클로드를 펀드매니저로 바꿔줄 레포지토리 4가지
Quick Start
펀드매니저 한 명이 하는 일은 네 가지로 나뉩니다.
다음 가격을 예측하고, 예측을 종목별 비중으로 바꾸고, 주문을 넣고, 결과를 읽고 따집니다.
네 자리마다 별 수만 개짜리 무료 오픈소스 레포가 있고, 네 레포의 별을 합치면 108,565개입니다.
- STEP 1~2에서 Kronos로 다음 캔들을 예측하고 skfolio로 비중을 정합니다.
- STEP 3에서 NautilusTrader에 비중을 넘겨 백테스트로 주문을 넣습니다.
- STEP 4~5에서 Vibe-Trading을 클로드에 연결하고, 클로드 코드가 네 자리를 한 바퀴로 돌리게 합니다.
| 자리 | 레포 | 하는 일 | 깃허브 별 |
|---|---|---|---|
| 예측 | Kronos | 다음 캔들(시가·고가·저가·종가)을 예측합니다 | 40,695 |
| 배분 | skfolio | 예측과 위험을 종목별 비중으로 바꿉니다 | 2,493 |
| 집행 | NautilusTrader | 비중대로 주문을 넣고 체결을 기록합니다 | 29,955 |
| 감독 | Vibe-Trading | 시장을 읽고 전략을 따진 뒤 리포트를 씁니다 | 35,422 |
STEP 1 · 10분Kronos로 다음 캔들을 예측한다
Kronos는 언어 모델이 단어를 토큰으로 다루듯 캔들 봉을 토큰으로 다루는 금융 파운데이션 모델입니다.
전 세계 45개 이상 거래소 데이터로 학습했고, 가장 작은 Kronos-mini는 파라미터 410만 개라 노트북 CPU에서도 돌아갑니다.
Python 3.10 이상에서 레포를 받고 의존성을 설치합니다.
git clone https://github.com/shiyu-coder/Kronos.git cd Kronos pip install -r requirements.txt
레포 폴더 안에서 아래 코드를 실행합니다.
레포에 든 예제 데이터(알리바바 홍콩 5분봉)에서 400개 봉을 보여 주고 다음 120개 봉을 예측합니다.
import pandas as pd
from model import Kronos, KronosTokenizer, KronosPredictor
tokenizer = KronosTokenizer.from_pretrained("NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base")
model = Kronos.from_pretrained("NeoQuasar/Kronos-small")
predictor = KronosPredictor(model, tokenizer, max_context=512)
df = pd.read_csv("./finetune_csv/data/HK_ali_09988_kline_5min_all.csv")
df["timestamps"] = pd.to_datetime(df["timestamps"])
lookback, pred_len = 400, 120
x_df = df.loc[:lookback-1, ["open", "high", "low", "close", "volume", "amount"]]
pred = predictor.predict(df=x_df, x_timestamp=df.loc[:lookback-1, "timestamps"],
y_timestamp=df.loc[lookback:lookback+pred_len-1, "timestamps"],
pred_len=pred_len, T=1.0, top_p=0.9, sample_count=1)
print(pred.head())성공하면 open·high·low·close·volume·amount 여섯 칸짜리 예측 표가 120줄 나옵니다.
내 종목으로 바꿀 때는 timestamps·open·high·low·close 열이 있는 csv 경로만 바꿉니다.
STEP 2 · 5분skfolio로 예측을 비중으로 바꾼다
예측만으로는 돈이 움직이지 않습니다.
어느 종목에 몇 퍼센트를 넣을지 정해야 합니다.
skfolio는 scikit-learn과 같은 방식(fit·predict)으로 포트폴리오 비중을 계산하는 라이브러리입니다.
예제로 S&P 500 종목 가격 데이터가 들어 있어 바로 돌려 볼 수 있습니다.
pip install -U skfolio from sklearn.model_selection import train_test_split from skfolio.datasets import load_sp500_dataset from skfolio.preprocessing import prices_to_returns from skfolio.optimization import MeanRisk X = prices_to_returns(load_sp500_dataset()) X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.33, shuffle=False) model = MeanRisk().fit(X_train) print(model.weights_.round(3)) print(model.predict(X_test).annualized_sharpe_ratio)
성공하면 종목 20개의 비중 목록과 시험 구간의 연환산 샤프 비율이 나옵니다.
