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한 번의 명령으로 에이전트에 종합적인 트레이딩 역량을 더하세요
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- 2026-05-25 🧼 더 깔끔한 Chat UI + composer 워크플로: Web UI는 이제 다음 입력에 집중하도록 정리되었습니다. upload, swarm, research-goal 모드는 composer의
+메뉴 뒤로 모이고, floating panel로 채팅을 방해하지 않습니다. 현재 context는 입력창 위 compact chip으로 표시되며, goal 세부 정보는 chip을 클릭할 때만 inline으로 펼쳐집니다. 기존 custom i18n layer도 제거하고 직접 English copy로 통일했습니다. Full Report card는 report-worthy run에만 표시되며, 로컬 dev startup/status reporting도 브라우저 smoke test에 맞게 안정화했습니다. - 2026-05-24 🎯 Research Goal runtime: backend, CLI, API/MCP, SSE, Web UI 전반에 session-scoped Research Goal layer를 추가했습니다. Goal은 claim, acceptance criteria, evidence row, budget, completion policy를 영속화합니다. agent tool은 goal 생성과 evidence 추가를 지원하고,
/goal은 CLI 진입점이 되었으며, REST/MCP는 goal snapshot과 evidence write를 노출하고, SSE는 chat client 상태를 최신으로 유지합니다. 후속 audit fixes에서는 verified evidence 경계를 잠그고, agent tool의 live-trading risk tier 입력을 차단하며, CLI-created goal을 이후 turn에 연결하고, session 삭제 시 goal ledger를 정리하고, replay-all을 연결하고, frontend cross-session snapshot race를 수정했습니다. - 2026-05-23 🖥️ 대화형 CLI 새 단장: 터미널 진입점은 더 큰 Vibe-Trading 배너, 더 깔끔한 prompt 구분선, 이전 턴 요약, 실행 후 소요 시간, Claude Code 스타일 activity rail로 live agent 작업을 보여줍니다. 도구 호출, 웹/데이터 fetch, shell 스타일 동작, Markdown 답변, pipe table은 더 읽기 쉬운 transcript로 렌더링되며, pipe 또는 non-TTY 실행은 자동화에 적합한 plain-text 출력을 유지합니다. 생성된 CLI 스크린샷은 커밋되는 docs 파일이 아니라 local artifact로 처리되어 저장소를 가볍게 유지합니다.
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2026-05-22 🧭 Swarm 복구 + MCP keepalive: Swarm 상태는 이제 읽을 때마다 live task 파일에서 reconcile되므로 API/MCP/SSE/list 뷰가 크래시되었거나 오래된 run을 복구하고 영구
running스냅샷을 보여주지 않습니다.run_swarm는 polling 중 MCP progress heartbeat를 보내며, transport drop 이후 재연결한 클라이언트가 handle을 회수할 수 있도록 첫 프레임을swarm_started run_id=<id>로 고정했습니다. worker도 LLM streaming, grounding fetch, tool execution 전 과정에서 heartbeat를 냅니다. stale-run reaper는 run별 임계값을 사용하고 task 상태에서 최종 상태를 도출합니다.SwarmTool은 wait budget이 끝났다는 이유만으로 진행 중인 team을 취소하지 않으며, MCP 클라이언트는reap_stale_runs()로 명시적 cleanup을 실행할 수 있습니다. 오늘의 DX pass에서는 provider 기본 모델도 갱신하고 CI syntax check를 새agent/cli/패키지에 맞췄습니다. 22개의 새 회귀 테스트가 hydrate, 최종 상태 복구, stale reap, keepalive cadence, env parsing, heartbeat wiring을 다루며, 전체 swarm/MCP 스위트는 169 passed, 4 skipped입니다. -
2026-05-21 🧱 CLI 패키지 리팩토링:
agent/cli.py(3216 LOC)를agent/cli/패키지로 분할 — 대화형 진입점, 슬래시 라우터, Rich 컴포넌트, 그리고 모든 서브커맨드를 보존하고cli.cmd_*/cli._INIT_ENV_PATH/cli.Confirm등 공개 심볼을 재내보내는_legacy.pyshim. 새 FastAPI 미들웨어는 브라우저가/runs/{id}또는/correlation에 직접 접근할 때 SPA 셸을 반환하며, 동일한 좁힘을 Vite dev 프록시에도 반영했습니다. 버전 문자열은cli/_version.py단일 소스로 통합(--version과 배너 드리프트 해결),python -m cli는__main__.py로 복원, chat 게이트를 좁혀chat --help/chat extra가 REPL에 삼켜지지 않고 레거시 argparse에 도달합니다. -
2026-05-20 🔬 Hypothesis Registry CLI: 2026-05-16에 백엔드만 출시된 Hypothesis Registry의 CLI 측을 완성했습니다.
vibe-trading hypothesis list는 Rich 테이블 또는 JSON을 출력합니다(--status필터,--limit지원).show <id>는 링크된 run card를 포함한 상세 패널을 렌더링합니다.invalidate <id> --note "..."는 상태를rejected로 전환하며,--note를 생략하면 기존 invalidation notes를 유지합니다. 기존VIBE_TRADING_HYPOTHESES_PATH환경변수 오버라이드와 호출별--path를 모두 지원합니다. 22개의 새 테스트가 와이어링, JSON 출력, 상태 필터, limit, ID 누락 오류, 노트 영속성을 다룹니다. -
2026-05-19 ✨ 도구 라이브 피드백 + 우아한 취소: 오래 걸리는 도구(백테스트, 큰 PDF, swarm worker)가 멈춘 것처럼 보이지 않게 되었습니다. 모든 도구 호출은 이제 3초 간격의 하트비트와 구조화된 단계별 진행 상황을 발행합니다 —
run_backtest는 단계 마커(validate/simulate/finalize),read_document는 PDF에서는 페이지 단위, Excel에서는 시트 단위,read_url은fetch/parse를 표시합니다. CLI의 Rich Live 대시보드는 유니코드 스피너, ASCII 진행 표시줄, ETA를 렌더링하고 도구 이름으로 키된 최대 3개의 병렬 도구를 스택 표시합니다. 프런트엔드 채팅에는 새로운ToolProgressIndicator를 추가했으며, rAF 코얼레싱, ARIArole="status"+ 스크린 리더용 숨겨진 네이티브<progress>, 총량을 알 때 결정적ProgressRingSVG로 전환합니다. CLI 실행 중 첫 번째Ctrl+C는 이제agent.cancel()을 호출해 우아하게 종료(현재 단계가 끝나고 trace가 깨끗하게 닫힘)하고, 2초 이내 두 번째는 강제 종료합니다. 재사용 가능한 기본 요소도 추출했습니다:ProgressBar.tsx와lib/tools.ts(공유 도구 이름 i18n). -
2026-05-18 🧹 정리 + 3개의 잠재 버그 수정:
CompositeEngine이 거래소 접미사가 없는 중국 선물 코드(RB2410등)를GlobalFuturesEngine으로 잘못 라우팅하던 문제를 수정했습니다._is_china_futures를 공유_market_hooks모듈로 옮기고, 상품 코드 테이블에 대소문자 정규화 + 비중국 거래소 가드를 추가했으며, 회귀 케이스 9개를 새로 작성했습니다. session FTS5 인덱스가 타임스탬프를 영구 저장하게 되어 크로스 세션 검색에서 날짜 정렬이 가능해졌으며, 동일 변경으로 re-upsert 경로가started_at을 wall-clock으로 덮어쓰던 부수 버그도 해결했습니다. Vite 개발 프록시에 누락되었던/alpha를 추가하여 AlphaZoo 페이지가npm run dev에서 정상 해석됩니다.tests/test_e2e_harness_v2.py(실 LLM e2e 스위트)는VIBE_TRADING_RUN_LIVE_E2E=1로 게이트하여 CI가 환경변수 유무에 따라 형태를 바꾸지 않도록 했습니다. ruff에 factor zoo용per-file-ignores를 추가(F401 잡음 3783 → 0)하고, 프런트엔드 tsconfig에noUnusedLocals/noUnusedParameters를 활성화해 회귀 가드로 두었으며,gtja191alpha 파일들의 사용되지 않는vw = vwap(...)보일러플레이트 76개도 삭제했습니다. 순 -918줄. -
