Model Context Protocol (MCP) server for stock traders
이 MCP 서버는 트레이더와 개발자를 위한 기술 지표, 패턴 인식, 볼륨 프로파일 및 위험 도구와 같은 종합적인 주식 분석 기능을 제공합니다.
추가 날짜：
작성자：
Mar 07 2025
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Model Context Protocol (MCP) server for stock traders란?
MCP 트레이더 서버는 주식 트레이더와 개발자가 심층적인 기술 분석, 패턴 감지 및 위험 관리를 수행할 수 있도록 합니다. analyze-stock을 통한 기술 분석, relative-strength를 통한 성능 비교, volume-profile을 통한 볼륨 분포 분석, detect-patterns를 통한 차트 패턴 인식과 같은 도구를 제공합니다. 이 서버는 Tiingo API 데이터를 활용하고 Python, Docker 및 Smithery를 통한 설정을 지원합니다. 자동화된 거래 전략, 포트폴리오 분석 및 실시간 데이터 통합을 촉진하는 것을 목표로 하며, 맞춤형 기술 및 패턴 분석 기능을 찾는 정량 트레이더와 금융 개발자에게 적합합니다.
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders을 사용할 사람은?
- 주식 트레이더
- 정량 분석가
- 금융 개발자
- 거래 알고리즘 설계자
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders 사용 방법은?
- 1단계: Python, Docker 또는 Smithery와 같은 종속성 설치
- 2단계: API 키 및 환경 변수 구성
- 3단계: Docker 또는 로컬 설정을 통해 MCP 서버 실행
- 4단계: 소프트웨어 또는 IDE에서 분석을 위한 REST 엔드포인트 또는 통합 도구 사용
- 5단계: 기술 분석 또는 패턴 감지를 수행하기 위해 주식 기호 및 매개변수를 입력
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- analyze-stock
- relative-strength
- volume-profile
- detect-patterns
- position-size
- suggest-stops
장점
- 자동화되고 상세한 주식 기술 분석 가능
- 신뢰도 점수가 있는 패턴 감지 제공
- 포지션 크기 및 중지 제안 통해 위험 관리 지원
- REST API를 통한 거래 작업 흐름 통합
- Smithery, Docker 또는 직접 Python 환경을 통한 맞춤형 설정
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 거래 결정을 위한 자동 주식 분석
- 차트 설정을 위한 패턴 인식
- 거래 알고리즘에서 위험 관리 및 포지션 크기
Model Context Protocol (MCP) server for stock traders의 자주 묻는 질문
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