MeanRisk 대신 HierarchicalRiskParity를 넣으면 종목끼리 묶어 위험을 나누는 방식으로 바뀝니다.
STEP 3 · 10분NautilusTrader로 주문을 넣는다
NautilusTrader는 Rust로 만든 거래 엔진에 Python으로 전략을 짜는 플랫폼입니다.
백테스트에서 쓴 전략 코드를 그대로 실거래 연결에 올릴 수 있어서, 연구와 실행 사이에 코드를 다시 짤 일이 없습니다.
Linux·macOS·Windows에서 pip로 설치합니다.
pip install -U nautilus_trader
NautilusTrader 백테스트 예제를 하나 만들어줘. skfolio로 계산한 종목별 비중(weights.csv)을 읽어서 매주 월요일 장 시작에 그 비중대로 리밸런싱하는 전략으로 짜고, 수수료 0.1%를 넣어서 체결 내역과 누적 수익률 그래프를 저장해줘.
성공하면 체결 내역 표와 누적 수익률 그래프 파일이 생깁니다.
처음에는 백테스트 엔진(BacktestEngine)으로만 돌리고, 숫자가 마음에 들 때 거래소 연결 설정을 추가합니다.
STEP 4 · 10분Vibe-Trading을 클로드에 연결한다
Vibe-Trading은 자연어 질문을 시장 데이터 조회, 전략 코드, 백테스트, 리포트까지 이어 주는 트레이딩 에이전트입니다.
깃허브 트렌딩 1위에 올랐고 MCP 도구 81개를 제공합니다.
클로드 코드에 로그인해 두면 API 키 없이 클로드가 에이전트의 두뇌로 들어갑니다.
pip install vibe-trading-ai vibe-trading init claude auth login vibe-trading provider login claude-cli
init 단계에서 만든 agent/.env에 아래 두 줄을 넣습니다.
LANGCHAIN_PROVIDER=claude-cli LANGCHAIN_MODEL_NAME=claude-opus-5-5
vibe-trading run -p "엔비디아·마이크로소프트·애플 2024년 일봉으로 20일/50일 이동평균 교차 전략을 백테스트하고 수익률과 최대 낙폭을 요약한 리포트를 만들어줘"
성공하면 전략 코드, 수익률·최대 낙폭 지표, 리포트 파일이 한 번에 나옵니다.
클로드 데스크톱이나 클로드 코드에서 도구로 부르려면 vibe-trading-mcp를 MCP 서버로 등록합니다.
STEP 5 · 10분네 자리를 한 바퀴로 잇는다
네 레포를 따로 돌리면 사람이 중간에서 파일을 옮겨야 합니다.
클로드 코드에 순서를 정해 주면 예측 → 비중 → 주문 → 리포트가 한 번에 돕니다.
네 레포를 같은 작업 폴더에 받아 두고 아래 프롬프트를 넣습니다.
너는 이 폴더의 펀드매니저야. 순서대로 진행해줘. 1) Kronos로 [종목 목록]의 다음 5일 종가를 예측해 forecast.csv로 저장 2) 예측 수익률을 기대수익으로 넣어 skfolio MeanRisk로 비중을 계산해 weights.csv로 저장 3) NautilusTrader 백테스트로 그 비중대로 매주 리밸런싱한 결과를 저장 4) Vibe-Trading으로 결과를 읽고 잘된 점, 위험한 점, 다음 주에 바꿀 것을 한 장 리포트로 써줘. 단계마다 만든 파일 이름을 알려줘.
성공하면 forecast.csv, weights.csv, 백테스트 결과, 한 장 리포트 네 가지가 순서대로 생깁니다.
매주 같은 프롬프트를 돌리면 네 자리가 같은 순서로 한 바퀴씩 돕니다.
FAQ
네 개를 다 설치해야 하나요? 아닙니다.
리서치만 필요하면 Vibe-Trading 하나로 시작하고, 비중 계산이 필요해지면 skfolio를 붙입니다.
한국 주식도 되나요? Kronos와 skfolio는 가격 표만 있으면 시장을 가리지 않습니다.
시가·고가·저가·종가·거래량 열이 있는 csv를 넣으면 됩니다.
코딩을 몰라도 되나요? STEP 3과 STEP 5처럼 클로드 코드에 프롬프트로 맡기면 코드는 클로드가 씁니다.
사람은 종목 목록과 리밸런싱 주기만 정합니다.
공식 참고 자료
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