u/tattoosbyhannah ·
Reddit — r/algotrading
· 2026년 4월 21일, 18:24
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· 💬 61 개 댓글
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AI 요약
=== 요약 ===
- 이 게시물은 AI 엔지니어가 AI 에이전트 트레이딩 시스템의 초기 개발 단계를 공유하며, 방법론과 기술 스택에 대한 커뮤니티 피드백을 요청하는 내용입니다.
- 저자의 논지는 오픈소스 모델로 구축되고 금융 텍스트/데이터로 훈련된 AI 에이전트 시스템이 실행 가능한 트레이딩 시스템으로 발전할 수 있다는 것이지만, 자신의 접근 방식에 대한 검증을 구하고 있습니다.
- 품질 평가: 이는 투기적 소음입니다. 저자는 결과, 데이터 또는 공유된 특정 전략 없이 매우 초기 단계의 비체계적인 연구 및 페이퍼 트레이딩 단계에 있습니다. 높은 점수를 받은 댓글들은 기본 접근 방식에 대해 매우 비판적입니다.
=== 심리 ===
혼합
=== 투자 아이디어 ===
이 게시물에는 실행 가능한 투자 아이디어가 없습니다.
=== 댓글 요약 ===
커뮤니티 반응은 압도적으로 비판적이고 회의적입니다. 상위 댓글들은 LLM을 핵심 의사결정 로직으로 사용하는 것은 수치 정밀도, 환각, 결정론적 백테스팅 부재 등의 문제로 결함이 있다고 주장합니다. 합의된 조언은 LLM을 사전 정의된 결정론적 트레이딩 시스템 내에서 비정형 데이터(예: 뉴스) 처리에만 사용하고, 주요 의사결정 에이전트로 사용하지 말라는 것입니다.
점수15
댓글61
추천 %60%
▶ 전체 게시글 텍스트
I have some background in Python and AI engineering, some slight background in finance (UC berkeley executive education classes). AI engineering is more of my gig right now. I'm currently rag training and paper trading an open source system. "chunks" are the books and data i have used to train the system. I'm still building, I've only been on paper trade for 4 days, fixed a few bugs in the research phase last week.
For those of you building AI agent trading systems from scratch. What has worked? what has not worked? Just curious if i'm putting too much time, and energy into the wrong direction. If you're curious about the models i'm using, please ask; however they were chosen to run on my hardware, and i might try a few others as time goes on. Does anyone have better luck with C++, and Rust?