{"repo":"1517005260/stock-agent","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/1517005260/stock-agent","clone":"git clone https://github.com/1517005260/stock-agent.git","description":"基于LLM的股票投资助手","language":"Python","stars":106,"topics":["ai-hedge-fund","llm","stock","ai-agent","trading"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"A 股投资 Agent 系统 Forked From：https://github.com/24mlight/A Share investment Agent.git 课程项目用版：https://github.com/1517005260/AShareAgent 系统概述 这是一个基于智能体（Agent）的 A 股投资决策系统，通过多个专业智能体协同工作，实现数据收集、分析、决策和风险管理的全流程自动化。系统采用模块化设计，每个智能体负责特定的分析任务，最终由 Portfolio Manager 综合各方分析结果做出交易决策。 本项目还另外嵌入了 MCP 分析模块，详见这个目录 系统组成 系统由以下几个协同工作的智能体组成： 1. Market Data Analyst - 负责收集和预处理市场数据 2. Technical Analyst - 分析技术指标并生成交易信号 3. Fundamentals Analyst - 分析基本面数据并生成交易信号 4. Sentiment Analyst - 分析市场情绪并生成交易信号 5. Valuation Analyst - 计算股票内在价值并生成交易信号 6. AI Model Analyst - 运行 AI 模型预测并生成交易信号 7. Macro Analyst - 分析宏观经济环境并生成交易信号 8. Researcher Bull - 从多头角度分析综合研究结果 9. Researcher Bear - 从空头角度分析综合研究结果 10. Debate Room - 综合多空观点并形成平衡分析 11. Risk Manager - 计算风险指标并设置仓位限制 12. Portfolio Manager - 制定最终交易决策并生成订单 详细的智能体说明请查看 src/agents/README.md。 环境配置 克隆仓库 使用 Conda 配置环境 1. 创建并激活 Conda 环境: 2. 安装依赖: 3. 设置环境变量: 直接修改 .env 文件 打开 .env 文件,填入你的 API key: 使用方法 运行方式 主程序： 回测系统 基本回测命令 回测参数说明 - --ticker : 股票代码（必需） - --start-date : 回测开始日期（可选，格式为 YYYY-MM-DD，默认为结束日期前一年） - --end-date : 回测结束日期（可选，格式为 YYYY-MM-DD，默认为昨天） - --initial-capital : 初始资金（可选，默认为 100,000） - --initial-position : 初始持仓数量（可选，默认为 0） - --show-reasoning : 显示每日分析推理过程（可选） - --summary : 显示回测结束后的汇总报告（可选） 回测输出说明 回测系统会输出以下信息： 1. 每日交易记录 ：包括日期、价格、交易动作、数量、现金余额、持仓价值等 2. 性能指标 ：总收益率、年化收益率、夏普比率、最大回撤、波动率等 3. 风险指标 ：VaR、CVaR、索提诺比率、卡玛比率等 4. 交易统计 ：交易次数、胜率、盈亏比等 回测测试工具 (test backtest.py) 概述 test/test backtest.py 是一个专门用于测试和验证回测框架功能的综合测试工具。它提供了多种测试模式，可以对比 AI Agent 策略与传统基准策略的表现，并生成详细的性能分析报告。 主要功能 1. 基准策略测试 ：测试多种传统投资策略","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/1517005260","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/1517005260/stock-agent/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}