2026-05-17 🧬 Alpha Zoo v1 (0.1.8): 4개 zoo에 걸친 452개의 사전 빌드된 quant alpha를 번들로 제공 —
qlib158(Microsoft Qlib의 Alpha158 특성, Apache-2.0 출처 표기),alpha101(Kakushadze의 "101 Formulaic Alphas"를 arXiv:1601.00991 논문 부록에서 재구현),gtja191(국태군안 2014 단기 거래형 alpha 리서치 보고서),academic(Fama-French 5 + Carhart 모멘텀의 가격 기반 proxy 구현). 한 줄 CLI로 임의 universe에서 벤치:vibe-trading alpha bench --zoo gtja191 --universe csi300 --period 2018-2025. AST 순수 함수 게이트, look-ahead 가드 테스트,pytest-socket네트워크 차단, zoo별 LICENSE.md, 커뮤니티 PR용 DCO 서명 워크플로우 포함. Alpha Library 자동 렌더링: vibetrading.wiki/alpha-library/, Research Lab 글: Which of the 191 GTJA alphas still work in 2026?. -
2026-05-16 🧪 리서치 기반 업데이트: backend Hypothesis Registry를 추가해
create_hypothesis,update_hypothesis,link_backtest,search_hypotheses를 제공합니다. 외부 콘텐츠 reader는 warning-onlysecurity_warnings를 붙이고, Shadow Account scanner는 기존 calendar-phase stub 대신 deterministic OHLCV feature evaluation을 사용합니다. -
2026-05-15 🪪 Run 상세 페이지에서 metrics와 artifacts 옆에 Trust Layer run card를 렌더링해, 2026-05-12에 들어간
run_card.json작업의 UI 측을 마무리합니다.PersistentMemory.add()도 #108/#109/#110 triage에 따라 길이, 빈 문자열 또는 공백만으로 이루어진 name, C0/C1 제어 바이트 경로에서 강화되었습니다(#112, @Teerapat-Vatpitak 감사합니다). -
2026-05-14 🌐 공개 Wiki가 vibetrading.wiki에 열렸고, docs, tutorials, Research Lab, Alpha Library 섹션을 Cloudflare Pages로 배포합니다. 영구 메모리도 이제
vibe-trading memory list/show/search/forget으로 CLI에서 확인할 수 있으며(#102, @Teerapat-Vatpitak 감사합니다), memory tokenization/slug는 태국어, 아랍어, 히브리어, 키릴 문자도 지원합니다(#104). -
2026-05-13 🧭 Swarm 실행은 이제 가져온 시장 데이터로 worker를 grounding하고, 더 깔끔한 영구 리포트를 남깁니다(#93, #84).
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2026-05-12 🧾 백테스트는 이제 재현 가능한 리서치 실행을 위해 artifacts와 함께
run_card.json및run_card.md를 생성합니다. -
2026-05-11 🧭 Memory slug, swarm 집계, CLI 프리플라이트: 영구 메모리는 파일 slug를 생성할 때 CJK 문자를 보존하여 중국어/일본어/한국어 노트에서 조용한 파일명 충돌이 발생하지 않도록 합니다(#95, @voidborne-d 감사합니다). Swarm 실행 합계는 이제 provider가 보고한 token usage를 우선 사용하고 기존 추정 fallback도 유지합니다(#94, @Teerapat-Vatpitak 감사합니다). CLI 실행 UI에는 일반적인 환경 문제를 확인하는 시작 프리플라이트 체크도 추가되었습니다(#96, @ykykj 감사합니다).
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2026-05-10 🧱 회귀 가드레일 + run 메타데이터: Memory recall은 이제 밑줄을 token 경계로 취급하므로
mcp_wiring_test같은 snake_case 저장 메모리가 "mcp wiring" 같은 자연어 쿼리와 매칭됩니다(#87, @hp083625 감사합니다). MCP server에는 initialize →tools/list→tools/call경로를 실제 subprocess로 검증하는 smoke test가 추가되어 첫 호출 deadlock 경로를 방지합니다(#86). Windows 경로 민감 테스트, API best-effort 예외 처리, backtestrun_dir허용 루트 검증, SwarmRun provider/model 메타데이터에 대한 저위험 강화도 반영되었습니다(#88, #90, #91, #92, @Teerapat-Vatpitak 감사합니다). -
2026-05-09 🛡️ API 경로 강화 + MCP server 안정성: API run/session 라우트는 조회 전에 path ID를 검증하여 개행이 포함된 잘못된 파라미터를 거부하고, 이 동작을 auth/security 회귀 테스트에 고정했습니다(#80, @SJoon99 감사합니다). MCP server는
tools/call을 제공하기 전에 메인 스레드에서 도구 레지스트리를 미리 워밍업하여 lazy tool discovery의 첫 호출 deadlock을 피합니다(#85, @Teerapat-Vatpitak 감사합니다). Vite dev proxy도 기본값이 아닌 백엔드 타깃을 위해VITE_API_URL을 존중합니다(#82, @voidborne-d 감사합니다). -
2026-05-08 🧾 Tushare 재무제표 필드를 필터에 연결: A주 일간 백테스트에서
fundamental_fields를 통해 PIT-safe 재무제표 필드를 요청할 수 있으므로 signal engine은 공시/공개일 이후income_total_revenue,income_n_income,balancesheet_total_hldr_eqy_exc_min_int,fina_indicator_roe등 테이블 접두사 컬럼으로 선별할 수 있습니다(#76, @mrbob-git 감사합니다). 후속 강화로 명시적 재무제표 필드 요청 시 Tushare enrichment가 실행되지 않으면 원시 가격 bar로 조용히 fallback하지 않고 즉시 실패합니다(#77). -
2026-05-07 📈 Tushare fundamentals + 커뮤니티 정리: 펀더멘털 리서치 워크플로를 위해 point-in-time
TushareFundamentalProvider계약을 추가하고, 프로젝트TUSHARE_TOKEN환경 경로를 회귀 테스트로 고정했습니다(#74). 커뮤니티 정리에서는 Vibe-Trading이 당분간 빠른 반복을 위해 하나의 UI 언어에 집중하고, DuckDuckGo 기반web_search가 이미 번들되어 있으므로 중복 검색 의존성을 추가하지 않으며, 비공식 호스팅 배포를 API 키나 데이터 소스 토큰을 입력할 수 있는 신뢰 지점으로 보지 않는다는 점도 명확히 했습니다. -
2026-05-06 🚀 v0.1.7 릴리스(Release notes,
pip install -U vibe-trading-ai): 보안 경계 강화가 PyPI와 ClawHub에 게시되었습니다. API/read/upload/file/URL/generated-code/shell-tool/Docker 기본값을 더 안전하게 하면서 localhost CLI/Web UI 워크플로는 낮은 마찰을 유지합니다. 이번 사이클에는 Web UI Settings, 상관관계 히트맵, OpenAI Codex OAuth, A주 pre-ST 필터, 대화형 CLI UX, swarm preset inspection, 배당 분석, 개발 워크플로 개선, 감사된 frontend build dependency 하한도 포함됩니다. 0.1.7 기여자들과 조율된 보안 검증을 도와준 lemi9090 (S2W)에게 감사드립니다. -
