May-akda: Quantum Bit
Nang hindi inaasahan, si Charlie Munger at si Warren Buffett ay na-convert, at lahat ay sumali sa hukbong Agent sa pag-invest, at maaari na ngayon ng lahat.
Ito ay isa sa pinakamalikhaing proyekto sa Github sa nakalipas na panahon, ang AI Hedge Fund.
12 na mga eksperto sa pag-invest mula sa buong mundo, available ngayon para tulungan kang analisahin ang mga stocks at mapabuti ang iyong trading strategy; 6 na mga analista ang naglalagay ng kanilang mga pananaw, at pinapasyahan ang huling desisyon at pag-order.
Ang agent force na binuo ng legendarong investor na "Refining" ay hindi lamang nakakagawa ng real-time analysis, kundi may built-in na backtesting module rin.
Maaari mong gamitin ang nakaraang data upang i-run ang iyong estratehiya bago mag-decide kung ilagay ang totoong pera.
Sobrang komprehensibo.
Sa pag-deploy, mababa rin ang barrier ng proyekto, at compatible ito sa 13 uri ng malalaking model tulad ng OpenAI, Anthropic, Groq, at DeepSeek, at maaari rin itong i-run sa lokal.
Kasalukuyan, ang proyektong ito na nilikha ng independiyenteng developer na si Virat Singh, ay agad na umabot sa GitHub Trending listahan pagkatapos maging open source, at nakakuha ng 51.7k Star, 9k+ Fork.
May mga netizen na agad nagsagawa ng konklusyon: Kung makakakita ba ng kita, hindi alam. Pero kung minsan ay natutunan ang ilang kaalaman tungkol sa Agent framework.
Magkakaroon ka ba ng kita o hindi? Maaaring mas maliit ang pagkawala.
Ibalik ang legendang investor
Seryoso naman, ang dami ng mga retail investor ay hindi pa sapat upang makakuha ng direkta na pagmamalakad mula sa mga pinakamataas na investor, samantalang ang mga quantitative model ay malalim na nakadepende sa data at computing power, kaya mahirap para sa karaniwang tao.
Ang pangunahang ideya ng AI Hedge Fund ay ang pagsasalin ng pamamaraan sa pag-invest bilang isang Agent, kaya mayroon na ang mga maliit na investor ng "modelong eksperto".
Ang bawat Agent na propesyonal sa pag-invest ay mayroong nakapaloob na eksaktong lohika sa pagpili ng mga aktibo at pagkakaiba sa pagtanggap ng panganib ng pinagsamang tao; habang nagtatagpo ang parehong aktibo, ang bawat isa ay nagbibigay ng sariling pagtataya, at sa huli, ang Agent na manager ng portfolio ang maghahatol at maglalabas ng signal na bumili, magbenta, o manatili.
Kasalukuyang mayroon ang sistema ng 18 espesyalisadong Agent, na nahahati sa dalawang pangunahing uri:
Una sa lahat, ang legendang investor na Agent军团:
Warren Buffett (Buffett) — ang Prophet ng Omaha, humahanap ng mga mataas na kalidad na negosyo na may malawak na moog at makabuluhang presyo.
Charlie Munger — ang mahalagang kasama ni Buffett, bumibili lamang ng mga mahusay na negosyo sa makatwirang presyo, at nagbibigay-diin sa kalidad ng pamamahala at pagkakapare-pareho.
Ben Graham—ang ama ng value investing, sumusunod sa safety margin, at espesyalisado sa paghahanap ng mga napapaligiran na ginto.
Bill Ackman—iskasipadong investor, handang maglagay ng malaking stake at ipaglaban ang pagbabago sa mga kumpanya.
Cathie Wood — ang Reyna ng Pag-unlad na Pag-invest, naniniwala sa disruptive innovation at pagbabago sa teknolohiya.
Michael Burry——ang tunay na modelo ng "The Big Short", isang tagapaghukay ng逆向思维, nakatuon sa malalim na paghahanap ng halaga.
Peter Lynch—ang master ng pag-invest para sa mga karaniwang tao, na nakakakita ng mga stock na lumalago ng sampung beses sa pang-araw-araw na buhay.
Phil Fisher—isang eksperto sa mga growth stock, kilala sa kanyang malalim na pamamaraan ng pagmamasid at pag-uusap (Scuttlebutt).
Stanley Druckenmiller——isang makro na legenda na naghahanap ng mataas na asimetrikong pag-atake.
Mohnish Pabrai——Dhandho investor, mababang panganib na paglalaro ng mataas na bayad.
Nassim Taleb—may-akda ng “The Black Swan”, nakatuon sa tail risk at anti-fragility.
Aswath Damodaran——isang eksperto sa pagpapahalaga na gumagamit ng mahigpit na financial modeling upang matukoy ang halaga ng lahat ng mga ari-arian.
At ang susunod ay ang team ng mga propesyonal na analista:
Valuation Agent: Kalkulahin ang panloob na halaga, lumikha ng mga signal para sa pagpapahalaga at pagtinda
Fundamentals Agent: Ibinabasa ang mga financial data at nagbuo ng mga基本面 signal
Teknikal na Agent: I-analyze ang mga teknikal na indikador, tanggapin ang trend at momentum
Sentiment Agent: Tiniyak ang emosyon ng merkado, kinwenta ang labanan ng bilyon at korte
Risk Manager: Tukuyin ang risk exposure, itakda ang maximum position limit.
