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基於 AI 的概念性對沖基金，使用多智能體系統模擬投資決策

Python 37.0kviratttai-hedge-fund Last Updated: 2025-06-23

AI Hedge Fund 項目詳細介紹

項目概述

AI Hedge Fund 是一個基於人工智能的概念性對沖基金項目，旨在探索如何使用AI技術進行交易決策。這是一個純教育和研究目的的項目，不用於實際交易或投資。

項目地址: https://github.com/virattt/ai-hedge-fund

核心特點

多智能體架構

項目採用多智能體系統，每個智能體都模擬真實世界中著名投資者的投資理念和策略：

投資大師智能體

  • Ben Graham Agent - 價值投資之父，專注尋找具有安全邊際的隱藏寶石
  • Bill Ackman Agent - 激進投資者，採取大膽立場並推動變革
  • Cathie Wood Agent - 成長投資女王，相信創新和顛覆的力量
  • Charlie Munger Agent - 巴菲特的合夥人，只購買價格合理的優秀企業
  • Michael Burry Agent - 《大賣空》中的逆向投資者，尋找深度價值
  • Peter Lynch Agent - 實用投資者，在日常業務中尋找"十倍股"
  • Phil Fisher Agent - 細緻的成長投資者，使用深度"打探消息"研究
  • Stanley Druckenmiller Agent - 宏觀傳奇，尋找具有增長潛力的不對稱機會
  • Warren Buffett Agent - 奧馬哈先知，尋找價格合理的優秀公司

分析智能體

  • Valuation Agent - 計算股票內在價值並生成交易信號
  • Sentiment Agent - 分析市場情緒並生成交易信號
  • Fundamentals Agent - 分析基本面數據並生成交易信號
  • Technicals Agent - 分析技術指標並生成交易信號

管理智能體

  • Risk Manager - 計算風險指標並設置倉位限制
  • Portfolio Manager - 做出最終交易決策並生成訂單

技術架構

環境要求

  • Python 3.x
  • Poetry（依賴管理）
  • Docker（可選）

主要依賴

項目使用多個API服務：

  • OpenAI API - 運行GPT-4o、GPT-4o-mini等模型
  • Groq API - 運行DeepSeek、Llama3等模型
  • Financial Datasets API - 獲取金融數據
  • Anthropic API - Claude模型支持
  • DeepSeek API - DeepSeek模型支持

項目結構

ai-hedge-fund/
├── src/
│   ├── agents/              # 智能體定義和工作流
│   │   ├── bill_ackman.py   # Bill Ackman智能體
│   │   ├── fundamentals.py  # 基本面分析智能體
│   │   ├── portfolio_manager.py # 投資組合管理智能體
│   │   ├── risk_manager.py  # 風險管理智能體
│   │   ├── sentiment.py     # 情緒分析智能體
│   │   ├── technicals.py    # 技術分析智能體
│   │   ├── valuation.py     # 估值分析智能體
│   │   └── warren_buffett.py # Warren Buffett智能體
│   ├── tools/               # 智能體工具
│   │   └── api.py          # API工具
│   ├── backtester.py       # 回測工具
│   └── main.py             # 主入口點
├── pyproject.toml
└── ...

安裝和使用

本地安裝

  1. 克隆倉庫
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
  1. 安裝Poetry
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
  1. 安裝依賴
poetry install
  1. 設置環境變量
cp .env.example .env
  1. 配置API密鑰
# OpenAI API密鑰
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

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

# 金融數據API密鑰
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

Docker安裝

  1. 確保已安裝Docker
  2. 克隆倉庫（同上）
  3. 設置環境變量（同上）
  4. 構建Docker鏡像
# Linux/Mac
./run.sh build

# Windows
run.bat build

運行方式

基本運行

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

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

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

使用本地LLM

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

顯示推理過程

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

指定時間範圍

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

回測功能

# 基本回測
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

# 指定時間範圍回測
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01

# 使用本地LLM回測
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

數據支持

免費股票

以下股票數據免費提供，無需API密鑰：

  • AAPL (蘋果)
  • GOOGL (谷歌)
  • MSFT (微軟)
  • NVDA (英偉達)
  • TSLA (特斯拉)

其他股票

對於其他股票代碼，需要設置 FINANCIAL_DATASETS_API_KEY。

重要聲明

教育目的

  • 僅用於教育和研究目的
  • 不用於實際交易或投資
  • 不提供任何保證或擔保
  • 過往表現不代表未來結果
  • 創建者不承擔任何財務損失責任
  • 投資決策請諮詢財務顧問

模擬交易

系統僅模擬交易決策，不執行實際交易操作。

貢獻指南

  1. Fork倉庫
  2. 創建功能分支
  3. 提交更改
  4. 推送到分支
  5. 創建Pull Request

注意: 請保持Pull Request小而集中，這將使審查和合併更容易。

功能請求

如有功能請求，請在GitHub Issues中開啟issue並標記為enhancement。

項目特色

創新點

  1. 多智能體協作: 模擬真實投資團隊的決策過程
  2. 投資大師策略: 整合多位投資傳奇人物的投資理念
  3. 全面分析: 結合技術分析、基本面分析、情緒分析等多個維度
  4. 風險管理: 內置風險控制和投資組合管理機制
  5. 回測功能: 支持歷史數據回測驗證策略效果

教育價值

  • 學習不同投資策略和理念
  • 理解AI在金融領域的應用
  • 探索多智能體系統的協作機制
  • 掌握量化投資的基本概念

這個項目為AI和金融交叉領域的學習者提供了一個很好的實踐平台，通過模擬真實的投資決策過程，幫助用戶理解現代AI技術在金融投資中的應用潛力。

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