자](CONTRIBUTORS.md) - **Telegram**: [QuantDinger 그룹](https://t.me/quantdinger) - **Discord**: [서버 참여](https://discord.gg/vwJ8zxFh9Q) - **📺 동영상 데모**: [프로젝트 소개](https://youtu.be/HPTVpqL7knM) - **YouTube**: [@quantdinger](https://youtube.com/@quantdinger) - **Email**: [brokermr810@gmail.com](mailto:brokermr810@gmail.com) - **GitHub Issues**: [버그 신고 / 기능 요청](https://github.com/brokermr810/QuantDinger/issues) --- ## 💼 상용 라이선스 & 스폰서(Commercial License & Sponsorship) QuantDinger의 코드는 **Apache License 2.0**으로 제공됩니다. 다만 **Apache 2.0은 상표권을 부여하지 않습니다**. QuantDinger의 이름/로고/브랜딩은 상표 및 브랜드 정책의 적용을 받으며(코드 라이선스와 별개): - **저작권/표기**: LICENSE/NOTICE 등 필요한 저작권·라이선스 고지는 유지해야 합니다. - **상표(이름/로고/브랜딩)**: QuantDinger의 이름/로고/브랜딩을 사용해 출처를 오인시키거나 보증(endorsement)을 암시해서는 안 됩니다. 수정 버전을 재배포할 때는 서면 허가가 없는 한 QuantDinger 브랜딩을 제거/대체해야 할 수 있습니다. 재배포물에서 QuantDinger 브랜딩을 **유지/수정**하고 싶다면(UI 로고 사용 포함) **상용 라이선스**를 문의해 주세요. 참고: `TRADEMARKS.md` ### 상용 라이선스로 제공되는 것 - 합의된 범위 내 **브랜딩/표시의 상용 허가** - **운영 지원**: 배포, 업그레이드, 장애 대응, 유지보수 가이드 - **컨설팅**: 아키텍처 리뷰, 성능 튜닝, 전략 워크플로우 컨설팅 - **스폰서 옵션**: 스폰서로서 로고/광고 노출(README/웹사이트/앱 내 등 합의에 따름) ### 연락처 - **Telegram**: [QuantDinger Group](https://t.me/worldinbroker) - **Email**: [brokermr810@gmail.com](mailto:brokermr810@gmail.com) --- ### 💝 직접 지원(기부) 귀하의 기여는 QuantDinger의 유지 및 개선에 도움이 됩니다. **암호화폐 기부 (ERC-20 / BEP-20 / Polygon / Arbitrum)** ``` 0x96fa4962181bea077f8c7240efe46afbe73641a7 ```

--- ### 🎓 지원 파트너 양적 금융 교육 및 연구를 발전시키는 학술 기관과 조직의 지원을 받게 되어 자랑스럽습니다.

양적금융학회 (QFS)
인디애나 대학교 블루밍턴
차세대 양적 금융 전문가 양성

> 💡 **지원 파트너가 되는 데 관심이 있으신가요?** 대학, 연구 기관 및 조직과의 협력을 환영합니다. [brokermr810@gmail.com](mailto:brokermr810@gmail.com) 또는 [Telegram](https://t.me/worldinbroker)으로 연락주세요. --- ### 감사의 말 QuantDinger는 Flask, Pandas, CCXT, Vue.js, Ant Design Vue, KlineCharts 등과 같은 훌륭한 오픈 소스 프로젝트의 어깨 위에 서 있습니다. 모든 관리자와 기여자에게 감사드립니다! ❤️