Tác giả: Quantum Bit
Không cẩn thận, Charlie Munger và Buffett đã bị luyện hóa, từng người một gia nhập đoàn quân Agent đầu tư, ai cũng có thể sử dụng.
Đây chính là một trong những dự án hot nhất trên Github gần đây AI Hedge Fund.
12 nhà đầu tư huyền thoại thế giới, giờ đây luôn trực tuyến để giúp bạn phân tích cổ phiếu, hoàn thiện chiến lược giao dịch; 6 nhà phân tích tổng hợp quan điểm, cuối cùng phê chuẩn, ra lệnh.
Đội quân Agent được "luyện hóa" từ các nhà đầu tư huyền thoại này không chỉ có thể phân tích thời gian thực, mà còn được tích hợp sẵn mô-đun backtest.
Có thể cho chạy thử chiến lược với dữ liệu lịch sử trước, rồi mới quyết định có nên dùng tiền thật hay không.
Khá toàn diện.
Về mặt triển khai, dự án cũng có ngưỡng vào rất thấp, tương thích với OpenAI, Anthropic, Groq, DeepSeek và 12 nhà cung cấp mô hình lớn khác, chạy local cũng không thành vấn đề.
Hiện tại, dự án do nhà phát triển độc lập Virat Singh tạo ra này, sau khi mã nguồn mở đã nhanh chóng lên bảng xếp hạng GitHub Trending, giành được 51.7k Star, 9k+Fork.
Có người dùng sau khi xem xong đã kết luận luôn: Kiếm được tiền hay không, không biết. Nhưng ít nhất thì cũng học được chút kiến thức về framework Agent.
Còn chuyện kiếm tiền? Có lẽ sẽ ít lỗ hơn một chút.
Cho các nhà đầu tư huyền thoại "tái xuất giang hồ"
Thực ra mà nói, quy mô của đa số nhà đầu tư nhỏ lẻ còn lâu mới đạt đến mức để các nhà đầu tư hàng đầu trực tiếp quản lý, mà mô hình định lượng lại phụ thuộc nặng vào dữ liệu và sức mạnh tính toán, người bình thường cũng khó lòng chơi nổi.
Lý lõi cốt lõi của AI Hedge Fund, chính là mã hóa triết lý đầu tư thành Agent, để các nhà đầu tư nhỏ lẻ có được "mô hình bậc thầy".
Mỗi Agent nhà đầu tư bậc thầy đều được truyền vào logic chọn cổ phiếu và sở thích rủi ro đặc trưng của nhân vật tương ứng, khi đối mặt với cùng một mã cổ phiếu, mỗi Agent đưa ra đánh giá độc lập, cuối cùng được Agent quản lý danh mục đầu tư tổng hợp quyết định, đưa ra tín hiệu mua, bán hoặc nắm giữ.
Hiện hệ thống tích hợp sẵn tổng cộng 18 Agent chuyên trách, chia làm hai loại chính:
Đầu tiên là, Đội quân Agent nhà đầu tư huyền thoại:
-
Warren Buffett (Buffett) – Nhà tiên tri xứ Omaha, tìm kiếm các doanh nghiệp chất lượng với hào nước sâu và giá cả hợp lý.
-
Charlie Munger (Munger) – Cộng sự vàng của Buffett, chỉ mua vào những doanh nghiệp xuất sắc với giá hợp lý, coi trọng chất lượng ban lãnh đạo và khả năng dự đoán.
-
Ben Graham – Ông tổ của đầu tư giá trị, tuân thủ nghiêm ngặt biên độ an toàn, chuyên săn lùng những viên ngọc ẩn giấu bị đánh giá thấp.
-
Bill Ackman – Nhà đầu tư chủ nghĩa tích cực, dám đặt cược nặng, thúc đẩy thay đổi doanh nghiệp.
-
Cathie Wood (chị gỗ Wood) – Nữ hoàng đầu tư tăng trưởng, tin tưởng vào đổi mới đột phá và biến đổi công nghệ.
-
Michael Burry – Nguyên mẫu của "The Big Short", thợ săn tư duy ngược, tập trung khai thác giá trị sâu.
-
Peter Lynch – Bậc thầy đầu tư bình dân, phát hiện cổ phiếu tăng gấp mười lần trong cuộc sống hàng ngày.
-
Phil Fisher – Người nghiên cứu sâu về cổ phiếu tăng trưởng, nổi tiếng với phương pháp nghiên cứu tán gẫu sâu (Scuttlebutt).
-
Stanley Druckenmiller – Huyền thoại vĩ mô, chuyên tìm kiếm cơ hội tấn công bất đối xứng cao.
-
Mohnish Pabrai – Nhà đầu tư Dhandho, đánh cược rủi ro thấp tỷ lệ thắng cao.
-
Nassim Taleb – Tác giả "Thiên Nga đen", tập trung vào rủi ro đuôi và tính phản kháng frangible.
-
Aswath Damodaran – Bậc thầy định giá, định giá mọi tài sản bằng mô hình tài chính nghiêm ngặt.
Tiếp theo là, Đội ngũ Agent phân tích chuyên nghiệp:
-
Valuation Agent: Tính toán giá trị nội tại, tạo tín hiệu giao dịch định giá
-
Fundamentals Agent: Giải mã dữ liệu tài chính, tạo tín hiệu cơ bản
-
Technicals Agent: Phân tích chỉ số kỹ thuật, nắm bắt xu hướng và động lượng
-
Sentiment Agent: Theo dõi tâm lý thị trường, định lượng cuộc chơi mua bán
-
Risk Manager: Tính toán mức độ rủi ro, thiết lập giới hạn vị thế.
