AI 도구

나만의 AI 펀드매니저: AI Hedge Fund 설치하고 돌리는 법

2026. 10. 16. Claude

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목차 · 11개 섹션

AI 여러 명이 한 팀으로 내 포트폴리오를 굴리는 오픈소스가 있습니다. 이름은 AI Hedge Fund인데, 쉽게 말하면 AI 투자팀이에요.

팀원은 워런 버핏, 찰리 멍거, 벤저민 그레이엄, 피터 린치, 스탠리 드러켄밀러입니다. 각자 자기 투자 철학대로 종목을 평가하고, 리스크 한도를 거친 뒤, 마지막에 어떤 종목을 얼마나 담을지 비중이 정해집니다.

다만 실제 돈은 움직이지 않습니다. 가짜 돈으로 하는 모의투자(페이퍼 트레이딩)와 과거 데이터로 돌려보는 백테스트만 됩니다.

아래 내용은 2026년 10월 11일에 레포 코드와 문서를 직접 확인하고, 설치까지 해본 결과로 정리했습니다.

어떤 레포인가

viratttai-hedge-fundRepository

깃허브 스타 63,929개 (2026년 10월 11일, GitHub API 기준)
라이선스: MIT
최신 버전: aihf 2.5.0 (2026년 10월 2일 PyPI 배포)
필요한 것: Python 3.11 이상, 금융 데이터 API 키, LLM API 키 1개

만든 사람이 README 맨 위에 이렇게 적어뒀습니다.

This project is for educational and research purposes only.

교육·연구용이고, 실제 매매나 투자용이 아니며, 투자 조언이 아니라는 뜻입니다. 손실에 대해 책임지지 않는다는 문장도 같이 있습니다.

팀원 명단 — 지금 코드 기준

예전 영상이나 블로그를 보면 가치평가·여론·차트 분석 담당 AI가 따로 있었는데, 지금 코드에는 없습니다. 2026년 10월 11일 기준 hedge_fund/signals 폴더에 등록된 분석가는 이렇게 6명입니다.

이름	종류	공매도(숏) 의견
워런 버핏	LLM 투자자	안 냄 (매수 쪽만)
찰리 멍거	LLM 투자자	안 냄
벤저민 그레이엄	LLM 투자자	안 냄
피터 린치	LLM 투자자	안 냄
스탠리 드러켄밀러	LLM 투자자	냄
PEAD	퀀트 모델 (실적 발표 후 주가 흐름)	냄

투자자 다섯 명은 각자 시스템 프롬프트 하나로 만든 페르소나입니다. 같은 재무 데이터를 받아서 자기 방식대로 의견을 냅니다. 문서에도 “실제 인물이 아니고, 그분들이 보증하는 것도 아니다”라고 적혀 있어요.

virattt/ai-hedge-fundsignals/hedge_fund · mainDirectory

의견이 비중이 되기까지

데이터 → 분석가 의견 → 포트폴리오 구성 → 리스크 한도 → 주문 → 장부 기록

포트폴리오 구성 (hedge_fund/portfolio/construction.py): 분석가 의견을 확신도 가중으로 섞어서 종목별 목표 비중을 만듭니다.
리스크 한도 (hedge_fund/risk/limits.py): 한 종목 최대 비중, 전체 노출 한도를 넘으면 잘라냅니다. 잘라낸 만큼은 다른 종목으로 돌리지 않고 현금으로 둡니다.

레포 원칙 중 하나가 “LLM은 주문에 손대지 않는다” 입니다. AI는 의견만 내고, 비중 계산과 주문은 정해진 코드가 합니다. 그리고 오늘 종가로 판단한 건 다음 거래일 종가에 체결됩니다.

준비물 — API 키 2개

설치 자체는 무료지만, 돌리려면 키가 두 개 필요합니다.

1. Financial Datasets API 키 (필수)

주가·재무제표·실적 데이터를 여기서 가져옵니다. 키 없이 AAPL 가격을 요청해보니 바로 401 에러가 났습니다(10월 11일 직접 확인). 현재 README에는 “키 없이 되는 종목” 안내가 없습니다. 예전 글에서 몇몇 종목은 무료라고 봤다면 지금 버전에선 기대하지 마세요.

