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hypier/tradingview-quantitative

TradingView 데이터를 기반으로 한 전문적인 퀀트 투자 분석 시스템입니다. 지능형 종목 선별, 기술적 패턴 인식, 시장 리뷰, 리스크 관리, 이벤트 기반 분석과 다중 요소 스코어링 및 거래 전략을 제공합니다.

tradingview-quantitative란 무엇인가요?

이 스킬은 TradingView 데이터에 기반한 전문 퀀트 투자 분석 도구입니다. 개발자와 트레이더가 프로그래매틱하게 주식 스크리닝, 기술적 패턴 인식(예: 캔들스틱 패턴, 차트 패턴), 시장 리뷰, 리스크 관리 및 이벤트 기반 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 특히, 다중 요소 스코어링 시스템을 통해 종목별 투자 매력을 종합적으로 평가하며, 다양한 거래 전략을 모델링하고 백테스트를 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 주로 Claude Code 또는 유사한 AI 에이전트 플랫폼과 함께 사용되며, Jupyter Notebook 환경에서 데이터 분석 및 시각화를 통해 강력한 의사 결정 프레임워크를 구현할 수 있습니다. 이 시스템은 금융 데이터의 실시간 처리와 정량적 분석을 자동화하여, 투자 프로세스의 효율성과 객관성을 크게 향상시킵니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/hypier/tradingview-quantitative-skills/tree/main/skills/tradingview-quantitative

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문서

tradingview-quantitative은(는) 무엇을 하나요?

TradingView 데이터를 기반으로 한 전문적인 퀀트 투자 분석 시스템입니다. 지능형 종목 선별, 기술적 패턴 인식, 시장 리뷰, 리스크 관리, 이벤트 기반 분석과 다중 요소 스코어링 및 거래 전략을 제공합니다.

주요 기능

  • 지능형 종목 선별: 다중 요소 스코어링을 통한 맞춤형 종목 추천
  • 기술적 패턴 인식: 캔들스틱 패턴, 차트 패턴 등 자동 감지
  • 시장 리뷰: 종합적인 시장 분석 및 일일/주간 리뷰 생성
  • 리스크 관리: 포트폴리오 리스크 평가 및 관리 전략
  • 이벤트 기반 분석: 주요 경제 지표 및 기업 이벤트 분석
  • 거래 전략: 백테스팅 및 전략 최적화 지원

사용 방법

설치

pip install tradingview-quantitative

기본 사용 예제

from hypier_tradingview import QuantitativeAnalyzer

# 분석기 초기화
analyzer = QuantitativeAnalyzer(api_key="YOUR_TRADINGVIEW_API_KEY")

# 종목 선별
results = analyzer.screen_stocks(
    market="KOSPI",
    factors=["PER", "PBR", "RSI", "MACD"],
    top_n=10
)

print(results)

설정

다음 환경 변수를 설정해야 합니다:

  • TRADINGVIEW_API_KEY: TradingView API 키
  • QUANT_DB_URL: (선택 사항) 데이터베이스 URL

지원 플랫폼

  • Claude Code
  • Jupyter Notebook
  • Python 3.8+

예제 노트북

Jupyter 노트북 예제를 참조하세요.

라이선스

MIT License

기여

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