2026-05-05 🛡️ 보안 경계 후속 조치: 명시적 CORS origin, Settings credential indicator, web URL reading, Shadow Account code generation 주변의 남은 보안 경계 강화를 완료하고 각 경로에 회귀 테스트를 추가했습니다. 일반적인 localhost CLI/Web UI 워크플로는 그대로 유지되며, 원격 배포는 계속
API_AUTH_KEY와 명시적인 trusted origin을 사용해야 합니다. -
2026-05-04 🖥️ 대화형 CLI UX + CI 정리: 대화형 모드에 provider/model, 세션 시간, 직전 실행 latency, 누적 tool-call 통계를 보여주는 live bottom status bar가 추가되었고,
prompt_toolkit을 통해 방향키 기반 prompt history 탐색과 cursor editing을 지원합니다(#69).prompt_toolkit또는 TTY를 사용할 수 없으면 CLI는 여전히 Rich prompt로 fallback합니다. 강화된 file-import sandbox와 cross-platform/tmp해석에 맞춰 CI path expectation도 정렬되어 main이 다시 green 상태가 되었습니다(bb67dc7). -
2026-05-03 🛡️ 보안 강화 패치: 비로컬 배포의 기본 API 인증을 강화하고, 민감한 run/session/swarm read를 보호하며, upload와 local file-reading 경계를 제한하고, shell-capable tool을 entry point별로 제어하며, 생성 전략을 import 전에 검증하고, Docker image를 기본적으로 non-root 사용자와 localhost-only published port로 실행합니다. Local CLI와 localhost Web UI 워크플로는 낮은 마찰을 유지하며, 원격 API/Web 배포는
API_AUTH_KEY를 설정해야 합니다. -
2026-05-02 🧭 배당 분석 + 더 선명한 로드맵: income stock, payout sustainability, dividend growth, shareholder yield, ex-dividend mechanics, yield-trap check를 위한
dividend-analysis스킬을 추가하고 bundled-skill 회귀 테스트로 고정했습니다. 공개 로드맵은 Research Autopilot, Data Bridge, Options Lab, Portfolio Studio, Alpha Zoo, Research Delivery, Trust Layer, Community sharing에 집중하도록 정리되었습니다. -
2026-05-01 🔥 상관관계 히트맵 + OpenAI Codex OAuth + A주 pre-ST 필터: 새 correlation dashboard/API가 rolling return correlation을 계산하고 포트폴리오 및 종목 분석용 ECharts heatmap을 렌더링합니다(#64). OpenAI Codex provider support는 이제
vibe-trading provider login openai-codex를 통해 ChatGPT OAuth를 사용하며, Settings metadata와 adapter regression test가 포함됩니다(#65). A주 ST/*ST 리스크 스크리닝용ashare-pre-st-filter스킬도 추가 및 강화되었고, Sina penalty relevance filtering으로 securities-account 언급이 E2 count를 부풀리지 않도록 했습니다(#63). -
2026-04-30 ⚙️ Web UI Settings + validation CLI 강화: LLM provider/model, base URL, reasoning effort, data source credential을 위한 새 Settings page가 추가되었고, local/auth-protected settings API와 data-driven provider metadata가 이를 뒷받침합니다(#57). 또한
python -m backtest.validation <run_dir>가 missing, blank, malformed, non-existent, non-directory input을 validation 시작 전에 operator-facing message로 명확히 실패하도록 강화했습니다(#60). -
2026-04-28 🚀 v0.1.6 릴리스(
pip install -U vibe-trading-ai):pip install/uv tool install이후vibe-trading --swarm-presets가 비어 있던 문제를 수정했습니다(#55). preset YAML은 이제src.swarm패키지 내부에 번들되며 6개 테스트 회귀 suite로 고정됩니다. AKShare loader도 ETF(510300.SH)와 forex(USDCNH)를 올바른 endpoint로 routing하고 registry fallback을 강화했습니다. v0.1.5 이후의 benchmark comparison panel,/uploadstreaming + size limit, Futu loader(HK + A주), vnpy export skill, security hardening, frontend lazy loading(688KB → 262KB)을 모두 포함합니다. -
2026-04-27 📊 벤치마크 패널 + 업로드 안전성: 백테스트 출력에 yfinance 기반 SPY, CSI 300 등 resolution을 사용하는 benchmark comparison panel(ticker / benchmark return / excess return / information ratio)이 포함됩니다(#48). 또한
/upload는 request body를 1MB chunk로 streaming하고MAX_UPLOAD_SIZE초과 시 중단하여 oversized/malformed client에서도 메모리를 제한합니다(#53). 4-case regression suite로 고정되었습니다. -
2026-04-22 🛡️ 하드닝 + 신규 통합:
safe_path와 journal/shadow tool sandbox에서 path containment를 강제하고,MANIFEST.in이 sdist에.env.example/ tests / Docker files를 포함하며, route-level lazy loading으로 frontend initial bundle을 688KB → 262KB로 줄였습니다. Futu data loader for HK & A-share equities(#47)와 vnpy CtaTemplate export skill(#46)도 추가되었습니다. -
2026-04-21 🛡️ 워크스페이스 + 문서: 상대
run_dir이 active run dir로 정규화되었습니다(#43). README usage example도 추가되었습니다(#45). -
2026-04-20 🔌 Reasoning + Swarm: 모든
ChatOpenAI경로에서reasoning_content가 보존되어 Kimi / DeepSeek / Qwen thinking이 end-to-end로 작동합니다(#39). Swarm streaming과 깔끔한 Ctrl+C 처리도 반영되었습니다(#42). -
2026-04-19 📦 v0.1.5: PyPI와 ClawHub에 게시되었습니다.
python-multipartCVE floor bump, 신규 MCP tools 5개 연결(analyze_trade_journal+ 4 shadow-account tools),pattern_recognition→patternregistry fix, Docker dependency parity, SKILL manifest sync(22 MCP tools / 71 skills)가 포함됩니다. -
2026-04-18 👥 Shadow Account: broker journal에서 전략 규칙 추출 → 여러 시장에서 shadow backtest → 규칙 위반, 조기 청산, 놓친 signal, counterfactual trade를 통해 정확히 얼마를 놓치는지 보여주는 8-section HTML/PDF report. 신규 tools 4개, skill 1개, 총 tools 32개. Trade Journal + Shadow Account sample은 이제 web UI welcome screen에 있습니다.