공식 요금표(10월 11일 기준)에서 가장 싼 건 1회 결제 $20에 요청 1,000건(Credits)이고, 월 $200 Personal 요금제부터 요청이 10만 건으로 늘어납니다. 무료 요금제는 요금표에 없습니다.

https://financialdatasets.ai/pricing

2. LLM API 키 1개 (투자자 AI를 쓸 때)

지원하는 곳: Anthropic, OpenAI, DeepSeek, Google, xAI, Kimi, TypeSafe(Jev). 하나만 있으면 됩니다. 아무것도 안 고르면 기본 모델은 claude-opus-5-5라서 Anthropic 키를 찾습니다.

회사	환경변수 이름
Anthropic	`ANTHROPIC_API_KEY`
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`
DeepSeek	`DEEPSEEK_API_KEY`
Google	`GOOGLE_API_KEY`
xAI	`XAI_API_KEY`
Kimi (Moonshot)	`MOONSHOT_API_KEY`
TypeSafe	`TYPESAFE_API_KEY`

퀀트 모델(PEAD)만 쓰는 전략이면 LLM 키 없이도 돌아갑니다. 그 경우에도 데이터 키는 필요합니다.

설치 — 한 줄

README에 나온 그대로입니다. 셋 중 편한 걸 쓰세요.

pipx install aihf

uv tool install aihf

pip install aihf

제가 uv tool install aihf로 깔았을 때 Python 3.11이 알아서 잡혔고, aihf --help가 바로 동작했습니다.

함정: 맥에 기본으로 깔린 python3은 3.9라서 pip install aihf가 버전 때문에 실패할 수 있습니다. pipx나 uv를 쓰는 게 덜 헷갈립니다.

키 넣는 법

따로 설정할 필요는 없습니다. aihf를 처음 실행하면 필요한 키를 물어보고 ~/.hedge-fund/.env에 저장해줍니다.

직접 넣고 싶으면 이 파일을 만들고 = 뒤에 발급받은 키를 붙여 넣으면 됩니다.

FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=
ANTHROPIC_API_KEY=

터미널에서 export한 키가 있으면 그쪽이 파일보다 우선합니다.

돌리는 법 1 — 터미널 앱

aihf

아무것도 붙이지 않고 치면 터미널 안에서 돌아가는 앱이 뜹니다. 첫 화면에서 m은 모델 바꾸기, k는 API 키 입력입니다.

모드는 두 가지예요.

Paper trading (모의투자): 실제 장이 열린 날을 기준으로, 가짜 돈으로 펀드를 굴립니다. 펀드를 고르고 Enter를 누르면 다음 거래일 하나를 진행하는데, 실행 전에 어떤 결정을 할지 먼저 보여주고 승인을 받습니다. s는 지난 기록, h/r은 정지/재개입니다.
Backtesting (백테스트): 펀드를 과거 기간에 돌려보고 벤치마크와 수익률 곡선을 비교합니다.

처음 실행하면 예시 펀드 설정 ~/.hedge-fund/mandates/example.yaml이 자동으로 만들어집니다. 자본금 10만 달러, 주 1회 리밸런싱, 비교 기준 SPY, 한 종목 최대 25%입니다. 안에는 그레이엄·버핏·멍거가 맡는 가치투자 전략(60%)과 PEAD 퀀트 전략(40%)이 들어 있어요.

virattt/ai-hedge-fundexample.yamlhedge_fund/fund · mainYAML

펀드 설정에는 종목이 없습니다. 종목은 백테스트나 모의투자를 시작할 때 고릅니다.

돌리는 법 2 — 명령어로 백테스트

aihf backtest ~/.hedge-fund/mandates/example.yaml --universe AAPL,MSFT

기간을 안 주면 최근 약 18개월(78주)을 돌립니다. 기간을 정하려면:

aihf backtest ~/.hedge-fund/mandates/example.yaml \
    --universe AAPL,MSFT,NVDA --start 2024-01-02 --end 2024-06-28

끝나면 결과 JSON이 화면에 나오고, 같은 내용이 ~/.hedge-fund/research/에 저장됩니다. 마지막 줄에 리밸런싱 횟수, 주문 수, 수익률 vs SPY, 샤프 지수, 최대 낙폭이 한 줄로 요약됩니다.

함정: 모델을 바꾸는 --model은 backtest 앞에 써야 합니다. 뒤에 쓰면 unrecognized arguments 에러가 납니다(직접 확인).

aihf --model deepseek-flash backtest ~/.hedge-fund/mandates/example.yaml --universe AAPL,MSFT

백테스트할 때는 AI에게 종목명·업종·날짜를 가리고 숫자만 보여줍니다. AI가 학습 데이터로 이미 아는 주가 흐름을 “실력”처럼 쓰지 못하게 하려는 장치예요.

