LangAlpha

에이전틱 트레이딩을 위한 하네스.

시장을 조사하고, 투자 논리를 세우고,
당신이 설정한 권한 범위 내에서 당신의 증권 계좌로 거래하는 오픈소스 AI 에이전트.

LangAlpha 사용해 보기 ↗ · 시작하기 · 에이전틱 트레이딩 · 하네스 설계 · 풀스택 아키텍처 · 보안
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demo-cbrs 워크스페이스: 왼쪽에서 에이전트가 CBRS 시세를 확인하고 공시 자료를 가져오며 두 명의 애널리스트를 실행하고, 오른쪽에는 그 리서치로 구축한 CBRS 대시보드가 상장 이후 가격 추이, 이벤트 마커, 선택된 이벤트의 메모와 출처와 함께 열려 있는 모습

LangAlpha를 만든 이유

대부분의 AI 금융 도구는 질문에 답합니다. 우리는 투자 리서치가 베이지안적이라고 믿습니다. 즉, 투자 논리와 그것이 틀렸음을 입증할 조건을 적어 두고, 실적 발표, 공시 자료, 가격 변동이 있을 때마다 확신의 정도를 높이거나 낮추며 그에 따라 포지션도 조정합니다. 이 순환은 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 이어지며, 어떤 단일 프롬프트로도 담아낼 수 없습니다.

코딩 에이전트는 코드를 위해 만들어진 하네스를 갖추고 나서야 좋아졌습니다. 마지막 커밋 위에 다음 커밋이 쌓이는 지속적인 코드베이스, 그리고 모델을 둘러싼 도구, 메모리, 런타임이 그것입니다. LangAlpha는 그 하네스를 시장에 가져옵니다. 바이브 코딩에서 바이브 인베스팅으로 말이죠. 어떤 모델과도 작동하므로, 더 나은 모델이 나올수록 LangAlpha도 더 나아집니다. 두 가지 신념이 이를 형성합니다:

거래는 도구 호출이 아니라 순환입니다. 투자 논리는 워크스페이스에 존재하며, 리서치, 포지션 규모 산정, 주문, 그리고 그 뒤를 따르는 관찰이 각각 새로운 증거를 논리에 다시 환류시킵니다.
자율성에는 당신이 설정한 경계가 필요합니다. 에이전트는 당신이 부여한 권한 내에서 행동하며, 모든 주문은 하나의 통제된 경로를 거칩니다.

거래는 순환이다: 직감이 리서치와 워크스페이스에 보관된 투자 논리로 이어지고, 이어서 포지션 규모 산정과 리스크, 주문과 관찰로 이어지며, 관찰은 새로운 증거를 논리에 다시 환류시켜 확신의 정도를 변화시킨다

주요 기능

이 예시 대부분은 Cerebras(CBRS)에 관한 하나의 워크스페이스에서 나왔습니다. 첫 질문부터 Slack으로 전송된 개시 보고서까지, 이 공유 대화에서 실제로 작동하는 모습을 확인하세요.

🔎 에이전트 팀과 함께하는 리서치

질문을 던지면 LangAlpha는 이를 병렬 애널리스트들에게 나누어 맡기고, 이들은 공시 자료를 읽고, 가격·옵션·거시 데이터를 가져오며, 코드로 수치를 계산합니다. 언제든 후속 질문을 보내 실행 중인 이들의 방향을 바꿀 수 있습니다. CBRS의 경우, 실행은 Cerebras가 무엇을 판매하는지, 얼마나 빠르게 성장하는지, 누가 비용을 지불하는지에 관한 HTML 프라이머로 마무리되었습니다.

CBRS 질문이 네 개의 서브에이전트로 분산되고, 사이드바의 리드 에이전트 아래에 나열되며, 옆에는 Cerebras 비용 부담 주체에 관한 프라이머 섹션이 있는 모습
_{서브에이전트: 네 명의 분석가가 리드 에이전트 아래에서 질문을 수행하며, 각 카드는 사용한 도구와 토큰 수를 집계하고, 하나의 /html-report가 그들의 발견을 오른쪽의 프라이머로 전환합니다}

🗂️ 모든 아이디어를 워크스페이스에 보관하세요

논문, 섹터 또는 포트폴리오당 하나의 워크스페이스. 파일, 채팅, 에이전트 자체의 노트는 내일도 그대로 남아 있으므로, 각 세션은 처음부터 시작하는 대신 이전 세션 위에 쌓입니다.

"이 워크스페이스에서 지금까지 찾은 내용을 바탕으로 CBRS에 대한 인터랙티브 대시보드를 만들어 줘: 주요 이벤트가 표시된 가격, 매출 성장, 고객 집중도, 그리고 OpenAI에 얼마나 의존하는지. 클릭해가며 둘러볼 수 있게."

새 스레드가 이전 스레드들이 워크스페이스에 남긴 리서치와 파일로부터 이를 구축합니다: 직접 조작해볼 수 있는 라이브 대시보드.