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2026-04-17 📊 Trade Journal Analyzer + Universal File Reader: broker export(同花顺/东财/富途/generic CSV) 업로드 → auto trading profile(holding days, win rate, PnL ratio, drawdown) + 4가지 bias diagnostics(disposition effect, overtrading, chasing momentum, anchoring).
read_document는 이제 PDF, Word, Excel, PowerPoint, image(OCR), 40+ text format을 하나의 unified call로 dispatch합니다. -
2026-04-16 🧠 Agent Harness: persistent cross-session memory, FTS5 session search, self-evolving skills(full CRUD), 5-layer context compression, read/write tool batching. tools 27개, 신규 tests 107개.
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2026-04-15 🤖 Z.ai + MiniMax: Z.ai provider(#35), MiniMax temperature fix + model update(#33). providers 13개.
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2026-04-14 🔧 MCP 안정성: stdio transport에서 backtest tool
Connection closederror를 수정했습니다(#32). -
2026-04-13 🌐 Cross-Market Composite Backtest: 새
CompositeEngine이 A주 + crypto 같은 mixed-market portfolio를 shared capital pool과 per-market rule로 backtest합니다. swarm template variable fallback과 frontend timeout도 수정되었습니다. -
2026-04-12 🌍 Multi-Platform Export:
/pine은 TradingView(Pine Script v6), TDX(通达信/同花顺/东方财富), MetaTrader 5(MQL5)로 전략을 한 번에 내보냅니다. -
2026-04-11 🛡️ Reliability & DX:
vibe-trading init.env bootstrap(#19), preflight checks, runtime data-source fallback, hardened backtest engine. Multi-language README(#21). -
2026-04-10 📦 v0.1.4: Docker fix(#8),
web_searchMCP tool, LLM providers 12개,akshare/ccxtdependencies. PyPI와 ClawHub에 게시되었습니다. -
2026-04-09 📊 Backtest Wave 2: ChinaFutures, GlobalFutures, Forex, Options v2 engines. Monte Carlo, Bootstrap CI, Walk-Forward validation.
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2026-04-08 🔧 Multi-market backtest with per-market rules, Pine Script v6 export, 5 data sources with auto-fallback.
• 자연어 기반 시장 리서치
• 전략 초안 작성 및 파일/웹 분석 • 메모리 기반 워크플로 |
• 투자, 퀀트, 크립토, 리스크 팀
• 스트리밍 진행 상황과 영구 저장 리포트 • 가져온 시장 데이터로 grounding된 worker |
• A/HK/US 주식, 크립토, 선물, 외환
• 데이터 fallback과 composite backtest • PIT 데이터, 검증, run card |
• 브로커 거래 일지 행동 진단
• 규칙 기반 Shadow Account 비교 • 내보낼 수 있는 감사 리포트와 전략 코드 |
Vibe-Trading은 금융 질문을 실행 가능한 분석으로 바꾸는 오픈소스 리서치 워크스페이스입니다. 자연어 프롬프트를 시장 데이터 로더, 전략 생성, 백테스트 엔진, 리포트, 내보내기, 영구 리서치 메모리와 연결합니다.
리서치, 시뮬레이션, 백테스팅을 위해 설계되었습니다. 실거래는 실행하지 않습니다.
| 작업 | 출력 |
|---|---|
| 트레이딩 질문하기 | 도구, 데이터, 문서, 재사용 가능한 세션 컨텍스트를 활용한 시장 리서치. |
| 전략 아이디어 백테스트 | 전략 코드, 지표, 벤치마크 컨텍스트, 검증 artifacts, run cards. |
| 내 거래 검토하기 | 브로커 일지 파싱, 행동 진단, 규칙 추출, Shadow Account 비교. |
| 반복 리서치 개선하기 | 영구 메모리와 편집 가능한 스킬로 유용한 루틴을 재사용 가능한 워크플로로 전환. |
| 애널리스트 팀 실행하기 | 투자, 퀀트, 크립토, 매크로, 리스크 워크플로를 위한 멀티 에이전트 리서치 리뷰. |
| 사용 가능한 artifacts 만들기 | 리포트, TradingView Pine Script, TDX, MetaTrader 5, MCP tools, 이후 리서치 세션. |
| 사전 빌드된 alpha zoo 벤치 | 452개의 alpha 인자(Qlib 158 + Kakushadze 101 + GTJA 191 + FF5 + Carhart)에 대해 한 줄 CLI로 IC + IR + alive/reversed/dead 분류 수행 |
pip install vibe-trading-ai
# 자연어 리서치
vibe-trading run -p "Backtest a BTC-USDT 20/50 moving-average strategy for 2024, summarize return and drawdown, then export the report"
# 한 줄로 사전 빌드된 alpha zoo 벤치
vibe-trading alpha bench --zoo gtja191 --universe csi300 --period 2018-2025 --top 20vibe-trading --upload trades_export.csv
vibe-trading run -p "Analyze my trading behavior, extract my shadow strategy, and compare it with my actual trades"Shadow Account는 일반적인 전략 템플릿이 아니라 사용자의 실제 거래 기록에서 시작합니다.
브로커 export를 업로드하고 에이전트가 행동을 요약하게 한 뒤, 실제 거래 경로를 규칙 기반 shadow strategy와 비교합니다.
| 단계 | 에이전트 출력 |
|---|---|
| 1. 일지 읽기 | 同花顺, 东方财富, 富途, generic CSV 형식의 브로커 export를 파싱합니다. |
| 2. 행동 프로파일링 | 보유 일수, 승률, 손익비, drawdown, disposition effect, overtrading, momentum chasing, anchoring 점검. |
| 3. 규칙 추출 | 반복되는 진입/청산을 모호한 요약이 아닌 명시적인 strategy profile로 변환합니다. |
| 4. Shadow 실행 | 추출된 규칙을 백테스트하고 규칙 위반, 조기 청산, 놓친 signal, 대안 거래 경로를 강조합니다. |
| 5. 리포트 제공 | 나중에 점검, 보관, 개선할 수 있는 HTML/PDF 리포트를 생성합니다. |
vibe-trading --upload trades_export.csv
vibe-trading run -p "Analyze my trading behavior, extract my shadow strategy, and compare it with my actual trades"대부분의 실행은 같은 evidence path를 따릅니다. 요청을 라우팅하고, 적절한 시장 컨텍스트를 로드하고, 도구를 실행하고, 출력을 검증하며, artifacts를 점검 가능한 상태로 유지합니다.
| 계층 | 수행 내용 |
|---|---|
| Plan | 유용한 경우 관련 finance skills, tools, data sources, swarm preset을 선택합니다. |
| Ground | 사용 가능한 loader로 A주, HK/US 주식, 크립토, 선물, 외환, 문서, 웹 컨텍스트를 가져옵니다. |
| Execute | 테스트 가능한 전략 코드를 생성하고, 도구를 실행하며, 적절한 backtest engine 또는 analysis workflow를 사용합니다. |
| Validate | 지표, benchmark comparison, Monte Carlo, Bootstrap, Walk-Forward, run cards, 관련 warning을 추가합니다. |
| Deliver | TradingView, TDX, MetaTrader 5, MCP client, 이후 세션을 위한 리포트, artifacts, tool traces, exports를 반환합니다. |
메인 README를 읽기 쉽게 유지하기 위해 상세 목록은 아래에 접어 두었습니다. 사용 가능한 구성 요소를 확인하고 싶을 때 열어보세요.