돌리는 법 3 — 명령어로 모의투자

aihf paper create alpha --mandate ~/.hedge-fund/mandates/example.yaml --universe AAPL,MSFT
aihf paper tick alpha
aihf paper status alpha

create: alpha라는 이름으로 모의 펀드를 만듭니다. 이 단계는 키 없이도 됩니다.
tick: 장이 끝난 거래일 하나만큼 펀드를 진행합니다. 여기서 데이터·LLM 키를 씁니다.
status: 현재 자산(NAV), 마지막 거래일, 다음에 실행될 비중을 보여줍니다.

그 밖에 aihf paper list(전체 목록), aihf paper halt alpha --reason "..."(정지), aihf paper resume alpha(재개)가 있습니다. 기록은 ~/.hedge-fund/paper/alpha/에 하루 한 파일씩 쌓이고, 앞 기록과 해시로 묶여 있어서 중간에 고치면 다음 실행이 거부합니다.

비용은 어떻게 나가나

LLM 호출은 이렇게 계산됩니다.

리밸런싱하는 날마다 × 종목 수 × 투자자 AI 수만큼 한 번씩 부릅니다.

예시 펀드(투자자 AI 3명)에 종목 2개면, 리밸런싱 한 번에 최대 6번입니다. 주 1회 리밸런싱으로 78주를 백테스트하면 이론상 최대 468번이에요.

다만 실제로는 훨씬 적게 나갑니다.

같은 재무 데이터로 같은 AI에게 같은 질문을 하면 캐시에서 꺼내고 다시 부르지 않습니다. 재무제표는 분기마다 바뀌니, 공시 사이의 주들은 대부분 캐시입니다.
한 투자자가 두 전략에 같이 들어가 있어도 두 번째는 캐시입니다.
데이터 응답도 ~/.hedge-fund/cache/에 저장돼서, 같은 백테스트를 다시 돌리면 빠르고 비용이 안 듭니다.

데이터 쪽은 $20짜리 1,000건이 생각보다 빨리 닳을 수 있습니다. 종목 2~3개, 짧은 기간으로 먼저 돌려보세요.

실제로 몇 번 호출되고 얼마가 나오는지는 유료 키로 직접 돌려보지 않아 실측값이 아닙니다.

알아둘 것

실제 매매는 안 됩니다. README에 “the system does not actually make any trades”라고 적혀 있습니다. 실계좌 연결(Interactive Brokers·Alpaca)은 로드맵에 ‘계획’으로만 있습니다.
투자 조언이 아닙니다. README 면책 문구: 실제 투자용 아님, 투자 조언·보장 없음, 손실 책임 없음, 투자 결정은 전문가와 상담, 과거 성과는 미래를 보장하지 않음.
한국 주식은 안 됩니다. 데이터를 주는 Financial Datasets 문서에 “Non-US markets are not yet available”이라고 적혀 있습니다. 미국 상장 종목만 됩니다.
예전 사용법은 지금 안 맞습니다. 예전 글에 나오는 src/ 폴더 실행법이나 웹 앱은 10월 11일 기준 레포에 해당 경로가 없습니다. 지금은 aihf 하나로 실행합니다.
AI 의견은 AI 의견입니다. “버핏처럼 생각하도록” 프롬프트를 준 것이지 버핏의 판단이 아닙니다. 백테스트 수익률이 좋아도 앞으로 그렇다는 뜻이 아닙니다.

직접 고쳐보고 싶다면

코드를 받아서 고치려면 README의 개발용 절차를 따릅니다.

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
poetry install
poetry run aihf

전략은 YAML 파일 하나입니다. hedge_fund/strategies/에 투자자 다섯 명을 다 쓰는 롱숏 전략, 드러켄밀러·린치만 쓰는 전략 같은 예시 4개가 들어 있어요.

virattt/ai-hedge-fundstrategies/hedge_fund · mainDirectory

3줄 요약

pipx install aihf → aihf 실행 → 키 2개(Financial Datasets + LLM 1개) 입력
앱에서 Backtesting으로 과거 성적을 보고, Paper trading으로 가짜 돈 모의투자
실제 매매 아님, 교육·연구용, 미국 주식만

클로드로 펀드 운용을 흉내 내는 다른 오픈소스 4개는 이전 가이드에 따로 정리해뒀습니다. 클로드를 펀드매니저로 만들기

2026년 10월 11일 기준으로 확인한 내용입니다. 레포가 자주 바뀌어서 명령어나 팀원 구성이 달라질 수 있습니다.

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