이것으로 무엇을 만들 수 있나

용도와 대상

자체 호스팅 시스템으로 Python 전략, 백테스트, 모의 거래, 실거래 실행과 모니터링을 지원합니다.

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Jev의 역할

Jev가 주문, 전략, 노출, 포지션, 예산 정보를 평가해 진입 필터용 선택 결과와 확률을 반환합니다.

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사용 방법

일반 실거래 전략이나 Quick Trade에서 AI Decision Filter를 켜고 System Settings → AI / LLM에 Jev를 설정합니다.

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범위와 한계

청산은 AI를 우회하며 그리드, DCA, 마틴게일은 제외됩니다. 모든 AI 제공자가 사용 불가하면 진입을 허용합니다. 실거래 모드는 실제 주문을 제출할 수 있습니다.

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저장소 소개 원문

Open-source AI Trading OS, agent trading, and vibe trading, with Jev System One integration. Research, build Python strategies, backtest, and paper/live trade across crypto, stocks, and forex. Launch your own multi-tenant trading SaaS with built-in user management, billing, payments, and settlement.

프로젝트 정보

Jev와의 관계
통합
근거
문서에 기재
언어
Python
라이선스
Apache-2.0
출처
원본 저장소
저장소 상태
보관되지 않음
생성일
2025-12-28
최근 코드 업데이트
2026-09-26
GitHub 스타
12,273
근거 확인일
2026. 9. 30.
메타데이터 확인일
2026. 9. 28.
검사 상태
확인 완료

스타 수는 Jev와 무관한 작업을 포함한 저장소 전체 기준입니다.

근거와 범위

문서에 기재은 연결된 문서 또는 소스 근거를 기록합니다. JevHunt가 직접 실행하거나 벤치마크한 결과는 아닙니다.

근거 커밋: 709521ffd6df8460dc7bfaba0451258b0f1743da

발견 출처: typesafe-field-guide, github-search.

검토 방법 →

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