Автор: Квантовый бит
Неожиданно Чарли Мангера и Уоррена Баффетта «превратили в цифру», и каждый присоединился к армии инвестиционных агентов, став доступным для всех.
Это один из самых популярных проектов на Github в последнее время — AI Hedge Fund.
12 мировых инвестиционных гуру теперь всегда онлайн, чтобы помочь вам проанализировать акции и улучшить вашу торговую стратегию; 6 аналитиков обобщают мнения, принимают окончательное решение и размещают ордера.
Эта армия агентов, «превращённая» из легендарных инвесторов, не только способна анализировать в реальном времени, но и имеет встроенный модуль бэктестинга.
Можно сначала прогнать стратегию на исторических данных, прежде чем решать, вкладывать ли реальные деньги.
Довольно комплексно.
Что касается развёртывания, проект также имеет низкий порог входа, совместим с 13 крупными моделями, такими как OpenAI, Anthropic, Groq, DeepSeek, и может работать локально.
На данный момент этот проект, созданный независимым разработчиком Виратом Сингхом, после открытой публикации быстро взлетел в чарты GitHub Trending, набрав 51.7 тыс. звёзд и 9+ тыс. форков.
Некоторые пользователи, посмотрев, сразу сделали вывод: заработает или нет — неизвестно. Но по крайней мере можно немного изучить фреймворк для агентов.
А насчёт заработка? Возможно, поможет меньше потерять.
«Возвращение» легендарных инвесторов
Честно говоря, объёмы большинства розничных инвесторов далеки от того, чтобы за них брались топовые управляющие, а количественные модели сильно зависят от данных и вычислительных мощностей, что обычным людям сложно освоить.
Ключевая идея AI Hedge Fund заключается в том, чтобы кодифицировать инвестиционную философию в виде агентов, дав небольшим инвесторам «модели мастеров».
Каждый агент-мастер инвестирования наделён характерной для соответствующей личности логикой отбора акций и аппетитом к риску, и при анализе одной и той же акции каждый даёт независимое суждение, а окончательное решение о сигнале на покупку, продажу или удержание выносит агент-управляющий портфелем, обобщая всё.
В настоящее время система включает 18 специализированных агентов, разделённых на два основных типа:
Первый — Армия агентов-легенд инвестирования:
-
Warren Buffett (Баффетт) — Оракул из Омахи, ищет качественные компании с широким рвом и разумной ценой.
-
Charlie Munger (Мангер) — Золотой партнёр Баффетта, покупает выдающиеся businesses только по разумной цене, ценит качество менеджмента и предсказуемость.
-
Ben Graham — Основоположник стоимостного инвестирования, строго соблюдает margin of safety, специализируется на поиске недооцененных скрытых жемчужин.
-
Bill Ackman — Акционистский инвестор, смело делает крупные ставки и推动 корпоративные изменения.
-
Cathie Wood (Сестра Вуд) — Королева роста, верит в прорывные инновации и технологические изменения.
-
Michael Burry — Прототип «Игры на понижение», охотник с контринтуитивным мышлением,专注于 глубокий поиск стоимости.
-
Peter Lynch — Мастер инвестиций для простых людей, находит акции десятикратного роста в повседневной жизни.
-
Phil Fisher — Исследователь акций роста, известный своим методом глубинных бесед (Scuttlebutt).
-
Stanley Druckenmiller — Макро-легенда, специализируется на поиске высокоасимметричных возможностей для атаки.
-
Mohnish Pabrai — Инвестор в стиле Dhandho,低风险博弈高赔率.
-
Nassim Taleb — Автор «Чёрного лебедя», фокусируется на хвостовых рисках и антихрупкости.
-
Aswath Damodaran — Мастер оценки,定价所有资产 с помощью строгого финансового моделирования.
Второй — Команда агентов-профессиональных аналитиков:
-
Valuation Agent: Вычисляет внутреннюю стоимость, генерирует valuation trading signals.
-
Fundamentals Agent: Интерпретирует финансовые данные, генерирует фундаментальные сигналы.
-
Technicals Agent: Анализирует технические индикаторы,捕捉 тренды и момент.
-
Sentiment Agent: Отслеживает рыночные настроения,量化多空博弈.
