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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
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Flowsurface는 암호화폐 시장을 위한 오픈 소스 네이티브 데스크톱 차팅 플랫폼입니다. DuckDB를 활용해 거래 데이터를 기록하며, 커스텀 프로토콜을 통해 사용자 정의 데이터 소스를 연결할 수 있습니다.

Avellaneda-Stoikov 모델과 그리드 트레이딩, 적응형 스프레드 조정을 활용하여 Rust 언어로 퀀트 마켓 메이킹 전략을 구현하는 방법을 다룹니다.

체계적인 트레이딩 전략을 수립, 개발 및 실행하는 데 필요한 방대한 리소스를 정리한 모음입니다. 97개의 라이브러리, 40개 이상의 전략, 55권의 도서 등 검증된 자료를 제공합니다.

99개 산업군과 1,735개 대만 상장 기업을 포함하는 구조화된 데이터베이스를 소개합니다. 지식 그래프를 통해 공급망을 매핑하여 Apple이나 TSMC와 같은 주요 기업의 파트너사를 추적할 수 있습니다.

주관적 판단과 체계적 모델을 투자 연구 전략으로 매핑하는 11개 장의 가이드를 소개합니다. Python 구현 코드가 포함되어 있어 실질적인 전략 실행이 가능합니다.

MetaTrader 5에서 단일 주문을 여러 포지션으로 분할하는 기능과 AI 에이전트 제어를 위한 REST API를 제공합니다. 또한 자동 트레일링 스탑 로스 기능을 통해 효율적인 리스크 관리가 가능합니다.

Kalshi와 Polymarket을 대상으로 BTC 5분 마이크로구조 분석과 31개 멤버 GFS 앙상블 기상 예보를 결합한 오픈 소스 예측 시장 트레이딩 봇을 소개합니다.

LLM에 실시간 뉴스 집계, 주식 데이터 접근, 감성 분석 및 시장 예측 기능을 추가하는 플러그 앤 플레이 금융 스킬을 설치하여 LLM의 활용도를 높일 수 있습니다. 이를 통해 AI가 복합적인 금융 정보를 처리하고 시장 예측 능력을 갖추도록 설계되었습니다.

Claude Code를 활용하여 트레이딩 작업을 수행하고 자산을 스캔하는 방법을 안내합니다. 특히 ASCII 가격 사다리를 이용해 구조화된 분석 결과를 생성함으로써, 투자 결정에 필요한 체계적인 정보를 얻을 수 있습니다.

본 기사는 두 가지 기술을 소개합니다. 첫째, Rust 언어로 작성된 고성능 백테스팅 엔진인 rust_bt는 정량 트레이딩 전략 테스트에 사용됩니다. 둘째, COG는 AI 에이전트와 Obsidian, Git을 활용하여 데이터베이스를 버전 관리되는 마크다운 파일로 대체하는 세컨드 브레인을 구축합니다.

본 기사는 국립 증권거래소(NSE)의 옵션 체인 데이터를 활용하여 진입 및 퇴출 전략에 필요한 추세를 시각화하는 Python 도구 'Python-NSE-Option-Chain-Analyzer'를 소개합니다. 또한, AI 에이전트와 Obsidian을 결합해 버전 관리되는 자체 학습 시스템('second brain') 구축 방법도 제시하고 있습니다.

본 기사는 가중치 중심 아키텍처를 활용하여 알고리즘 트레이딩의 전 과정을 통합하는 방법을 제시합니다. 데이터 처리, 전략 구성부터 백테스팅 및 실시간 실행까지 하나의 시스템으로 구현할 수 있습니다.

본 기사는 Polymarket의 실시간 시장 기회와 차익거래(arbitrage) 기회를 감지하는 방법을 다룹니다. Claude Code, OpenClaw, Cursor 등 다양한 AI 코딩 도구와 호환되는 조합형 에이전트 기술을 활용하여 거래 시뮬레이션을 수행합니다.

TradeSight가 AI 기반 전략 토너먼트를 밤새 실행하며, 기술 지표를 백테스트하고 Alpaca 플랫폼을 통해 가상 거래를 수행하는 과정을 소개합니다. 이는 AI를 활용한 금융 전략 검증 및 실전 트레이딩의 한 예시입니다.

AI 추천을 활용하여 Interactive Brokers에서 자동으로 거래를 실행할 수 있는 시스템과 관련 오픈소스 프로젝트를 소개합니다. 또한 FAANG을 넘어선 유망한 제품 기반 기업 및 스타트업 목록을 공유합니다.

최고의 VC와 분석가들이 선별한 500개 이상의 AI 스타트업 마켓 맵 큐레이션 컬렉션입니다. AI 산업 내 다양한 스타트업들의 위치와 생태계를 한눈에 파악할 수 있는 자료를 제공합니다.

DJI 드론의 운영을 대리하는 페이퍼 컴퍼니 네트워크를 추적하고 매핑한 조사 결과입니다. 기업의 복잡한 지배 구조와 실질적인 운영 주체를 분석합니다.

Microsoft의 Qlib을 활용하여 퀀트 금융 연구와 백테스팅 과정을 자동화하는 파이프라인을 소개합니다. 효율적인 금융 데이터 분석 및 전략 검증을 위한 도구를 다룹니다.

소셜 미디어의 감성 분석을 통해 트레이딩 시그널을 생성하는 AI 에이전트 프로젝트를 소개합니다. 오픈 소스 도구를 활용하여 소셜 데이터를 분석하고 이를 금융 거래 전략에 활용하는 방법을 다룹니다.

LLM 기반의 반복 루프를 활용하여 자율적인 트레이딩 전략을 구축하고 이를 백테스팅하는 연구를 다룹니다. AI 모델이 스스로 판단하고 실행하는 자율 트레이딩 시스템의 가능성을 탐구합니다.