Quick Reference
LLM Agent Trader는 과거 주가 데이터를 바탕으로 LLM이 거래 결정을 분석하고, 기술 지표와 위험 관리 결과를 함께 기록하는 백테스트 애플리케이션입니다.
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화면: Next.js frontend
실행: FastAPI backend + streaming backtest engine
데이터: YFinance + SQLite backtest log
모델: Azure OpenAI 또는 Google Gemini 설정
선택: LLM 판단을 주문이 아닌 백테스트 흐름에서 실험할 때살펴볼 지점
LLM의 판단을 바로 주문으로 보내지 않고 백테스트 신호, 성과 계산, 결과 기록과 피드백 API로 분리한 구성이 핵심입니다. 프런트엔드와 Python 분석 서버를 함께 구성하는 작은 AI 금융 애플리케이션 사례로 볼 수 있습니다.
로컬 실행에는 Python과 Node.js 의존성, 선택한 모델의 API key가 필요합니다. 저장소의 데이터 제공자와 모델 설정은 바뀔 수 있으므로 최신 .env.example을 확인합니다.
백테스트 결과는 미래 수익을 보장하지 않습니다. 거래 비용, 슬리피지, 데이터 편향과 LLM의 비결정성을 별도로 검증해야 합니다.
참고 링크
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