black-litterman-mcp 0.2.4

Black-Litterman Portfolio Optimization MCP Server

Black-Litterman Portfolio Optimization MCP Server

AI 에이전트를 위한 Black-Litterman 포트폴리오 최적화 MCP 서버입니다.

Claude Desktop, Windsurf IDE, Google ADK Agent 등 MCP를 지원하는 모든 AI 에이전트에서 사용할 수 있습니다.

주요 기능

• 포트폴리오 최적화 - Black-Litterman 모델 기반 최적 비중 계산
• 투자자 견해 반영 - "AAPL이 10% 오를 것", "NVDA가 MSFT보다 나을 것" 등
• 백테스팅 - 과거 데이터로 전략 검증
• 다양한 자산 - S&P 500, NASDAQ 100, ETF, 암호화폐 지원

---

빠른 시작

1. 설치

PyPI (권장):

pip install black-litterman-mcp

소스에서 설치:

git clone https://github.com/irresi/bl-view-mcp.git
cd bl-view-mcp
make install

2. 데이터 다운로드

make download-data      # S&P 500 (~500 종목)

⚠️ 중요: 서버 시작 전에 데이터를 미리 다운로드하세요. 그렇지 않으면 첫 실행 시 30초 이상 걸릴 수 있습니다.

추가 데이터셋 (선택):

make download-nasdaq100 # NASDAQ 100
make download-etf       # ETF (~130 종목)
make download-crypto    # 암호화폐 (100 심볼)

3. 테스트

make test-simple

---

사용 방법

Claude Desktop / Windsurf IDE

claude_desktop_config.json 또는 .windsurf/mcp_config.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "bl-view-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/bl-view-mcp", "run", "bl-view-mcp"]
    }
  }
}

그 후 AI에게 요청:

"AAPL, MSFT, GOOGL로 포트폴리오를 최적화해줘. AAPL이 10% 수익을 낼 것 같아."

Web UI (테스트용)

# 터미널 1: MCP 서버
make server-http

# 터미널 2: Web UI
make web-ui

브라우저에서 http://localhost:8000 접속

Docker

docker build -t bl-mcp .
docker run -p 5000:5000 -v $(pwd)/data:/app/data bl-mcp

---

MCP 도구

optimize_portfolio_bl

Black-Litterman 모델로 최적 포트폴리오 비중을 계산합니다.

optimize_portfolio_bl(
    tickers=["AAPL", "MSFT", "GOOGL"],
    period="1Y",
    views={"P": [{"AAPL": 1}], "Q": [0.10]},  # AAPL 10% 수익 예상
    confidence=0.7,
    investment_style="balanced"  # aggressive / balanced / conservative
)

Views 예시:

# 절대 견해: "AAPL이 10% 오를 것"
views = {"P": [{"AAPL": 1}], "Q": [0.10]}

# 상대 견해: "NVDA가 AAPL보다 20% 더 나을 것"
views = {"P": [{"NVDA": 1, "AAPL": -1}], "Q": [0.20]}

backtest_portfolio

포트폴리오 전략을 과거 데이터로 검증합니다.

backtest_portfolio(
    tickers=["AAPL", "MSFT", "GOOGL"],
    weights={"AAPL": 0.4, "MSFT": 0.35, "GOOGL": 0.25},
    period="3Y",
    strategy="passive_rebalance",  # buy_and_hold / passive_rebalance / risk_managed
    benchmark="SPY"
)

list_available_tickers

사용 가능한 티커 목록을 조회합니다.

list_available_tickers(search="AAPL")        # 검색
list_available_tickers(dataset="snp500")     # S&P 500만
list_available_tickers(dataset="custom")     # 커스텀 데이터

---

문서

문서	설명
QUICKSTART.md	5분 시작 가이드
CONTRIBUTING.md	개발자 가이드
TESTING.md	테스트 가이드
docs/WINDSURF_SETUP.md	Windsurf IDE 설정
docs/ARCHITECTURE.md	기술 아키텍처

---

기술 스택

• MCP 서버: FastMCP
• 최적화: PyPortfolioOpt
• 데이터: yfinance, ccxt (암호화폐)

---

라이선스

MIT License - LICENSE

---

문제 해결

"Data file not found"

make download-data

"uv: command not found"

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

더 많은 도움이 필요하면

• GitHub Issues
• QUICKSTART.md 참고