AI 헤지펀드 시뮬레이터 ai-hedge-fund, 깃허브 스타 51,000개 돌파… 하루 696개 신규 스타 기록

전설적 투자자들의 전략을 AI 에이전트로 구현한 오픈소스 프로젝트 ai-hedge-fund가 깃허브 스타 51,843개를 기록하며 트렌딩에 올랐다. 하루 만에 696개의 스타를 추가 획득하며 개발자와 금융 커뮤니티 양쪽에서 큰 관심을 끌고 있다.

이 프로젝트는 AI를 활용한 트레이딩 의사결정을 탐구하기 위한 개념 증명(proof of concept)으로, 교육 및 연구 목적으로만 설계되었다. 실제 거래를 수행하지 않으며, 투자 조언이나 수익 보장을 제공하지 않는다고 명시하고 있다.

시스템은 13명의 전설적 투자자를 모델로 한 AI 에이전트를 운용한다. Aswath Damodaran(밸류에이션), Ben Graham(가치투자), Bill Ackman(행동주의 투자), Cathie Wood(성장투자), Charlie Munger(우량 기업 적정가 매수), Michael Burry(역발상 심층 가치), Mohnish Pabrai(저위험 고수익), Nassim Taleb(블랙스완 리스크), Peter Lynch(생활 속 텐배거), Phil Fisher(심층 조사), Rakesh Jhunjhunwala(인도의 빅불), Stanley Druckenmiller(매크로), Warren Buffett(적정가 우량주)이 각각의 투자 철학에 따라 분석을 수행한다.

투자자 에이전트 외에도 밸류에이션 에이전트, 센티멘트 에이전트, 펀더멘털 에이전트, 테크니컬 에이전트가 각각 내재가치 계산, 시장 심리 분석, 기본적 분석, 기술적 지표 분석을 담당한다. 리스크 매니저가 위험 지표를 산출하고 포지션 한도를 설정하면, 포트폴리오 매니저가 최종 트레이딩 결정을 내리고 주문을 생성한다.

사용법은 Poetry를 통해 의존성을 설치한 후 커맨드라인에서 종목 티커를 지정해 실행하는 방식이다. OpenAI, Anthropic, Groq, DeepSeek 등 다양한 LLM API를 지원하며, --ollama 플래그를 사용하면 로컬 LLM으로도 구동할 수 있다. 시작일과 종료일을 지정해 특정 기간에 대한 의사결정도 가능하다.

백테스팅 기능도 제공하여 과거 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있다. 최근에는 웹 애플리케이션 인터페이스도 추가되어 커맨드라인 대신 시각적 환경에서 시스템을 운용할 수 있게 되었다.

프로젝트는 MIT 라이선스로 공개되어 있으며, 실제 트레이딩이나 투자에 사용하지 말 것을 재차 강조하고 있다. 금융 손실에 대한 책임을 지지 않으며, 투자 결정 시 전문 재무 어드바이저와 상담할 것을 권고한다.