보유 주식을 9개 AI 에이전트가 논쟁해 5분 내 의사결정 메모를 보내주는 도구
보유 중인 주식을 선택하면 기술적, 뉴스, 펀더멘털 분석가들이 논쟁을 벌이고 리스크를 검토한 뒤 포트폴리오 매니저의 최종 판단을 메신저로 받아볼 수 있습니다. A주, 홍콩, 미국 시장을 아우르는 자체 호스팅형 AI 주식 모니터링 시스템입니다. Docker로 배포하고 원하는 LLM을 연결하면 됩니다.
에이전트 팀이 만드는 분석 흐름
PanWatch는 TradingAgents라는 9개 에이전트 팀을 기반으로 작동합니다. 사용자가 특정 보유 주식을 선택하면, 각 역할의 분석가들이 데이터를 수집하고 서로의 의견을 교환합니다. 이후 리스크 리뷰를 거쳐 포트폴리오 매니저가 최종 의사결정 메모를 작성합니다. 이 과정은 3~5분 내 완료되며, 추론 과정 전체를 앱과 연결된 메신저에서 확인할 수 있습니다. 전일 마감 후, 장중, 장 마감 시점에 맞춰 자동 실행되도록 스케줄을 설정할 수도 있습니다.
실전 트레이딩을 위한 시뮬레이션과 알림
실제 자금 없이 신호 기반 매매를 연습할 수 있는 페이퍼 트레이딩 기능이 포함되어 있습니다.
- 다중 시장 지원 중국 A주, 홍콩, 미국 주식 및 ETF를 동일한 워크플로우에서 검색하고 관리합니다.
- 기술적 지표 통합 MACD, RSI, KDJ, 볼린저 밴드, 캔들 패턴 등을 한눈에 확인하고 지지/저항선을 자동 계산합니다.
- 모바일 최적화 PWA로 설치되어 모바일 홈 화면에서 네이티브 앱처럼 사용할 수 있습니다.
자체 호스팅과 모델 선택의 자유
PanWatch는 Docker 이미지로 배포되며, OpenAI 호환 API나 Ollama를 통한 로컬 모델을 자유롭게 연결할 수 있습니다. 이는 데이터 주권을 유지하면서 다양한 LLM을 실험할 수 있다는 의미입니다. 초기 설정 시 브라우저 시간대를 명시적으로 지정해야 하며, 이는 백그라운드 스케줄링과 알림 조용 시간대에 영향을 미칩니다. Playwright 기반 스크린샷 기능이 필요하지 않다면 환경 변수로 설치를 건너뛸 수 있어 리소스를 절약할 수 있습니다.
도입 전 확인해야 할 사항
이 도구는 Python 3.11 이상과 Node.js 24.14.0, pnpm 9.15.9를 요구합니다. Docker 배포 시에는 첫 시작 시 Chromium 헤드리스 셸을 다운로드하므로 네트워크 접근이 필요합니다. ETF의 경우 펀드 보유 종목, 순자산가치(NAV), 수수료, 추적 오차가 구조화된 데이터로 제공되지 않으므로, 주식 분석과는 다른 한계가 있습니다. 또한 미공개된 휴장일 데이터는 자동 실행을 차단하므로, 새 해가 되면 번들된 캘린더 데이터를 업데이트해야 합니다. MIT 라이선스로 공개되어 있어 자유롭게 사용할 수 있습니다.
