억만장자 투자 전략을 훔쳐보자! AI 헤지펀드 프로젝트 파헤치기 🤫

혹시 워렌 버핏처럼 '가치 투자'를,
조지 소로스처럼 '군중 심리'를,
아니면 레이 달리오처럼 '원칙'에 기반한 투자를 꿈꿔보셨나요? 🤯
이 흥미로운 GitHub 프로젝트는 바로 이런 전설적인 투자 거장들의 전략을 모방한 AI 에이전트들을 구축하여, 우리 대신 시장을 분석하고 투자 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다!
💰 과연 이 AI 헤지펀드는 어떻게 작동하는지,
그리고 우리가 무엇을 배울 수 있을지 함께 몰래 엿보러 가시죠! 😉 

 

https://github.com/virattt/ai-hedge-fund 

 

프로젝트 개요: AI 투자 어벤져스, 출격! 🦸‍♂️🦸‍♀️

이 프로젝트는 AI 기반 헤지펀드의 개념 증명(Proof of Concept)을 목표로, AI를 활용한 자동화된 투자 결정 과정을 탐구합니다. 실제 거래나 투자를 위한 것이 아닌 순수한 교육 및 연구 목적으로 개발되었으며, 다음과 같은 다양한 투자 전략을 가진 AI 에이전트들이 협력하여 작동하는 시스템을 구축했습니다.

• 가치 투자: 벤 그레이엄, 워렌 버핏, 찰리 멍거, 마이클 버리
• 성장 투자: 캐시 우드, 필립 피셔
• 액티비스트 투자: 빌 애크먼
• 거시 경제 투자: 스탠리 드러켄밀러
• 가치 평가: Aswath Damodaran
• 기술적 분석, 펀더멘털 분석, 시장 심리 분석 에이전트
• 리스크 관리 및 포트폴리오 관리 에이전트

이처럼 다채로운 'AI 투자 어벤져스'들이 각자의 전략에 따라 데이터를 분석하고, 서로 협력하여 최종 투자 결정을 내리는 과정을 시뮬레이션합니다. 이제 이 흥미로운 프로젝트의 내부를 좀 더 자세히 들여다볼까요? 🧐

 

 

개발자 관점에서 ai-hedge-fund 프로젝트 코드 분석

ai-hedge-fund 프로젝트 코드를 개발자 관점, 주요 언어, 개발 수준, 핵심 요점, 사용자 관점 주요 기능 및 특장점 측면에서 분석해 볼게요. 

1. 코드 분석

• 잘 구성된 모듈 구조: src 폴더 아래 agents, backtester, data, graph, llm, tools, utils 등으로 명확하게 기능별 폴더 구조를 갖추고 있어 코드의 이해도와 유지보수성이 높아 보입니다. 특히 다양한 투자 전략을 모방한 agents 폴더와 LLM 관련 기능을 모아둔 llm 폴더가 인상적입니다.
• Backend와 Frontend 분리: app 폴더 아래 backend와 frontend 폴더를 분리하여 개발하고 있는 것으로 보아, MSA(Microservice Architecture) 또는 명확한 역할 분담을 고려한 설계로 판단됩니다. 이는 확장성과 유지보수 측면에서 긍정적입니다.
• FastAPI 백엔드: app/backend 폴더 구조와 main.py 파일을 통해 FastAPI 프레임워크를 사용하여 RESTful API 서버를 구축하고 있음을 알 수 있습니다. FastAPI는 빠른 개발 속도, 자동 문서화, 유효성 검사 등의 장점을 제공하여 효율적인 백엔드 개발에 기여합니다.
• LangGraph 활용 가능성: src/graph 폴더와 app/backend/services/graph.py 파일을 통해 LangGraph를 활용하여 여러 에이전트들의 워크플로우를 정의하고 관리하는 것으로 보입니다. 이는 복잡한 의사 결정 과정을 시각화하고 체계화하는 데 유용합니다.
• Docker 지원: Dockerfile과 docker-compose.yml 파일을 통해 Docker 환경을 지원하여 배포 및 환경 설정의 편의성을 제공합니다.
• Poetry를 이용한 의존성 관리: pyproject.toml과 poetry.lock 파일을 통해 Poetry를 사용하여 프로젝트 의존성을 관리하고 있어, 일관성 있는 빌드 환경을 유지하는 데 도움이 됩니다.
• 명확한 README: 프로젝트 전반적인 설명, 설치 방법 (Poetry, Docker), 사용 방법, 구조, 기여 방법, 라이선스 등을 상세하게 기술한 README.md 파일은 개발자와 사용자 모두에게 유용한 정보를 제공합니다.
• 환경 변수 관리: .env.example 파일을 통해 API 키와 같은 중요한 환경 변수를 관리하는 방법을 제시하고 있습니다.