금융 스킬 라이브러리 8개 카테고리 75개 스킬
- 📊 8개 카테고리로 구성된 75개 전문 금융 스킬
- 🌐 전통 시장부터 크립토 & DeFi까지 완전한 커버리지
- 🔬 데이터 sourcing부터 정량 리서치까지 포괄하는 기능
| 카테고리 | 스킬 | 예시 |
|---|---|---|
| Data Source | 6 | data-routing, tushare, yfinance, okx-market, akshare, ccxt |
| Strategy | 17 | strategy-generate, cross-market-strategy, technical-basic, candlestick, ichimoku, elliott-wave, smc, multi-factor, ml-strategy |
| Analysis | 17 | factor-research, macro-analysis, global-macro, valuation-model, earnings-forecast, credit-analysis, dividend-analysis |
| Asset Class | 9 | options-strategy, options-advanced, convertible-bond, etf-analysis, asset-allocation, sector-rotation |
| Crypto | 7 | perp-funding-basis, liquidation-heatmap, stablecoin-flow, defi-yield, onchain-analysis |
| Flow | 7 | hk-connect-flow, us-etf-flow, edgar-sec-filings, financial-statement, adr-hshare |
| Tool | 11 | backtest-diagnose, report-generate, pine-script, doc-reader, web-reader, vnpy-export, alpha-zoo |
| Risk Analysis | 1 | ashare-pre-st-filter |
프리셋 트레이딩 팀 29개 swarm preset
- 🏢 바로 사용할 수 있는 29개 에이전트 팀
- ⚡ 사전 구성된 금융 워크플로
- 🎯 투자, 트레이딩, 리스크 관리 preset
| 프리셋 | 워크플로 |
|---|---|
investment_committee |
bull/bear 토론 → 리스크 리뷰 → PM 최종 판단 |
global_equities_desk |
A주 + HK/US + 크립토 리서처 → 글로벌 전략가 |
crypto_trading_desk |
funding/basis + liquidation + flow → 리스크 매니저 |
earnings_research_desk |
펀더멘털 + revision + options → 실적 전략가 |
macro_rates_fx_desk |
rates + FX + commodity → macro PM |
quant_strategy_desk |
screening + factor research → backtest → risk audit |
technical_analysis_panel |
classic TA + Ichimoku + harmonic + Elliott + SMC → consensus |
risk_committee |
drawdown + tail risk + regime review → sign-off |
global_allocation_committee |
A주 + 크립토 + HK/US → cross-market allocation |
추가로 20개 이상의 전문 preset이 있습니다. 전체 목록은 vibe-trading --swarm-presets로 확인하세요.
Alpha Zoo 4개 zoo에 걸친 452개 사전 빌드된 quant alpha
- 🧬 operator 계층에서 lookahead가 금지된 452개 cross-sectional alpha
- 📈 한 줄 CLI로 IC + IR + alive/reversed/dead 분류 수행
- 🔬 AST 순수성 게이트 + 300-row lookahead sentinel 테스트 +
pytest-socket네트워크 kill-switch - 📦 Qlib에 대한 Apache-2 출처 표기, zoo별
LICENSE.md에서 수식을 수학적 콘텐츠로 명시 - 🤝 커뮤니티 PR을 위한 Developer Certificate of Origin (DCO) 서명 워크플로
| Zoo | Count | Source | License |
|---|---|---|---|
| qlib158 | 154 | Microsoft Qlib Alpha158 (Apache-2.0, 커밋 고정) |
Apache-2.0 |
| alpha101 | 101 | Kakushadze (2015), "101 Formulaic Alphas", arXiv:1601.00991 | 수식은 수학적 콘텐츠 |
| gtja191 | 191 | 국태군안 (2014), "191 Short-period Trading Alpha Factors" | 수식은 수학적 콘텐츠 |
| academic | 6 | Fama-French 5 + Carhart 모멘텀 (가격 기반 proxy) | 공개 학술 문헌 |
vibe-trading alpha list로 카탈로그를 탐색하고, vibe-trading alpha show <id>로 수식과 소스 코드를 확인하며, vibe-trading alpha bench --zoo X --universe Y --period Z로 zoo 전체를 점수화하세요.
cli_sm.mp4 |
frontend_sm.mp4 |
| ☝️ 자연어 백테스트 & 멀티 에이전트 swarm 토론 — Web UI + CLI | |
pip install vibe-trading-ai첫 리서치 작업을 실행하세요:
vibe-trading init
vibe-trading run -p "Backtest a BTC-USDT 20/50 moving-average strategy for 2024 and summarize return and drawdown"패키지 이름 vs 명령: PyPI 패키지는
vibe-trading-ai입니다. 설치하면 세 가지 명령을 사용할 수 있습니다:
Command Purpose vibe-trading대화형 CLI / TUI vibe-trading serveFastAPI 웹 서버 실행 vibe-trading-mcpMCP 서버 시작(Claude Desktop, OpenClaw, Cursor 등)
vibe-trading init # interactive .env setup
vibe-trading # launch CLI
vibe-trading serve --port 8899 # launch web UI
vibe-trading-mcp # start MCP server (stdio)| 경로 | 적합한 용도 | 시간 |
|---|---|---|
| A. Docker | 즉시 체험, 로컬 설정 없음 | 2분 |
| B. Local install | 개발, 전체 CLI 접근 | 5분 |
| C. MCP plugin | 기존 에이전트에 연결 | 3분 |
| D. ClawHub | 한 번의 명령, clone 불필요 | 1분 |
- 지원 provider 중 하나의 LLM API key 또는 Ollama 로컬 실행(key 불필요)
- 경로 B용 Python 3.11+
- 경로 A용 Docker
- OpenAI Codex도 ChatGPT OAuth로 사용할 수 있습니다.
LANGCHAIN_PROVIDER=openai-codex를 설정한 뒤vibe-trading provider login openai-codex를 실행하세요. 이 방식은OPENAI_API_KEY를 사용하지 않습니다.
지원 LLM provider: OpenRouter, OpenAI, DeepSeek, Gemini, Groq, DashScope/Qwen, Zhipu, Moonshot/Kimi, MiniMax, Xiaomi MIMO, Z.ai, Ollama(local). 설정은
.env.example을 참고하세요.
팁: 자동 fallback 덕분에 모든 시장은 API key 없이도 작동합니다. yfinance(HK/US), OKX(crypto), AKShare(A주, US, HK, futures, forex)는 모두 무료입니다. Tushare token은 선택 사항이며 AKShare가 A주 무료 fallback을 제공합니다.
git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
cp agent/.env.example agent/.env
# Edit agent/.env — uncomment your LLM provider and set API key
docker compose up --buildhttp://localhost:8899를 여세요. Backend + frontend가 하나의 container에 들어 있습니다.
