10.4K+ Star！AI Hedge Fund：一个基于AI的对冲基金交易系统

AI Hedge Fund 简介

AI Hedge Fund^[1] 一个概念验证项目，目标是探索人工智能在交易决策中的应用。

该项目通过模拟多种投资策略的智能代理（agents），进行股票分析和交易决策。项目仅用于教育和研究目的，不适用于实际交易或投资。

项目特点

主要特点

1. 多策略智能代理：项目包含多种基于著名投资者策略的智能代理，例如：
• 本杰明·格雷厄姆代理：寻找具有安全边际的价值股。
• 比尔·阿克曼代理：激进投资并推动变革。
• 凯西·伍德代理：专注于创新和颠覆性增长投资。
• 沃伦·巴菲特代理：寻找价格合理的优质公司。
• 查理·芒格代理：投资于价格合理的优质企业。
• 估值代理：计算股票内在价值并生成交易信号。
• 市场情绪代理：分析市场情绪并生成交易信号。
• 基本面代理：分析公司基本面并生成交易信号。
• 技术分析代理：分析技术指标并生成交易信号。
• 风险管理器：计算风险指标并设置仓位限制。
• 投资组合管理器：最终决策并生成交易订单。
2. 灵活的交易模拟：支持指定股票代码、时间范围进行交易决策模拟。
3. 回测功能：提供回测工具，可对特定时间段的历史数据进行分析。

使用场景

该项目适用于以下场景：

1. 金融教育与研究：帮助学习者了解AI在金融领域的应用。
2. 策略开发与测试：模拟不同投资策略的性能，优化投资组合。
3. 市场分析：通过智能代理分析市场情绪、基本面和技术指标。

项目使用

环境搭建

1. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund

1. 安装 Poetry（如果尚未安装）：

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

1. 安装项目依赖：

poetry install

1. 设置环境变量：

• 复制 .env.example 文件为 .env：

cp .env.example .env

• 在 .env 文件中设置以下 API 密钥（至少设置一个）：
• OPENAI_API_KEY：用于运行 OpenAI 提供的语言模型。
• GROQ_API_KEY：用于运行 Groq 提供的语言模型。
• FINANCIAL_DATASETS_API_KEY：用于获取金融数据。
• 注意：苹果（AAPL）、谷歌（GOOGL）、微软（MSFT）、英伟达（NVDA）和特斯拉（TSLA）的数据无需 API 密钥即可免费使用。

运行项目

运行以下命令启动项目：

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

• 可选参数：
• --show-reasoning：打印每个智能代理的决策逻辑。
• --start-date 和 --end-date：指定决策的时间范围，格式为 YYYY-MM-DD。

运行回测工具

运行以下命令启动回测工具：

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

• 可选参数：
• --start-date 和 --end-date：指定回测的时间范围。

项目结构

ai-hedge-fund/
├── src/
│   ├── agents/                   # 智能代理定义和工作流程
│   │   ├── bill_ackman.py        # 比尔·阿克曼代理
│   │   ├── fundamentals.py       # 基本面分析代理
│   │   ├── portfolio_manager.py  # 投资组合管理代理
│   │   ├── risk_manager.py       # 风险管理代理
│   │   ├── sentiment.py          # 市场情绪分析代理
│   │   ├── technicals.py          # 技术分析代理
│   │   ├── valuation.py           # 估值分析代理
│   │   ├── warren_buffett.py      # 沃伦·巴菲特代理
│   ├── tools/                    # 代理工具
│   │   ├── api.py                # API 工具
│   ├── backtester.py             # 回测工具
│   ├── main.py                   # 主入口
├── pyproject.toml
├── ...

注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。在线演示

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