2. 주요 언어

• Python: 백엔드(app/backend, src) 및 주요 로직 개발에 사용되었습니다. 데이터 처리, AI 모델 연동 등에 적합한 언어입니다.
• JavaScript (Node.js 추정): package.json 파일이 app/frontend 폴더가 아닌 루트 디렉토리에 있는 것으로 보아, 프론트엔드 개발에 Node.js 기반의 프레임워크 (React, Vue.js 등)를 사용할 가능성이 있습니다.
• Shell Script (Bash): run.sh 파일을 통해 Docker 빌드 및 실행 등의 작업을 자동화하고 있습니다.

3. 개발 수준

전반적으로 높은 수준의 개발 능력을 요구하는 프로젝트로 판단됩니다.

• AI/ML 및 금융 지식: 투자 전략 에이전트 개발, 시장 데이터 분석 등에 대한 이해가 필요합니다.
• 백엔드 개발: FastAPI 프레임워크에 대한 숙련도, RESTful API 설계 능력 등이 요구됩니다.
• LLM 활용: OpenAI, Groq, Ollama 등 다양한 LLM 플랫폼 연동 및 프롬프트 엔지니어링 경험이 필요할 수 있습니다.
• 분산 시스템 이해: Docker, Docker Compose를 활용한 컨테이너화 및 오케스트레이션 경험이 필요합니다.
• 워크플로우 관리: LangGraph와 같은 라이브러리를 활용한 복잡한 작업 흐름 설계 및 구현 능력이 요구됩니다.

4. 개발 핵심 요점

• AI 기반 자동화된 투자 의사 결정 시스템: 다양한 투자 전문가의 전략을 모방한 AI 에이전트들을 활용하여 시장 상황을 분석하고 투자 결정을 자동화하는 것이 핵심 목표입니다.
• 모듈화된 에이전트 설계: 각 투자 전략을 독립적인 에이전트로 구현하여 확장성과 유연성을 확보하고자 합니다.
• LLM을 활용한 분석 및 의사 결정: 텍스트 데이터 분석 (뉴스, 감성 분석 등) 및 복잡한 추론에 LLM을 활용할 가능성이 높습니다.
• 백테스팅 기능: 과거 데이터를 기반으로 AI 모델의 성능을 검증하고 전략을 개선하는 기능을 제공합니다.
• 확장 가능한 아키텍처: 백엔드와 프론트엔드 분리, Docker 지원 등을 통해 시스템의 확장성을 고려합니다.

 

사용자 관점에서 주요 핵심 기능 및 특장점 정리

1. 사용자 관점 주요 핵심 기능 및 특장점

• 다양한 투자 전략 시뮬레이션: 워렌 버핏, 벤 그레이엄, 캐시 우드 등 유명 투자자들의 전략을 모방한 AI 에이전트들의 의사 결정을 살펴볼 수 있습니다.
• 자동화된 투자 의사 결정 과정 학습: AI가 어떤 근거로 투자 결정을 내리는지 ( --show-reasoning 옵션) 학습하고 이해하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
• 백테스팅을 통한 전략 검증: 과거 데이터를 사용하여 AI 에이전트의 투자 성과를 시뮬레이션하고, 다양한 전략의 잠재력을 평가할 수 있습니다.
• LLM 기반 시장 분석 가능성: (구현 여부에 따라) 뉴스 기사, 소셜 미디어 감성 분석 등을 통해 시장 분위기를 파악하고 투자 결정에 참고할 수 있습니다.
• 웹 인터페이스를 통한 편리한 접근: (향후 프론트엔드 개발 완료 시) 웹 브라우저를 통해 AI 헤지펀드 시스템을 쉽게 사용하고 결과를 확인할 수 있을 것으로 기대됩니다.
• 교육 및 연구 목적: 실제 투자에는 사용할 수 없지만, AI 기반 투자 시스템의 개념과 작동 방식을 이해하는 데 매우 유용한 도구입니다.

