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基于AI的概念性对冲基金，使用多智能体系统模拟投资决策

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

AI Hedge Fund 项目详细介绍

项目概述

AI Hedge Fund 是一个基于人工智能的概念性对冲基金项目，旨在探索如何使用AI技术进行交易决策。这是一个纯教育和研究目的的项目，不用于实际交易或投资。

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

核心特点

多智能体架构

项目采用多智能体系统，每个智能体都模拟真实世界中著名投资者的投资理念和策略：

投资大师智能体

  • Ben Graham Agent - 价值投资之父，专注寻找具有安全边际的隐藏宝石
  • Bill Ackman Agent - 激进投资者，采取大胆立场并推动变革
  • Cathie Wood Agent - 成长投资女王，相信创新和颠覆的力量
  • Charlie Munger Agent - 巴菲特的合伙人，只购买价格合理的优秀企业
  • Michael Burry Agent - 《大空头》中的逆向投资者，寻找深度价值
  • Peter Lynch Agent - 实用投资者，在日常业务中寻找"十倍股"
  • Phil Fisher Agent - 细致的成长投资者，使用深度"打探消息"研究
  • Stanley Druckenmiller Agent - 宏观传奇，寻找具有增长潜力的不对称机会
  • Warren Buffett Agent - 奥马哈先知，寻找价格合理的优秀公司

分析智能体

  • Valuation Agent - 计算股票内在价值并生成交易信号
  • Sentiment Agent - 分析市场情绪并生成交易信号
  • Fundamentals Agent - 分析基本面数据并生成交易信号
  • Technicals Agent - 分析技术指标并生成交易信号

管理智能体

  • Risk Manager - 计算风险指标并设置仓位限制
  • Portfolio Manager - 做出最终交易决策并生成订单

技术架构

环境要求

  • Python 3.x
  • Poetry（依赖管理）
  • Docker（可选）

主要依赖

项目使用多个API服务：

  • OpenAI API - 运行GPT-4o、GPT-4o-mini等模型
  • Groq API - 运行DeepSeek、Llama3等模型
  • Financial Datasets API - 获取金融数据
  • Anthropic API - Claude模型支持
  • DeepSeek API - DeepSeek模型支持

项目结构

ai-hedge-fund/
├── src/
│   ├── agents/              # 智能体定义和工作流
│   │   ├── bill_ackman.py   # Bill Ackman智能体
│   │   ├── fundamentals.py  # 基本面分析智能体
│   │   ├── portfolio_manager.py # 投资组合管理智能体
│   │   ├── risk_manager.py  # 风险管理智能体
│   │   ├── sentiment.py     # 情绪分析智能体
│   │   ├── technicals.py    # 技术分析智能体
│   │   ├── valuation.py     # 估值分析智能体
│   │   └── warren_buffett.py # Warren Buffett智能体
│   ├── tools/               # 智能体工具
│   │   └── api.py          # API工具
│   ├── backtester.py       # 回测工具
│   └── main.py             # 主入口点
├── pyproject.toml
└── ...

安装和使用

本地安装

  1. 克隆仓库
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
  1. 安装Poetry
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
  1. 安装依赖
poetry install
  1. 设置环境变量
cp .env.example .env
  1. 配置API密钥
# OpenAI API密钥
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

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

# 金融数据API密钥
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

Docker安装

  1. 确保已安装Docker
  2. 克隆仓库（同上）
  3. 设置环境变量（同上）
  4. 构建Docker镜像
# Linux/Mac
./run.sh build

# Windows
run.bat build

运行方式

基本运行

# 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

显示推理过程

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

指定时间范围

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

回测功能

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

# 指定时间范围回测
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回测
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

数据支持

免费股票

以下股票数据免费提供，无需API密钥：

  • AAPL (苹果)
  • GOOGL (谷歌)
  • MSFT (微软)
  • NVDA (英伟达)
  • TSLA (特斯拉)

其他股票

对于其他股票代码，需要设置 FINANCIAL_DATASETS_API_KEY。

重要声明

教育目的

  • 仅用于教育和研究目的
  • 不用于实际交易或投资
  • 不提供任何保证或担保
  • 过往表现不代表未来结果
  • 创建者不承担任何财务损失责任
  • 投资决策请咨询财务顾问

模拟交易

系统仅模拟交易决策，不执行实际交易操作。

贡献指南

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

注意: 请保持Pull Request小而集中，这将使审查和合并更容易。

功能请求

如有功能请求，请在GitHub Issues中开启issue并标记为enhancement。

项目特色

创新点

  1. 多智能体协作: 模拟真实投资团队的决策过程
  2. 投资大师策略: 整合多位投资传奇人物的投资理念
  3. 全面分析: 结合技术分析、基本面分析、情绪分析等多个维度
  4. 风险管理: 内置风险控制和投资组合管理机制
  5. 回测功能: 支持历史数据回测验证策略效果

教育价值

  • 学习不同投资策略和理念
  • 理解AI在金融领域的应用
  • 探索多智能体系统的协作机制
  • 掌握量化投资的基本概念

这个项目为AI和金融交叉领域的学习者提供了一个很好的实践平台，通过模拟真实的投资决策过程，帮助用户理解现代AI技术在金融投资中的应用潜力。

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