AI Hedge Fund : système de négociation automatisé open source qui utilise des intelligences multiples pour prendre des décisions complexes en matière de négociation de fonds spéculatifs.

Introduction générale

L'AI Hedge Fund est un fonds spéculatif artificiellement intelligent qui utilise un système multi-agents pour prendre des décisions commerciales. Le système travaille en tandem avec de multiples agents spécialisés, notamment des agents de données de marché, des agents quantitatifs, des agents de gestion des risques et des agents de gestion de portefeuille, afin de permettre des décisions de négociation complexes et une négociation automatisée.

Ce projet open-source Python permet aux développeurs ordinaires de construire leurs propres systèmes de trading algorithmique en utilisant quatre intelligences IA professionnelles (données de marché, analyse quantitative, gestion des risques et gestion de portefeuille) pour travailler ensemble afin d'automatiser l'ensemble du processus, de la collecte et de l'analyse des données aux décisions de trading.

Liste des fonctions

• Architecture de système multi-agents : plusieurs agents spécialisés travaillent ensemble pour prendre des décisions commerciales complexes.
• Analyse technique : analyse à l'aide d'indicateurs techniques tels que le MACD, le RSI, les bandes de Bollinger et l'OBV.
• Gestion du risque : fournir des recommandations sur le dimensionnement des positions et évaluer le risque du portefeuille.
• Gestion de portefeuille : automatisation des décisions de négociation et génération d'ordres.
• Fonction de backtesting : fournit une analyse des performances et prend en charge plusieurs codes boursiers.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Entrepôt de clonage :

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

2. Installez Poetry (si ce n'est pas déjà fait) :

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

3. Installer la dépendance :

   poetry install
   

4. Définition des variables d'environnement :

   cp .env.example .env
   export OPENAI_API_KEY='your-api-key-here'
   export FINANCIAL_DATASETS_API_KEY='your-api-key-here'
   

Mode d'emploi

Gestion d'un fonds spéculatif

Utilisez la commande suivante pour lancer le fonds spéculatif :

poetry run python src/agents.py --ticker AAPL --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01

Exemple de sortie :

{
"action": "buy",
"quantity": 50000
}

Lancer l'outil de backtesting

Utilisez la commande suivante pour lancer l'outil de backtesting :

poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01

Exemple de sortie :

Starting backtest...
Date         Ticker Action Quantity    Price         Cash    Stock  Total Value
----------------------------------------------------------------------
2024-01-01   AAPL   buy       519.0   192.53        76.93    519.0    100000.00
2024-01-02   AAPL   hold          0   185.64        76.93    519.0     96424.09
2024-01-03   AAPL   hold          0   184.25        76.93    519.0     95702.68
2024-01-04   AAPL   hold          0   181.91        76.93    519.0     94488.22
2024-01-05   AAPL   hold          0   181.18        76.93    519.0     94109.35
2024-01-08   AAPL   sell        519   185.56     96382.57      0.0     96382.57
2024-01-09   AAPL   buy       520.0   185.14       109.77    520.0     96382.57

Structure du projet

• src/agents.pyLes agents clés : Définitions et flux de travail des agents clés
• src/backtester.pyFonction Backtest
• src/tools.pyOutils d'analyse technique
• pyproject.tomlConfiguration de la poésie
• .env.exampleExemple de variables d'environnement
• README.md: Documentation