AI投資システム：市場データを分析するマルチインテリジェンスシステムを利用したA株投資の自動意思決定システム

はじめに

A_Share_investment_Agentは、マルチインテリジェンスシステムに基づくA株投資判断支援システムである。このシステムは、市場データを分析し、銘柄の本質的価値を計算し、ファンダメンタルズ・データだけでなく市場センチメントを分析するために、複数の協調インテリジェンスを使用して売買シグナルを生成するように設計されています。このアプローチにより、投資家は市場のダイナミクスをよりよく理解し、より多くの情報に基づいた投資判断を下すことができる。このプロジェクトは教育目的のみであり、実際の取引や投資を目的としたものではありません。

機能一覧

• 市場データ分析：市場データの収集と前処理
• バリュエーション・エージェント：銘柄の本質的価値を計算し、売買シグナルを生成する。
• センチメント・ブローカー：市場センチメントの分析と売買シグナルの生成
• ファンダメンタルズ・エージェント：ファンダメンタルズ・データを分析し、売買シグナルを生成する。
• 統合取引シグナル生成：様々なインテリジェンスによって生成されたシグナルを統合し、統合取引推奨を提供する。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. プロジェクトコードをクローンする：

   git clone https://github.com/24mlight/A_Share_investment_Agent.git
   cd A_Share_investment_Agent
   

2. 安装依赖：
```bash
pip install -r requirements.txt

3. 環境変数を設定する：
   プロジェクトの .env.example ファイルは .env ファイルを開き、適切なコンフィギュレーション・エントリーを記入する。

機能 操作の流れ

市場データ分析

市場データ分析モジュールは、市場データの収集と前処理を担当する。データソースAPIを呼び出すことで、最新の市場データが定期的に取得され、インテリジェンスによるその後の使用のために前処理される。

評価機関

バリュエーション・エージェント・モジュールは、市場データに基づいて株式の本源的価値を計算する役割を担っています。このモジュールは、割引キャッシュフローモデル、相対評価モデルなど、様々な評価モデルを使用して、各銘柄の本源的価値の推定値を生成します。

感情エージェント

Sentiment Proxyモジュールは、ニュース、ソーシャルメディア、その他のチャネルからの市場センチメントデータを分析することにより、市場センチメントシグナルを生成します。このモジュールは自然言語処理技術を用いてテキスト中の感情傾向を抽出し、定量的なシグナルに変換します。

基本エージェント

ファンダメンタル・プロキシ・モジュールは、企業の財務諸表、営業データ、その他の基本情報を分析することにより、ファンダメンタル・シグナルを生成します。このモジュールは、財務比率分析、トレンド分析、その他の手法を用いて企業のファンダメンタルなポジションを評価します。

統合された売買シグナル生成

統合取引シグナル生成モジュールは、様々なインテリジェンスによって生成されたシグナルを統合し、統合取引推奨を提供します。様々なインテリジェンスからのシグナルは、加重平均、投票メカニズム、その他の方法を通じて融合され、最終的な取引推奨を生成します。

使用例

以下は、システム全体を実行し、取引推奨を得る方法を示す使用例である：

from agents import MarketDataAnalyst, ValuationAgent, SentimentAgent, FundamentalsAgent, TradeSignalGenerator
# 初始化各智能体
market_data_analyst = MarketDataAnalyst()
valuation_agent = ValuationAgent()
sentiment_agent = SentimentAgent()
fundamentals_agent = FundamentalsAgent()
trade_signal_generator = TradeSignalGenerator()
# 获取市场数据
market_data = market_data_analyst.get_market_data()
# 生成各智能体的信号
valuation_signal = valuation_agent.generate_signal(market_data)
sentiment_signal = sentiment_agent.generate_signal(market_data)
fundamentals_signal = fundamentals_agent.generate_signal(market_data)
# 综合交易信号
final_trade_signal = trade_signal_generator.generate_signal([valuation_signal, sentiment_signal, fundamentals_signal])
print(f"综合交易信号：{final_trade_signal}")