2. 특장점:

• 유명 투자 전문가들의 전략을 AI로 경험: 직접 투자하지 않고도 간접적으로 다양한 투자 거장들의 사고방식을 엿볼 수 있는 독특한 경험을 제공합니다.
• AI 기반 투자 의사 결정 과정의 투명성: 에이전트의 추론 과정을 확인할 수 있는 옵션을 통해 AI의 작동 원리를 이해하는 데 도움을 줍니다.
• 실제와 유사한 백테스팅 환경: 과거 시장 데이터를 기반으로 전략의 성과를 분석하여 실제 투자에 대한 간접적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

 

주의사항: README.md에도 명시되어 있듯이, 이 프로젝트는 교육 및 연구 목적으로 개발되었으며 실제 투자에 사용해서는 안 됩니다.

전반적으로 ai-hedge-fund 프로젝트는 AI와 금융 분야의 융합을 탐구하는 흥미로운 시도로 보이며, 잘 설계된 구조와 다양한 기능을 통해 학습 및 연구에 valuable한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.

 

이번엔 에이전트 부분을 좀 더 깊게 파볼게요.

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찰리 멍거 에이전트 코드 분석

찰리 멍거 에이전트 코드를 분석한 결과, 그의 투자 전략이 다음과 같은 방식으로 구현되어 있음을 확인할 수 있습니다.

찰리 멍거 에이전트 전략 작동 방식 요약:

찰리 멍거 에이전트는 특정 종목에 대해 다음과 같은 핵심 요소들을 종합적으로 분석하여 투자 신호(bullish, bearish, neutral)와 그에 대한 확신도, 그리고 분석 근거를 생성합니다.