Docker는 기본적으로 backend를 127.0.0.1:8899에 게시하고 앱을 non-root container user로 실행합니다. API를 자신의 머신 밖으로 의도적으로 노출하는 경우 강력한 API_AUTH_KEY를 설정하고 client에서 Authorization: Bearer <key>를 보내세요.
git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
python -m venv .venv
# Activate
source .venv/bin/activate # Linux / macOS
# .venv\Scripts\Activate.ps1 # Windows PowerShell
pip install -e .
cp agent/.env.example agent/.env # Edit — set your LLM provider API key
vibe-trading # Launch interactive TUI웹 UI 시작(선택 사항)
# Terminal 1: API server
vibe-trading serve --port 8899
# Terminal 2: Frontend dev server
cd frontend && npm install && npm run devhttp://localhost:5899를 여세요. Frontend는 API 호출을 localhost:8899로 proxy합니다.
Production mode(single server):
cd frontend && npm run build && cd ..
vibe-trading serve --port 8899 # FastAPI serves dist/ as static files아래 MCP Plugin 섹션을 참고하세요.
npx clawhub@latest install vibe-trading --forceskill + MCP config가 agent의 skills directory에 다운로드됩니다. 자세한 내용은 ClawHub install을 참고하세요.
agent/.env.example을 agent/.env로 복사하고 사용할 provider block의 주석을 해제하세요. 각 provider에는 3~4개의 변수가 필요합니다:
| 변수 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
LANGCHAIN_PROVIDER |
Yes | Provider name(openrouter, deepseek, groq, ollama 등) |
<PROVIDER>_API_KEY |
Yes* | API key(OPENROUTER_API_KEY, DEEPSEEK_API_KEY 등) |
<PROVIDER>_BASE_URL |
Yes | API endpoint URL |
LANGCHAIN_MODEL_NAME |
Yes | Model name(예: deepseek-v4-pro) |
TUSHARE_TOKEN |
No | A주 data용 Tushare Pro token(AKShare로 fallback) |
TIMEOUT_SECONDS |
No | LLM call timeout, 기본 120s |
API_AUTH_KEY |
네트워크 배포 권장 | API가 non-local client에서 접근 가능할 때 필요한 Bearer token |
VIBE_TRADING_ENABLE_SHELL_TOOLS |
No | remote API/MCP-SSE 형태 배포에서 shell-capable tools 명시적 opt-in |
VIBE_TRADING_ALLOWED_FILE_ROOTS |
No | document와 broker-journal import용 추가 comma-separated roots |
VIBE_TRADING_ALLOWED_RUN_ROOTS |
No | generated-code run directory용 추가 comma-separated roots |
* Ollama는 API key가 필요 없습니다. OpenAI Codex는 ChatGPT OAuth를 사용하며 token을 agent/.env가 아니라 oauth-cli-kit을 통해 저장합니다.
무료 데이터(key 불필요): AKShare를 통한 A주, yfinance를 통한 HK/US equities, OKX를 통한 crypto, CCXT를 통한 100개 이상 crypto exchanges. 시스템은 시장별로 가장 적합한 source를 자동 선택합니다.
Vibe-Trading은 tool-heavy agent입니다. skills, backtests, memory, swarms가 모두 tool call을 통해 흐릅니다. 모델 선택은 에이전트가 실제로 도구를 사용하는지, 아니면 학습 데이터에서 답을 만들어내는지를 직접 결정합니다.
| 등급 | 예시 | 사용 시점 |
|---|---|---|
| Best | anthropic/claude-opus-4.7, anthropic/claude-sonnet-4.6, openai/gpt-5.5-pro, google/gemini-3.5-flash |
복잡한 swarms(3+ agents), 긴 리서치 세션, 논문급 분석 |
| Sweet spot(기본값) | deepseek-v4-pro, deepseek/deepseek-v4-pro, x-ai/grok-4.20, z-ai/glm-5.1, moonshotai/kimi-k2.6, qwen/qwen3-max-thinking |
Daily driver — 약 1/10 비용으로 안정적인 tool-calling |
| Agent 사용 시 피할 것 | *-nano, *-flash-lite, *-coder-next, small / distilled variants |
tool-calling이 불안정합니다. agent가 skills를 로드하거나 backtest를 실행하는 대신 "기억에서 답하는" 것처럼 보일 수 있습니다. |
기본 agent/.env.example은 DeepSeek official API + deepseek-v4-pro를 포함합니다. OpenRouter 사용자는 deepseek/deepseek-v4-pro를 사용할 수 있습니다.
vibe-trading # interactive TUI
vibe-trading run -p "..." # single run
vibe-trading serve # API server
vibe-trading alpha list # 사전 빌드된 452개 alpha 탐색; show / bench / compare / export-manifest 서브커맨드 사용 가능TUI 내 slash commands
| Command | Description |
|---|---|
/help |
모든 명령 표시 |
/skills |
75개 finance skills 목록 |
/swarm |
29개 swarm team presets 목록 |
/swarm run <preset> [vars_json] |
live streaming으로 swarm team 실행 |
/swarm list |
Swarm run history |
/swarm show <run_id> |
Swarm run details |
/swarm cancel <run_id> |
실행 중인 swarm 취소 |
/list |
Recent runs |
/show <run_id> |
Run details + metrics |
/code <run_id> |
Generated strategy code |
/pine <run_id> |
indicators export(TradingView + TDX + MT5) |
/trace <run_id> |
Full execution replay |
/continue <run_id> <prompt> |
새 instruction으로 run 계속 |
/sessions |
Chat sessions 목록 |
/settings |
Runtime config 표시 |
/clear |
화면 지우기 |
/quit |
종료 |
Single run & flags
vibe-trading run -p "Backtest BTC-USDT MACD strategy, last 30 days"
vibe-trading run -p "Analyze AAPL momentum" --json
vibe-trading run -f strategy.txt
echo "Backtest 000001.SZ RSI" | vibe-trading runvibe-trading -p "your prompt"
vibe-trading --skills
vibe-trading --swarm-presets
vibe-trading --swarm-run investment_committee '{"topic":"BTC outlook"}'
vibe-trading --list
vibe-trading --show <run_id>
vibe-trading --code <run_id>
vibe-trading --pine <run_id> # Export indicators (TradingView + TDX + MT5)
vibe-trading --trace <run_id>
vibe-trading --continue <run_id> "refine the strategy"
vibe-trading --upload report.pdfvibe-trading alpha list --zoo gtja191 --limit 10
vibe-trading alpha show gtja191_171
vibe-trading alpha bench --zoo gtja191 --universe csi300 --period 2018-2025 --top 20# Moving average crossover on US equities
vibe-trading run -p "Backtest a 20/50-day moving average crossover on AAPL for the past year, show Sharpe ratio and max drawdown"
# RSI mean-reversion on crypto
vibe-trading run -p "Test RSI(14) mean-reversion on BTC-USDT: buy below 30, sell above 70, last 6 months"
# Multi-factor strategy on A-shares
vibe-trading run -p "Backtest a momentum + value + quality multi-factor strategy on CSI 300 constituents over 2 years"
# After backtesting, export to TradingView / TDX / MetaTrader 5
vibe-trading --pine <run_id>한 줄로 사전 빌드된 alpha zoo 벤치하기:
vibe-trading alpha bench --zoo gtja191 --universe csi300 --period 2018-2025 --top 20카탈로그 탐색 후 단일 alpha 확인:
vibe-trading alpha list --zoo gtja191 --theme reversal --limit 10
vibe-trading alpha show gtja191_171zoo 인자들로 다인자 신호 구성(Python):
from src.skills.multi_factor.zoo_signal_engine import ZooSignalEngine