-
Risk Manager: Рассчитывает风险敞口, устанавливает лимиты позиций.
-
Portfolio Manager: Обобщает все сигналы, принимает окончательное торговое решение.
12 мастеров имеют свои мнения, 6 аналитиков хладнокровно проверяют. Мечтательная команда Уолл-стрит собрана.
Техническая архитектура
В плане технической архитектуры AI Hedge Fund использует трёхуровневую архитектуру с разделением на frontend и backend.
Frontend построен на React 18 + TypeScript, ключевой особенностью является интеграция визуального редактора workflows React Flow.
Пользователи могут, как кубики, перетаскивать и соединять различные узлы-агенты в инвестиционную стратегическую карту,直观设计属于自己的投资委员会.
Backend работает на Python + FastAPI, с оркестрацией workflow множественных агентов через LangGraph.
Все агенты используют общий словарь данных AgentState, информация передаётся между узлами, что гарантирует согласованность состояния и позволяет результатам анализа агентов динамически использоваться downstream узлами.
Уровень данных подключен к множеству внешних API, поддерживает единый доступ к данным в реальном времени, финансовой отчётности, рыночным настроениям, также можно через “FINANCIAL_DATASETS_API_KEY” подключиться к профессиональным источникам финансовых данных.
Вся система поддерживает 13 основных провайдеров LLM, также можно через параметр —ollama подключить локальную большую модель и запустить полный процесс inference без подключения к интернету.
Упомянутый выше модуль бэктестинга запускается одной командой: poetry run python src/backtester.py —ticker AAPL,MSFT,NVDA
Система автоматически вызовет каждого агента для ежедневного анализа акций за исторический период и в конечном счёте выведет историческую кривую доходности стратегии и ключевые показатели эффективности.
Как развернуть
В плане развёртывания AI Hedge Fund предлагает два способа: через командную строку и через Веб-приложение.
Сначала рассмотрим способ через командную строку:
Шаг 1, Клонировать репозиторий: gitclonehttps://github.com/virattt/ai-hedge-fund.gitcdai-hedge-fund
Шаг 2, Установить зависимости (используя Poetry): curl-sSLhttps://install.python-poetry.org| python3 - poetry install
Шаг 3, Настроить API Key:
Скопируйте .env.example в .env, заполните как минимум один ключ сервиса LLM, например: OPENAI_API_KEY=your_key_here FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your_key_here
Шаг 4, Запустить анализ: poetry run pythonsrc/main.py—ticker AAPL,MSFT,NVDA
Если нужно использовать локальную большую модель, просто добавьте параметр —ollama.
После запуска пример выглядит так.
А для тех, кто не очень знаком с командной строкой, Веб-приложение предоставляет визуальный интерфейс.
Сначала запустите backend сервис: cdapp/backend poetry run uvicorn main:app —reload
Затем запустите frontend интерфейс (в другом терминале): cdapp/frontend pnpm install pnpm dev
Наконец, перейдите по http://localhost:3000, чтобы войти в визуальный редактор workflow агентов и перетаскиванием собрать свой собственный AI инвестиционный комитет.
И ещё кое-что
Честно говоря, подобных инвестиционных агентов, «превращающих мастеров»,最近 становится всё больше.
Например, Ли Дань выпустил свой инвестиционный skill Баффетта-Ху Лана, запихнув туда инвестиционные стратегии Дуань Юнпина, Баффетта, Мангера и Ху Лана.
И таких открытых проектов, как AI Hedge Fund,整合各大家投资方法论的, становится всё больше, инвестиционные мастер-агенты становятся небольшой тенденцией.
Однако值得注意的是, большинство框架还没有确切的投资回报率,也没实盘过,想尝试的小散千万还得牢记风险.
Оценки пользователей также весьма реалистичны.
Некоторые прямо нападают: Сестра Вуд — лажа...
Многие хотят стать Саймонсом, получать стабильный доход.
Другие задают вопрос на засыпку:
Если мнения мастеров конфликтуют, кого нам слушать?
Но в конечном счёте, агент может воспроизвести инвестиционную философию, а не инвестиционный результат.
12 мастеров за одним столом изначально не могут прийти к единому мнению —
Но, возможно, это как раз и есть его самая ценная черта: вы слышите не один голос, а дебаты.