리서치 중인 demo-cbrs 워크스페이스: 에이전트가 xlsx 및 dcf-model 스킬을 로드하고 시장 입력값을 위해 코드를 실행하며, 옆에는 태스크당 하나의 폴더가 있는 파일 트리에서 overview 태스크의 data 폴더로부터 revenue_history.json이 열려 있는 모습

_{워크스페이스 파일: 대량 데이터는 에이전트의 컨텍스트가 아닌 파일에 저장됩니다. 가격, 공시 자료, 모델 입력값이 파일 트리의 각 태스크 data/ 폴더를 채웁니다}

대시보드 스레드: 빌드 요청과 다른 스레드의 이벤트 파일을 병합하는 후속 요청, 옆에는 OpenAI 의존도에 관한 라이브 CBRS 대시보드가 노출 원장과 백로그 스트레스 테스트와 함께 표시된 모습

_{실행 중인 앱: 에이전트가 인터랙티브 대시보드를 구축합니다. 막대, 마커 또는 행을 클릭하면 출처를 볼 수 있고, OpenAI 백로그 스트레스 테스트를 드래그하거나, 다른 스레드의 파일을 @로 지정해 병합할 수 있습니다}

⏰ 계속 지켜보는 에이전트

개장 전 브리핑을 예약하거나, 주가가 특정 가격을 돌파하거나 하루 동안 설정한 비율만큼 움직일 때 에이전트를 깨울 수 있습니다. 결과는 하나의 피드에 모이며, Slack, Discord, Telegram, Feishu 또는 iMessage를 연결하고 전달 대상으로 선택하면 해당 채널로도 전송됩니다.

"CBRS를 계속 지켜봐 줘. 매주 월요일마다 모델의 가정을 확인하고, Q3 실적 발표 후에 업데이트하고, 주가가 우리의 강세 가치를 넘거나 $95 아래로 떨어지면 알려 줘."

에이전트는 워크스페이스에 네 개의 자동화를 설정합니다: 주간 가정 점검, Q3 실적 발표 다음 날 아침의 일회성 모델 업데이트, 그리고 두 개의 가격 트리거 — DCF 모델의 강세 시나리오 가치와, 등급을 바꿀 수 있는 수준인 $95. 각 실행은 워크스페이스의 모델과 노트에서 시작하여 Slack으로 보고합니다.

주간 CBRS 점검, 실적 발표 후 모델 업데이트, 두 개의 가격 트리거가 있는 자동화 페이지

_{자동화: 모든 일정과 가격 감시를 한 페이지에서, 각 감시가 발동까지 얼마나 남았는지와 결과가 어디로 가는지 함께 표시}

CBRS가 전일 종가 대비 15% 상승하면 에이전트를 깨우는 새 자동화로, 지시 사항과 Slack DM 전달 포함

_{가격 변동 시: 전일 종가 또는 당일 시가 대비 % 변동으로 에이전트를 깨우고, 오늘의 변동을 설정한 임계값과 비교해 표시}

📑 답변만이 아니라 결과물을 받으세요

실시간 수식이 있는 Excel 모델, PDF 및 HTML 보고서, 슬라이드 덱, 인터랙티브 대시보드. 내장 스킬은 DCF, 비교기업 분석, 실적 프리뷰, 커버리지 개시, 모닝 노트, 트레이드 피치를 다룹니다.

"CBRS에 대한 셀사이드 커버리지 개시처럼 작성해 줘: 투자의견, 목표주가, 투자 논리, 시장이 반영하고 있는 것, 시나리오, 동종 기업, 주요 리스크, 차트까지. 우리가 이미 가지고 있는 리서치와 모델을 사용해서."

커버리지 개시 스킬은 스레드 앞부분의 리서치와 역방향 DCF 워크북을 기반으로 열 페이지를 작성합니다: $130 목표주가의 Sell 의견, 시나리오, 동종 기업, 리스크, 일곱 개의 차트를 PDF로 만들고 HTML 버전도 제공합니다. 스프레드시트 패널에서 범위를 선택해 에이전트에게 다시 보내 질문할 수 있습니다. Slack이 연결되어 있으면 모든 것을 보내 달라고 요청하면 모든 파일이 DM으로 도착해 바로 열어볼 수 있습니다.

채팅 옆에 열린 열 페이지 CBRS 커버리지 개시 보고서로, 매출 및 고객 집중도 차트 포함

_{파일 패널: HTML 보고서를 렌더링된 형태 또는 소스로 읽고, 근거가 된 공시 자료와 보도자료를 인라인으로 인용}

스프레드시트 패널의 CBRS 역방향 DCF 워크북으로, 채팅에 추가할 셀이 선택된 상태

_{스프레드시트: DCF, WACC, Comps, Checks 전반에 실시간 수식이 있는 실제 워크북으로, 비교기업 데이터를 제공한 리서치 실행 옆에 표시}