engine = ZooSignalEngine.from_zoo(["gtja191_171", "gtja191_111", "gtja191_163"])
panel = ... # your wide OHLCV panel
signal = engine.compute_signal(panel)# Equity deep-dive
vibe-trading run -p "Research NVDA: earnings trend, analyst consensus, option flow, and key risks for next quarter"
# Macro analysis
vibe-trading run -p "Analyze the current Fed rate path, USD strength, and impact on EM equities and gold"
# Crypto on-chain
vibe-trading run -p "Deep dive BTC on-chain: whale flows, exchange balances, miner activity, and funding rates"# Bull/bear debate on a stock
vibe-trading --swarm-run investment_committee '{"topic": "Is TSLA a buy at current levels?"}'
# Quant strategy from screening to backtest
vibe-trading --swarm-run quant_strategy_desk '{"universe": "S&P 500", "horizon": "3 months"}'
# Crypto desk: funding + liquidation + flow → risk manager
vibe-trading --swarm-run crypto_trading_desk '{"asset": "ETH-USDT", "timeframe": "1w"}'
# Global macro portfolio allocation
vibe-trading --swarm-run macro_rates_fx_desk '{"focus": "Fed pivot impact on EM bonds"}'# Save your preferences once
vibe-trading run -p "Remember: I prefer RSI-based strategies, max 10% drawdown, hold period 5–20 days"
# The agent recalls them in future sessions automatically
vibe-trading run -p "Build a crypto strategy that fits my risk profile"# Analyze a broker export or earnings report
vibe-trading --upload trades_export.csv
vibe-trading run -p "Profile my trading behavior and identify any biases"
vibe-trading --upload NVDA_Q1_earnings.pdf
vibe-trading run -p "Summarize the key risks and beats/misses from this earnings report"vibe-trading serve --port 8899| Method | Endpoint | Description |
|---|---|---|
GET |
/runs |
runs 목록 |
GET |
/runs/{run_id} |
run details |
GET |
/runs/{run_id}/pine |
multi-platform indicator export |
POST |
/sessions |
session 생성 |
POST |
/sessions/{id}/messages |
message 전송 |
GET |
/sessions/{id}/events |
SSE event stream |
POST |
/upload |
PDF/file 업로드 |
GET |
/swarm/presets |
swarm presets 목록 |
POST |
/swarm/runs |
swarm run 시작 |
GET |
/swarm/runs/{id}/events |
Swarm SSE stream |
GET |
/alpha/list |
zoo/theme/universe로 alpha 목록 필터링 |
GET |
/alpha/{alpha_id} |
Alpha 메타데이터 + 소스 코드 |
POST |
/alpha/bench |
Bench 작업 시작 (job_id 반환) |
GET |
/alpha/bench/{job_id}/stream |
SSE 진행 스트림 |
GET |
/settings/llm |
Web UI LLM settings 읽기 |
PUT |
/settings/llm |
local LLM settings 업데이트 |
GET |
/settings/data-sources |
local data source settings 읽기 |
PUT |
/settings/data-sources |
local data source settings 업데이트 |
Interactive docs: http://localhost:8899/docs
localhost 개발에서 vibe-trading serve는 browser workflow를 단순하게 유지합니다. non-local client에서는 민감한 API endpoint에 API_AUTH_KEY가 필요합니다. JSON/upload request에는 Authorization: Bearer <key>를 사용하세요. Browser EventSource stream은 Web UI Settings에 같은 key를 한 번 입력하면 Web UI가 처리합니다.
Shell-capable tools는 local CLI와 trusted localhost workflow에서 사용할 수 있지만, VIBE_TRADING_ENABLE_SHELL_TOOLS=1을 명시적으로 설정하지 않는 한 remote API session에는 노출되지 않습니다. Document와 journal reader는 기본적으로 upload/import roots로 제한됩니다. 파일은 agent/uploads, agent/runs, ./uploads, ./data, ~/.vibe-trading/uploads, ~/.vibe-trading/imports 아래에 두거나, VIBE_TRADING_ALLOWED_FILE_ROOTS로 전용 directory를 추가하세요.
Web UI Settings page에서는 local user가 LLM provider/model, base URL, generation parameters, reasoning effort, Tushare token 같은 선택적 market data credentials를 업데이트할 수 있습니다. Settings는 agent/.env에 저장되며 provider defaults는 agent/src/providers/llm_providers.json에서 로드됩니다.
Settings read는 side effect가 없습니다. GET /settings/llm과 GET /settings/data-sources는 agent/.env를 만들지 않으며 project-relative path만 반환합니다. Settings read/write는 credential state를 노출하거나 credential/runtime environment를 업데이트할 수 있으므로 API_AUTH_KEY가 설정되어 있으면 인증이 필요합니다. dev mode에서 API_AUTH_KEY가 설정되지 않은 경우 settings access는 loopback client에서만 허용됩니다.
Vibe-Trading은 모든 MCP-compatible client를 위해 22개 MCP tools를 제공합니다. stdio subprocess로 실행되므로 server setup이 필요 없습니다. 22개 중 21개 tools는 API key 없이 작동합니다(HK/US/crypto). run_swarm만 LLM key가 필요합니다.
Claude Desktop
claude_desktop_config.json에 추가:
{
"mcpServers": {
"vibe-trading": {
"command": "vibe-trading-mcp"
}
}
}OpenClaw
~/.openclaw/config.yaml에 추가:
skills:
- name: vibe-trading
command: vibe-trading-mcpCursor / Windsurf / 기타 MCP clients
vibe-trading-mcp # stdio (default)
vibe-trading-mcp --transport sse # SSE for web clients노출되는 MCP tools(22): list_skills, load_skill, backtest, factor_analysis, analyze_options, pattern_recognition, get_market_data, web_search, read_url, read_document, read_file, write_file, analyze_trade_journal, extract_shadow_strategy, run_shadow_backtest, render_shadow_report, scan_shadow_signals, list_swarm_presets, run_swarm, get_swarm_status, get_run_result, list_runs.
ClawHub에서 설치(한 번의 명령)
npx clawhub@latest install vibe-trading --forceskill이 외부 API를 참조하여 VirusTotal 자동 스캔이 트리거되므로
--force가 필요합니다. 코드는 완전한 오픈소스이며 검토할 수 있습니다.
이 명령은 skill + MCP config를 agent의 skills directory에 다운로드합니다. clone은 필요 없습니다.
ClawHub에서 보기: clawhub.ai/skills/vibe-trading
OpenSpace — 자가 진화 스킬
75개 finance skills는 모두 open-space.cloud에 게시되어 있으며 OpenSpace의 self-evolution engine을 통해 자율적으로 발전합니다.
OpenSpace와 함께 사용하려면 두 MCP server를 agent config에 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"openspace": {
"command": "openspace-mcp",
"toolTimeout": 600,
"env": {
"OPENSPACE_HOST_SKILL_DIRS": "/path/to/vibe-trading/agent/src/skills",
"OPENSPACE_WORKSPACE": "/path/to/OpenSpace"
}
},
"vibe-trading": {
"command": "vibe-trading-mcp"
}
}
}OpenSpace는 75개 skills를 모두 자동 발견하여 auto-fix, auto-improve, community sharing을 활성화합니다. OpenSpace-connected agent에서 search_skills("finance backtest")로 Vibe-Trading skills를 검색하세요.
