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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
Pythonai-hedge-fundvirattt 41.4k Last Updated: September 21, 2025
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
- 克隆倉庫
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
- 安裝Poetry
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
- 安裝依賴
poetry install
- 設置環境變量
cp .env.example .env
- 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
- 確保已安裝Docker
- 克隆倉庫(同上)
- 設置環境變量(同上)
- 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
- Fork倉庫
- 創建功能分支
- 提交更改
- 推送到分支
- 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
- 多智能體協作: 模擬真實投資團隊的決策過程
- 投資大師策略: 整合多位投資傳奇人物的投資理念
- 全面分析: 結合技術分析、基本面分析、情緒分析等多個維度
- 風險管理: 內置風險控制和投資組合管理機制
- 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。