1. 데이터 수집:
   • get_financial_metrics: 과거 10년간의 연간 재무 지표를 가져옵니다. 멍거는 장기적인 추세를 중요하게 생각합니다.
   • search_line_items: 수익, 순이익, 영업이익, ROIC, 마진율, 현금 흐름, 자본 지출, 부채, 자본, 발행 주식 수, R&D, 무형 자산 등 멍거의 분석에 필요한 핵심 재무 항목들을 과거 10년간의 연간 데이터로 수집합니다.
   • get_market_cap: 현재 시가총액을 가져옵니다.
   • get_insider_trades: 최근 2년간의 내부자 거래 정보를 가져옵니다. 멍거는 경영진의 'skin in the game'을 중요하게 여깁니다.
   • get_company_news: 최근 1년간의 회사 뉴스를 가져옵니다. 부정적인 뉴스가 잦은 기업을 경계합니다.
2. 핵심 요소 분석:
   • analyze_moat_strength (해자 분석):
     • ROIC (Return on Invested Capital): 꾸준히 높은 ROIC (15% 이상)를 보이는지 평가합니다. 멍거가 가장 중요하게 생각하는 지표 중 하나입니다.
     • Gross Margin (매출총이익률): 안정적이거나 개선되는 추세를 통해 가격 결정력을 평가합니다.
     • Capital Intensity (자본 집약도): 낮은 자본 지출 비중을 선호합니다.
     • Intangible Assets (무형 자산): R&D 투자나 양호한 영업권/무형 자산 규모를 긍정적으로 평가합니다.
   • analyze_management_quality (경영진 품질 분석):
     • FCF to Net Income Ratio (자유 현금 흐름 / 순이익 비율): 이익을 현금으로 잘 전환하는지 평가합니다.
     • Debt Management (부채 관리): 낮은 부채 비율을 선호합니다.
     • Cash Management Efficiency (현금 관리 효율성): 적절한 현금 보유 수준을 평가합니다.
     • Insider Activity (내부자 거래): 순매수 비율이 높은 경우를 긍정적으로 평가합니다.
     • Share Count Consistency (발행 주식 수 일관성): 안정적이거나 감소하는 추세를 선호하며, 과도한 희석을 경계합니다.
   • analyze_predictability (사업 예측 가능성 분석):
     • Revenue Stability and Growth (매출 안정성 및 성장률): 꾸준하고 예측 가능한 성장을 선호합니다.
     • Operating Income Stability (영업이익 안정성): 꾸준히 흑자를 유지하는지 평가합니다.
     • Operating Margin Consistency (영업이익률 일관성): 안정적인 마진율을 선호합니다.
     • Cash Generation Reliability (현금 창출 신뢰성): 꾸준히 양의 자유 현금 흐름을 생성하는지 평가합니다.
   • calculate_munger_valuation (멍거 스타일 가치 평가):
     • Normalized FCF (정상화된 자유 현금 흐름): 과거 3-5년 평균 FCF를 사용합니다.
     • FCF Yield (자유 현금 흐름 수익률): 시가총액 대비 FCF 비율을 평가합니다.
     • Margin of Safety (안전 마진): 추정된 내재 가치 대비 현재 시장 가격의 할인율을 평가합니다.
     • Earnings Trajectory (수익 추세): 최근 FCF 성장률을 고려합니다.
   • analyze_news_sentiment (뉴스 감성 분석): (현재는 단순 뉴스 기사 수만 반환하지만) 향후 뉴스 내용의 긍정/부정적 감성을 분석하여 정성적인 요소도 고려할 수 있도록 설계되었습니다.
3. 종합 점수 및 신호 생성:
   • 각 분석 항목별로 점수를 매기고, 멍거의 투자 철학에 따라 해자, 경영진 품질, 예측 가능성에 더 높은 가중치를 부여하여 총점을 계산합니다.
   • 총점을 기준으로 bullish, bearish, neutral 신호를 생성합니다. 멍거는 매우 높은 기준을 가지고 있어, 높은 점수만이 bullish 신호로 이어질 수 있습니다.
4. LLM 기반 최종 판단 및 근거 생성:
   • generate_munger_output 함수에서 LLM을 활용하여 앞선 분석 결과들을 종합하고, 멍거의 투자 원칙과 사고방식에 따라 최종 투자 신호, 확신도, 그리고 구체적인 투자 근거를 생성합니다. LLM에게 멍거의 투자 철학, 규칙, 그리고 분석 시 중요하게 고려해야 할 요소들을 명확하게 제시합니다.
   • LLM은 긍정적/부정적 요인을 구체적인 데이터와 함께 설명하고, 멍거의 관점에서 투자 결정을 옹호하거나 반박하는 논리를 생성합니다.

요약하자면, 찰리 멍거 에이전트는 그의 핵심 투자 원칙 (강력한 해자, 유능하고 정직한 경영진, 예측 가능한 사업 모델, 합리적인 가격)을 정량적 및 (잠재적으로) 정성적인 데이터 분석을 통해 평가하고, 이를 바탕으로 LLM을 활용하여 최종 투자 판단과 상세한 근거를 생성하는 방식으로 작동합니다.

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마무리하며... 🚀

이 프로젝트는 AI를 활용하여 복잡한 투자 전략을 시뮬레이션하고, 우리에게 투자에 대한 새로운 시각을 제시합니다. 억만장자들의 투자 전략을 간접적으로 경험하고, AI가 어떻게 금융 시장을 분석하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 물론, 실제 투자에 적용하기에는 아직 많은 연구와 발전이 필요하겠지만, AI와 금융의 융합이 가져올 미래를 엿볼 수 있는 흥미로운 시도임에는 분명합니다. 앞으로 이 프로젝트가 어떻게 발전해 나갈지 함께 지켜보는 것도 재미있을 것 같네요! 😉