صندوق تحوط مفاهيمي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويستخدم نظامًا متعدد الوكلاء لمحاكاة قرارات الاستثمار

مشروع صندوق التحوط الذكي بالذكاء الاصطناعي: تفاصيل المشروع

نظرة عامة على المشروع

صندوق التحوط الذكي بالذكاء الاصطناعي (AI Hedge Fund) هو مشروع صندوق تحوط مفاهيمي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى استكشاف كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية. هذا المشروع مخصص للأغراض التعليمية والبحثية فقط، ولا يُستخدم في التداول أو الاستثمار الفعلي.

عنوان المشروع: https://github.com/virattt/ai-hedge-fund

الميزات الأساسية

هيكل متعدد الوكلاء

يعتمد المشروع على نظام متعدد الوكلاء، حيث يحاكي كل وكيل فلسفات واستراتيجيات استثمار المستثمرين المشهورين في العالم الحقيقي:

وكلاء خبراء الاستثمار

• وكيل بن جراهام (Ben Graham Agent) - أبو الاستثمار القيم، يركز على إيجاد الجواهر الخفية ذات هامش الأمان.
• وكيل بيل أكمان (Bill Ackman Agent) - مستثمر ناشط، يتخذ مواقف جريئة ويدفع نحو التغيير.
• وكيل كاثي وود (Cathie Wood Agent) - ملكة استثمار النمو، تؤمن بقوة الابتكار والتعطيل.
• وكيل تشارلي مونجر (Charlie Munger Agent) - شريك وارن بافيت، يشتري فقط الشركات الممتازة بأسعار معقولة.
• وكيل مايكل بوري (Michael Burry Agent) - مستثمر معاكس من فيلم "The Big Short"، يبحث عن القيمة العميقة.
• وكيل بيتر لينش (Peter Lynch Agent) - مستثمر عملي، يبحث عن أسهم "عشرة أضعاف" في الأعمال اليومية.
• وكيل فيل فيشر (Phil Fisher Agent) - مستثمر نمو دقيق، يستخدم أبحاث "جمع المعلومات" المتعمقة.
• وكيل ستانلي دراكنميلر (Stanley Druckenmiller Agent) - أسطورة الاقتصاد الكلي، يبحث عن فرص غير متكافئة ذات إمكانات نمو.
• وكيل وارن بافيت (Warren Buffett Agent) - حكيم أوماها، يبحث عن شركات ممتازة بأسعار معقولة.

وكلاء التحليل

• وكيل التقييم (Valuation Agent) - يحسب القيمة الجوهرية للأسهم وينشئ إشارات التداول.
• وكيل المشاعر (Sentiment Agent) - يحلل معنويات السوق وينشئ إشارات التداول.
• وكيل الأساسيات (Fundamentals Agent) - يحلل البيانات الأساسية وينشئ إشارات التداول.
• وكيل التقنيات (Technicals Agent) - يحلل المؤشرات الفنية وينشئ إشارات التداول.

وكلاء الإدارة

• مدير المخاطر (Risk Manager) - يحسب مؤشرات المخاطر ويضع قيودًا على المراكز.
• مدير المحفظة (Portfolio Manager) - يتخذ قرارات التداول النهائية وينشئ الطلبات.

الهيكل التقني

متطلبات البيئة

• Python 3.x
• Poetry (إدارة التبعيات)
• Docker (اختياري)

التبعيات الرئيسية

يستخدم المشروع العديد من خدمات API:

• OpenAI API - لتشغيل نماذج مثل GPT-4o و GPT-4o-mini.
• Groq API - لتشغيل نماذج مثل DeepSeek و Llama3.
• Financial Datasets API - للحصول على البيانات المالية.
• Anthropic API - لدعم نماذج Claude.
• DeepSeek API - لدعم نماذج DeepSeek.

هيكل المشروع

ai-hedge-fund/
├── src/
│   ├── agents/              # تعريفات الوكلاء وسير العمل
│   │   ├── bill_ackman.py   # وكيل بيل أكمان
│   │   ├── fundamentals.py  # وكيل التحليل الأساسي
│   │   ├── portfolio_manager.py # وكيل إدارة المحفظة
│   │   ├── risk_manager.py  # وكيل إدارة المخاطر
│   │   ├── sentiment.py     # وكيل تحليل المشاعر
│   │   ├── technicals.py    # وكيل التحليل الفني
│   │   ├── valuation.py     # وكيل تحليل التقييم
│   │   └── warren_buffett.py # وكيل وارن بافيت
│   ├── tools/               # أدوات الوكلاء
│   │   └── api.py          # أداة API
│   ├── backtester.py       # أداة الاختبار الخلفي
│   └── main.py             # نقطة الدخول الرئيسية
├── pyproject.toml
└── ...

