로컬 A주 량화 분석 플랫폼 TSP 오픈소스 공개

핵심 요약

• 자托관리형 A주 선주 + 모니터링 + 회테 통합 플랫폼 TSP를 Python으로 개발해 GitHub에 공개했다.
• Docker 단일 컨테이너로 배포되며 로컬 Parquet 데이터베이스에 모든 데이터가 저장되는 제로 운영 구조다.
• 6개 데이터셋이 소스별 능력에 따라 독립적으로 라우팅되어 데이터 소스를 변경해도 지표와 회테 기준이 일정하게 유지된다.
• 25개 내장 전략과 자정의 신호로 밀리초 단위로 전체 A주 스캔하며, 분 단위 전략 회테도 지원한다.
• 경쟁가(竞价) / 장중 / 편위(偏移) 3시간대 이상동 감시, 실시간 팝업 + 음성 방송 + 피이션(飞书) 푸시를 제공한다.
• AI 대화 어시스턴트는 종목 · 지수 · 판 · 자선 · 포지션 · 신호 · 전략 · 인수 등 18개 도구로 전체 사이트 데이터를 자연어로 질의할 수 있다.
• AI 생성 전략, 개별주 분석(기술/기본/재무/뉴스 4차원), 시장 감정 6단계 사이클 식별, 연판梯隊 통계 기능을 포함한다.
• 인수 리뷰, 인수 채굴(샘플 밖 다인수 조합 탐색), 재무 5표 분석, 보유 주식 알림 및 스톱 로스 자동화를 지원한다.
• YAML 설정 또는 Python 플러그인으로 제3자 데이터 소스를 확장할 수 있으며, 후단(app/custom/) 및 전단(src/custom/) 디렉토리 삭제로 전체 언로드 가능하다.
• 기술 스택은 FastAPI · APScheduler · Polars · Parquet · 자체 회테 엔진과 vectorbt를 사용하며, 전단은 Tanstack Query · Lightweight Charts를 쓴다.
• TickFlow(공식 SDK) · fuyao(동화순 REST, 재무/용호榜/盘前风向标) · 플러그인형 확장(stock-sdk YAML 커스텀 소스)을 데이터 소스로 지원한다.
• 개발자는 GitHub Actions 자동 빌드 또는 로컬 Compose 구성으로 배포하며, 로컬 AI 프로그래밍 어시스턴트로도 설정 가능하다.
• 프로젝트는 학습 및 량화 연구용이며 투자 조언을 구성하지 않으며, 회테 결과가 미래 수익을 보증하지 않는다고 명시한다.