OpenGradient/BitQuant: 정량적 AI 에이전트 프레임워크

BitQuant는 정량적인(quantitative) AI 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크입니다. 자연어 인터페이스를 통해 ML 기반 분석, 트레이딩, 포트폴리오 관리 등 전문화된 모델을 활용합니다. BitQuant는

AWS_ACCESS_KEY_ID=your_aws_access_key
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_aws_secret_key
AWS_REGION=your_aws_region

Datadog 모니터링:

DD_API_KEY=your_datadog_api_key
DD_APP_KEY=your_datadog_app_key
DD_HOSTNAME=your_hostname

Cloudflare Turnstile (CAPTCHA용):

CLOUDFLARE_TURNSTILE_SECRET_KEY=your_turnstile_secret_key

환경:

ENVIRONMENT=development

• 필요한 변수들을 포함하는 .env 파일을 생성하세요: # Copy and edit the environment variables above

• 서버 빌드:

make docker

• 서버 시작:

make prod

BitQuant를 프로덕션 서버에서 즉시 사용해 볼 수도 있습니다.

BitQuant로 시도해 볼 수 있는 몇 가지 예시 질의가 있습니다:

• 현재 가장 좋은 위험 조정 수익률(risk-adjusted yields)을 제공하는 프로토콜은 무엇인가요?

• 다양한 시장 시나리오에서 USDC-SOL 풀에 유동성을 공급할 경우 잠재적인 비영구적 손실(impermanent loss) 위험은 얼마인가요?

• TVL 추세, 코드 감사 및 과거 성과를 기반으로 상위 5개 솔라나 DeFi 프로토콜의 포괄적인 위험 점수를 계산해 주세요.

• Kamino 대 Orca 대 Raydium의 TVL 성장, 변동성 및 안정성 지표를 비교해 주세요.

• 지난 3개월 동안 가장 안정적인 수익률을 유지한 대출(lending) 프로토콜은 무엇인가요?

• 제 포트폴리오의 변동성 추이를 분석하고 어떤 자산이 위험에 가장 크게 기여하는지 파악할 수 있나요?

• 지난 90일 동안 상위 포트폴리오 자산들의 변동성 추이는 어떻게 비교되나요?

• 제가 보유한 자산 간의 상관관계를 보여주고, 더 잘 분산 투자할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공해 주세요.

• 현재 제 포트폴리오 위험 평가와 더 나은 위험 대비 수익률(risk-return ratio)을 위해 어떻게 최적화할 수 있나요?

• 현재 포트폴리오의 최대 낙폭(maximum drawdown)은 얼마이며, 시장 벤치마크와 비교했을 때 어떤가요?

• 현재 변동성 추세 및 가격 패턴을 기반으로, 우리는 시장 주기의 어느 단계에 있을 가능성이 높나요?

• 과거 데이터를 기반으로, 향후 한 달 동안 BTC와 ETH의 변동성 예측은 어떻습니까?

BitQuant는 광범위한 정량적(quantitative) 및 DeFi 중심 AI 에이전트를 지원하도록 설계되었습니다. 기본적으로 이 프레임워크에는 다음 기능들이 포함되어 있습니다:

목적: 포트폴리오, 토큰, 프로토콜 및 시장 동향에 대한 심층 분석을 제공합니다.
기능:

• 포트폴리오 변동성(volatility), 낙폭(drawdowns) 및 분산화 분석
• 토큰 및 프로토콜 위험 평가
• TVL(Total Value Locked), 수익률(yield) 및 성과 지표 추적
• 트렌드 식별 및 실행 가능한 시장 통찰력 생성

예시 사용 사례:

• "제 포트폴리오의 위험 프로필을 분석해 주세요."
• "솔라나 DeFi 프로토콜의 TVL 동향을 보여주세요."

목적: 사용자에게 수익 기회를 찾고 실행하며 DeFi 전략을 최적화할 수 있도록 돕습니다.
기능:

• 최적의 풀(pools) 및 대출 기회 추천
• 프로토콜 간 APR, TVL 및 위험 비교
• 유동성 공급(liquidity provision), 대출 및 수익 농사(yield farming) 과정을 안내

예시 사용 사례:

• "가장 좋은 스테이블코인 수익률을 제공하는 풀은 무엇인가요?"
• "USDC/SOL에 대해 Kamino과 Orca를 비교해 주세요."

목적: 이 프레임워크는 확장 가능합니다. 개발자들은 다음을 위한 에이전트를 구축할 수 있습니다:

• 자동화된 거래 전략
• 온체인 데이터 모니터링 및 알림
• NFT 분석
• 크로스체인 포트폴리오 관리
• 모든 사용자 지정 DeFi 또는 분석 워크플로우

팁: 에이전트는 모듈식이며, 특정 사용 사례에 맞게 결합하거나 확장할 수 있습니다. 예시와 사용자 정의를 위해 agent/ 디렉터리와 템플릿을 확인하세요.

• 모든 설정은 .env 파일에서 처리되며, 이 파일은 .env.example로부터 생성할 수 있습니다.
• 필요한 모든 비밀(secrets)과 키는 .env.example에 설명된 대로 채워 넣으세요.

REST API: 에이전트 상호 작용을 위한 엔드포인트를 노출합니다.
사용자 지정 LLM 프롬프트: templates/에서

모든 테스트를 실행하려면:

make test

프로덕션 환경에서 빌드 및 실행:

make docker
make prod

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이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

• OpenGradient가 제공합니다
• bitquant.io에서 Bitquant을 사용해 보세요
• OpenGradient 문서: OpenGradient Docs
• X(트위터)에서 업데이트를 팔로우하세요
• 지원: BitQuant Discord

OpenGradient를 통해 차세대 정량적 AI 에이전트를 구현합니다.