التثبيت والاستخدام

التثبيت المحلي

1. استنساخ المستودع

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund

2. تثبيت Poetry

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

3. تثبيت التبعيات

poetry install

4. إعداد متغيرات البيئة

cp .env.example .env

5. تكوين مفاتيح API

# مفتاح OpenAI API
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# مفتاح Groq API
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key

# مفتاح Financial Datasets API
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

تثبيت Docker

1. تأكد من تثبيت Docker
2. استنساخ المستودع (كما هو مذكور أعلاه)
3. إعداد متغيرات البيئة (كما هو مذكور أعلاه)
4. بناء صورة Docker

# Linux/Mac
./run.sh build

# Windows
run.bat build

طريقة التشغيل

التشغيل الأساسي

# باستخدام Poetry
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

# باستخدام Docker (Linux/Mac)
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA main

# باستخدام Docker (Windows)
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA main

استخدام LLM المحلي

poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

عرض عملية الاستدلال

poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --show-reasoning

تحديد النطاق الزمني

poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01

وظيفة الاختبار الخلفي

# اختبار خلفي أساسي
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

# اختبار خلفي مع تحديد النطاق الزمني
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01

# اختبار خلفي باستخدام LLM المحلي
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

دعم البيانات

الأسهم المجانية

تتوفر بيانات الأسهم التالية مجانًا، ولا تتطلب مفتاح API:

• AAPL (آبل)
• GOOGL (جوجل)
• MSFT (مايكروسوفت)
• NVDA (إنفيديا)
• TSLA (تيسلا)

أسهم أخرى

بالنسبة لرموز الأسهم الأخرى، يجب تعيين FINANCIAL_DATASETS_API_KEY.

إعلان هام

الأغراض التعليمية

• لأغراض التعليم والبحث فقط
• لا يُستخدم في التداول أو الاستثمار الفعلي
• لا يقدم أي ضمانات أو كفالات
• الأداء السابق لا يمثل النتائج المستقبلية
• المنشئ غير مسؤول عن أي خسائر مالية
• يرجى استشارة مستشار مالي لاتخاذ قرارات الاستثمار

التداول المحاكي

يحاكي النظام فقط قرارات التداول، ولا ينفذ عمليات تداول فعلية.

دليل المساهمة

1. تفرع المستودع
2. إنشاء فرع للميزة
3. إرسال التغييرات
4. الدفع إلى الفرع
5. إنشاء طلب سحب

ملاحظة: يرجى إبقاء طلبات السحب صغيرة ومركزة، مما يسهل المراجعة والدمج.

طلبات الميزات

إذا كانت لديك طلبات ميزات، فيرجى فتح مشكلة في GitHub Issues ووضع علامة عليها كـ enhancement.

ميزات المشروع

نقاط الابتكار

1. التعاون بين الوكلاء المتعددين: محاكاة عملية صنع القرار لفريق استثماري حقيقي.
2. استراتيجيات خبراء الاستثمار: دمج فلسفات استثمار العديد من الشخصيات الأسطورية في مجال الاستثمار.
3. تحليل شامل: الجمع بين التحليل الفني والتحليل الأساسي وتحليل المشاعر وأبعاد أخرى.
4. إدارة المخاطر: التحكم في المخاطر المدمج وآليات إدارة المحفظة.
5. وظيفة الاختبار الخلفي: دعم اختبار البيانات التاريخية للتحقق من فعالية الاستراتيجية.

القيمة التعليمية

• تعلم استراتيجيات وفلسفات استثمار مختلفة.
• فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال المالي.
• استكشاف آليات التعاون في الأنظمة متعددة الوكلاء.
• إتقان المفاهيم الأساسية للاستثمار الكمي.

يوفر هذا المشروع منصة عملية رائعة للمتعلمين في المجالات المتقاطعة بين الذكاء الاصطناعي والمالية، ومن خلال محاكاة عملية صنع القرار الاستثماري الحقيقي، يساعد المستخدمين على فهم الإمكانات التطبيقية لتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة في الاستثمار المالي.