펼쳐 보기
Vibe-Trading/
├── agent/ # Backend (Python)
│ ├── cli/ # CLI package — interactive TUI + subcommands
│ ├── api_server.py # FastAPI server — runs, sessions, upload, swarm, SSE
│ ├── mcp_server.py # MCP server — 22 tools for OpenClaw / Claude Desktop
│ │
│ ├── src/
│ │ ├── agent/ # ReAct agent core
│ │ │ ├── loop.py # 5-layer compression + read/write tool batching
│ │ │ ├── context.py # system prompt + auto-recall from persistent memory
│ │ │ ├── skills.py # skill loader (75 bundled + user-created via CRUD)
│ │ │ ├── tools.py # tool base class + registry
│ │ │ ├── memory.py # lightweight workspace state per run
│ │ │ ├── frontmatter.py # shared YAML frontmatter parser
│ │ │ └── trace.py # execution trace writer
│ │ │
│ │ ├── memory/ # Cross-session persistent memory
│ │ │ └── persistent.py # file-based memory (~/.vibe-trading/memory/)
│ │ │
│ │ ├── tools/ # 31 auto-discovered agent tools
│ │ │ ├── backtest_tool.py # run backtests
│ │ │ ├── remember_tool.py # cross-session memory (save/recall/forget)
│ │ │ ├── skill_writer_tool.py # skill CRUD (save/patch/delete/file)
│ │ │ ├── session_search_tool.py # FTS5 cross-session search
│ │ │ ├── swarm_tool.py # launch swarm teams
│ │ │ ├── web_search_tool.py # DuckDuckGo web search
│ │ │ └── ... # bash, file I/O, factor analysis, options, alpha browser + bench, etc.
│ │ │
│ │ ├── factors/ # Alpha Zoo — 4개 zoo에 걸친 452개 alpha
│ │ │ ├── base.py # 19개 operator (rank/scale/ts_*/delta/decay_linear/safe_div/vwap)
│ │ │ ├── registry.py # AST-only 메타데이터 로딩 + lazy compute + sanity gate
│ │ │ ├── bench_runner.py # IC + alive/reversed/dead 분류
│ │ │ └── zoo/ # qlib158 (154) + alpha101 (101) + gtja191 (191) + academic (6)
│ │ │
│ │ ├── api/ # FastAPI 라우트 모듈
│ │ │ └── alpha_routes.py # /alpha/list, /alpha/{id}, /alpha/bench, SSE stream
│ │ │
│ │ ├── skills/ # 75 finance skills in 8 categories (SKILL.md each)
│ │ ├── swarm/ # Swarm DAG execution engine
│ │ │ └── presets/ # 29 swarm preset YAML definitions
│ │ ├── session/ # Multi-turn chat + FTS5 session search
│ │ └── providers/ # LLM provider abstraction
│ │
│ └── backtest/ # Backtest engines
│ ├── engines/ # 7 engines + composite cross-market engine + options_portfolio
│ ├── loaders/ # 6 sources: tushare, okx, yfinance, akshare, ccxt, futu
│ │ ├── base.py # DataLoader Protocol
│ │ └── registry.py # Registry + auto-fallback chains
│ └── optimizers/ # MVO, equal vol, max div, risk parity
│
├── frontend/ # Web UI (React 19 + Vite + TypeScript)
│ └── src/
│ ├── pages/ # Home, Agent, AlphaZoo, RunDetail, Compare, Correlation, Settings
│ ├── components/ # chat, charts, layout
│ └── stores/ # Zustand state management
│
├── Dockerfile # Multi-stage build
├── docker-compose.yml # One-command deploy
├── pyproject.toml # Package config + CLI entrypoint
├── tools/ # 레포 단위 CI helper
│ └── ci_grep_gates.sh # yaml.load / 트레이드마크 / 종목별 데이터 누출 차단
└── LICENSE # MIT
Vibe-Trading은 HKUDS agent ecosystem의 일부입니다:
|
NanoBot 초경량 개인 AI 어시스턴트 |
AI-Trader Agent-Native Signal & Copy Trading Platform |
CLI-Anything 모든 소프트웨어를 agent-native로 |
OpenSpace 자가 진화 AI agent skills |
ClawTeam Agent Swarm Intelligence |
단계적으로 배포합니다. 작업이 시작되면 항목은 Issues로 이동합니다.
| Phase | Feature | Status |
|---|---|---|
| Trust Layer | 재현 가능한 run cards는 생성 및 Run Detail 표시까지 완료. v1은 tool traces와 citations 추가 | v0 출시 |
| Hypothesis Registry | lifecycle status, data sources, skills, run-card links, invalidation notes를 가진 durable research hypotheses | Backend MVP 출시 |
| Research Autopilot | 수동 실행 우선 research loop: hypothesis → deterministic backtest → evidence report | 다음 |
| Data Bridge | Bring-your-own data: local CSV/Parquet/SQL connectors with schema mapping | Planned |
| Options Lab | Vol surface, Greeks dashboard, payoff/scenario explorer | Planned |
| Portfolio Studio | Risk x-ray, constraints, turnover-aware optimizer, rebalance notes | Planned |
| Alpha Zoo | 4개 zoo에 걸친 452개의 사전 빌드된 alpha 인자(Qlib 158 + Kakushadze 101 + GTJA 191 + FF5 + Carhart), 한 줄 CLI 벤치, agent 통합, Web UI | 0.1.8 출시 완료 |
| Research Delivery | Slack / Telegram / email-style channels로 예약 brief 전달 | Planned |
| Community | 공유 가능한 skills, presets, strategy cards | Exploring |
기여를 환영합니다! 가이드는 CONTRIBUTING.md를 참고하세요.
Good first issues는 good first issue 라벨이 붙어 있습니다. 하나를 골라 시작해 보세요.
더 큰 기여를 하고 싶나요? 위 로드맵을 확인하고 시작 전에 issue를 열어 논의해 주세요.
Vibe-Trading에 기여해 주신 모든 분께 감사드립니다!
최근 v0.1.8 cycle contributors and credits:
- @GTC2080 / TaoMu — Web UI Settings and provider/data-source configuration APIs (#57)
- @BigNounce90 — validation CLI hardening for backtest
run_dirinput (#60) - @shadowinlife — A-share pre-ST filter skill (#63)
- @MB-Ndhlovu — correlation heatmap dashboard and review fixes (#64, #66)
- @ykykj — OpenAI Codex OAuth provider option (#65)
- @RuifengFu — interactive CLI live status bar and prompt editing (#69)
- @SiMinus — swarm preset inspection command (#73)
- @warren618 / Haozhe Wu — security hardening, release integration, docs, Docker, packaging, and local dev workflow
- lemi9090 (S2W) — coordinated security research, validation, and disclosure support
Vibe-Trading은 리서치, 시뮬레이션, 백테스팅 전용입니다. 투자 조언이 아니며 실거래를 실행하지 않습니다. 과거 성과가 미래 수익을 보장하지 않습니다.
MIT License — LICENSE 참조
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