-
Portfolio Manager: Tổng hợp tất cả tín hiệu, phê chuẩn quyết định giao dịch cuối cùng.
12 vị đại sư mỗi người một ý, 6 nhà phân tích bình tĩnh giám sát. Một đội hình mơ ước của Phố Wall, cứ thế được thành lập.
Kiến trúc kỹ thuật
Về kiến trúc kỹ thuật, AI Hedge Fund sử dụng thiết kế kiến trúc ba tầng tách biệt front-end và back-end.
Front-end được xây dựng dựa trên React 18 + TypeScript, điểm nhấn cốt lõi là tích hợp trình chỉnh sửa quy trình trực quan React Flow.
Người dùng có thể giống như xếp hình, kéo thả các nút Agent khác nhau để kết nối thành một sơ đồ chiến lược đầu tư, thiết kế trực quan ủy ban đầu tư của riêng mình.
Back-end được điều khiển bởi Python + FastAPI, sử dụng LangGraph để sắp xếp quy trình làm việc đa agent.
Tất cả các Agent chia sẻ cùng một từ điển dữ liệu AgentState, thông tin được truyền tải giữa các nút, vừa đảm bảo trạng thái nhất quán, vừa cho phép kết quả phân tích của mỗi Agent được tham chiếu động bởi các nút downstream.
Tầng dữ liệu kết nối với nhiều API bên ngoài, hỗ trợ tiếp nhận thống nhất dữ liệu thời gian thực như giá cả, báo cáo tài chính, tâm lý thị trường, cũng có thể thông qua "FINANCIAL_DATASETS_API_KEY" để kết nối với nguồn dữ liệu tài chính chuyên nghiệp.
Toàn bộ hệ thống hỗ trợ 13 nhà cung cấp LLM chính, cũng có thể thông qua tham số —ollama để kết nối với mô hình lớn local, không cần kết nối mạng vẫn có thể chạy quy trình suy luận đầy đủ.
Mô-đun backtest được đề cập trước đó, chỉ cần một lệnh là có thể khởi động: poetry run python src/backtester.py —ticker AAPL,MSFT,NVDA
Hệ thống sẽ tự động gọi các Agent để đánh giá từng ngày đối với cổ phiếu trong khoảng thời gian lịch sử, cuối cùng xuất ra đường cong lợi nhuận lịch sử của chiến lược và các chỉ số hiệu suất chính.
Cách triển khai
Về mặt triển khai, AI Hedge Fund cung cấp hai cách: dòng lệnh và ứng dụng Web.
Đầu tiên, hãy xem cách dòng lệnh:
Bước một, clone repository: gitclonehttps://github.com/virattt/ai-hedge-fund.gitcdai-hedge-fund
Bước hai, cài đặt dependencies (sử dụng Poetry): curl-sSLhttps://install.python-poetry.org| python3 - poetry install
Bước ba, cấu hình API Key:
Sao chép .env.example thành .env, điền ít nhất một khóa dịch vụ LLM, ví dụ: OPENAI_API_KEY=your_key_here FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your_key_here
Bước bốn, khởi động phân tích: poetry run pythonsrc/main.py—ticker AAPL,MSFT,NVDA
Nếu cần sử dụng mô hình lớn local, thêm tham số —ollama là được.
Sau khi khởi động, ví dụ của nó như thế này.
Còn đối với những bạn không quen thuộc với dòng lệnh, ứng dụng Web cung cấp giao diện thao tác trực quan.
Đầu tiên, khởi động dịch vụ back-end: cdapp/backend poetry run uvicorn main:app —reload
Sau đó, khởi động giao diện front-end (mở terminal khác): cdapp/frontend pnpm install pnpm dev
Cuối cùng, truy cập http://localhost:3000, là có thể vào trình chỉnh sửa quy trình Agent trực quan, kéo thả để xây dựng ủy ban đầu tư AI chuyên dụng của bạn.
One more thing
Nói thật thì gần đây loại Agent đầu tư "luyện hóa đại sư" này không ít.
Ví dụ như Lý Đán (Li Dan) đã phát hành kỹ năng đầu tư Buffett - Hồ Lan của mình", nhét hết chiến lược đầu tư của Đoàn Vĩnh Bình, Buffett, Munger và Hồ Lan vào.
Mà các dự án mã nguồn mở tích hợp phương pháp luận đầu tư của các đại gia như AI Hedge Fund ngày càng nhiều, Agent hóa các nhà đầu tư đại sư đang trở thành một xu hướng nhỏ.
Tuy nhiên đáng chú ý là, phần lớn framework đều chưa có tỷ suất lợi nhuận đầu tư chính xác, cũng chưa giao dịch thực tế, các nhà đầu tư nhỏ lẻ muốn thử nhất định phải ghi nhớ rủi ro.
Đối với điều này, đánh giá của cư dân mạng cũng rất thực tế.
Có người trực tiếp công kích: chị Wood thì thôi đi——
Nhiều người muốn trở thành Simons, kiếm thu nhập ổn định.
Cũng có người ném ra một câu hỏi hồn:
Nếu quan điểm của các đại sư xung đột, chúng ta nên nghe ai?
Nhưng xét cho cùng, thứ Agent có thể sao chép là triết lý đầu tư, không phải kết quả đầu tư.
12 vị đại sư ngồi cùng một bàn, vốn dĩ đã không thể thống nhất ý kiến——
Nhưng có lẽ, đây chính là điểm có giá trị nhất của nó: bạn nghe thấy không phải là một giọng nói, mà là một cuộc tranh luận.