Portfolio Manager: Ipinagsasama ang lahat ng mga signal at nagpapasya sa huling trading decision.
12 na mga dalubhasa ay may sariling pananaw, 6 na mga analista ay nagpapanatili ng pagiging mapagpasiya. Isang dream team ng Wall Street, ganito na ang nangyari.
Teknikal na arkitektura
Sa teknikal na arkitektura, ang AI Hedge Fund ay gumagamit ng disenyo ng three-tier na may pagkakahiwalay ng frontend at backend.
Binubuo sa pamamagitan ng React 18 + TypeScript, ang pangunahing tampok ay ang integrasyon ng React Flow visualization flow editor.
Ang mga user ay maaaring mag-drag at mag-drop ng iba’t ibang Agent nodes tulad ng pagbuo ng mga bloke upang stablishin ang isang grapiko ng investment strategy, at direktang disenyo ang kanilang sariling investment committee.
Pinapagana ng backend ang Python + FastAPI, na nag-o-organisa ng maraming agent workflow gamit ang LangGraph.
Ang lahat ng Agent ay nagbabahagi ng iisang AgentState dictionary, kung saan ang impormasyon ay umiikot at napapadala sa pagitan ng mga node, na nagpapanatili ng pagkakaisa ng estado at nagpapahintulot sa mga resulta ng pag-aaral ng bawat Agent na mababanggit ng dinamikong mga susunod na node.
Nag-uugnay ang data layer sa maraming external API para sa isang pinagsamang pag-access sa mga data tulad ng real-time market data, financial statements, at market sentiment, at maaari rin ay mag-access sa mga propesyonal na financial data source sa pamamagitan ng “FINANCIAL_DATASETS_API_KEY”.
Ang buong sistema ay sumusuporta sa 13 pangunahing LLM provider, at maaari ring i-connect ang lokal na malaking modelo sa pamamagitan ng parametrong —ollama, na nagpapahintulot sa pagpapatakbo ng buong proseso ng pag-iisip nang walang koneksyon sa internet.
Ang module ng backtesting na nabanggit sa itaas, maaaring i-start sa isang command lang: poetry run python src/backtester.py —ticker AAPL,MSFT,NVDA
Ang sistema ay awtomatikong magpapagana sa bawat Agent upang suriin araw-araw ang mga stocks sa nakaraang panahon, at maglalabas ng kurba ng historical return at mga pangunahing performance metrics ng estratehiya.
Paano i-deploy
Sa pag-deploy, ang AI Hedge Fund ay nag-aalok ng dalawang paraan: command line at web application.
Muna nating tingnan ang paraan ng command line:
Unang hakbang, i-clone ang repository: git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git cd ai-hedge-fund
Pangalawang hakbang, i-install ang mga dependensya (gamit ang Poetry): curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 - poetry install
Hakbang 3, i-configure ang API key:
Kopyahin ang .env.example bilang .env, at punan ng kahit isang key ng LLM service, halimbawa: OPENAI_API_KEY=your_key_here FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your_key_here
Hakbang 4, i-start ang pag-analisa: poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA
Kung kailangan mong gamitin ang lokal na malaking modelo, dagdagan lang ang parametrong —ollama.
Pagkatapos ng pagpapagana, ang kanyang halimbawa ay ganito.
Para sa mga hindi pamilyar sa command line, ang web application ay nag-aalok ng visual na interface para sa pagpapatakbo.
Una, i-start ang backend service: cd app/backend poetry run uvicorn main:app —reload
Pagkatapos, i-start ang frontend interface (buksan ang terminal na iba): cd app/frontend pnpm install pnpm dev
Sa huli, bisitahin ang http://localhost:3000 upang makapasok sa visual na editor ng Agent workflow at i-drag at i-drop upang lumikha ng iyong sariling AI investment committee.
Isang bagay pa
To be honest, there have been quite a few investment agents lately claiming to be “refining masters.”
Halimbawa, ang “shrimp” ni Li Dan ay nag-post ng kanyang investment skill na Buffett-Hulan, at isinama ang lahat ng mga estratehiya ng pag-invest ni 段永平, Buffett, Munger, at Hulan.
At patuloy na dumadami ang mga open-source project tulad ng AI Hedge Fund na nag-iintegrate ng iba’t ibang pamamaraan ng pag-invest, ang pagiging agent ng mga eksperto sa pag-invest ay nagsisimulang maging isang maliit na trend.
Gayunpaman, mahalagang tandaan na ang karamihan sa mga framework ay wala pa kong tiyak na return on investment at hindi pa nasubok sa live trading, kaya ang mga maliit na trader ay dapat laging tandaan ang mga panganib.
Totoo rin ang mga komento ng mga netizen tungkol dito.
May nagdirect na tumutugon: Si Woodie—
Marami ang nais maging Simmons, na kumikita ng steady income.
Mayroon ding nagtanong ng isang malalim na tanong:
Kung ang mga pananaw ng mga dalubhasa ay magkakaugnay, sino ang dapat nating pakinggan?
Ngunit sa huli, ang maaaring kopyahin ng Agent ay ang pilosopiyang pampag-invest, hindi ang resulta ng pag-invest.
12 na mga dalubhasa ay nakaupo sa iisang mesa, imposible na magkaisa ang kanilang mga opinyon—
Ngunit baka ito ang pinakamalaking halaga nito: hindi mo marinig ang isang tinig, kundi isang debate.
