Sistema de investimento em IA: sistema automatizado de tomada de decisões de investimento em ações da categoria A, usando um sistema de inteligência múltipla para analisar dados de mercado

Introdução geral

O A_Share_investment_Agent é um auxiliar de decisão de investimento em ações da categoria A baseado em um sistema de inteligência múltipla. O sistema foi projetado para gerar sinais de negociação usando várias inteligências colaborativas para analisar dados de mercado, calcular o valor intrínseco das ações e analisar o sentimento do mercado, bem como dados fundamentais. Essa abordagem ajuda os investidores a entender melhor a dinâmica do mercado e a tomar decisões de investimento mais bem informadas. O projeto é apenas para fins educacionais e não se destina a negociações ou investimentos reais.

Lista de funções

• Análise de dados de mercado: coleta e pré-processamento de dados de mercado
• Agentes de avaliação: calculam o valor intrínseco de uma ação e geram sinais de negociação
• Sentiment Brokerage: analisando o sentimento do mercado e gerando sinais de negociação
• Agente fundamentalista: analisa dados fundamentais e gera sinais de negociação
• Geração de sinais de negociação integrados: integre sinais gerados por várias inteligências para fornecer recomendações de negociação integradas

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Clone o código do projeto:

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

2) Instale as dependências:
```bash
pip install -r requirements.txt

3. Configurar variáveis de ambiente:
   Com base no projeto .env.example cria um arquivo .env e preencha as entradas de configuração apropriadas.

Função Fluxo de operação

Análise de dados de mercado

O módulo de análise de dados de mercado é responsável pela coleta e pelo pré-processamento dos dados de mercado. Ao chamar a API da fonte de dados, os dados de mercado mais recentes são obtidos regularmente e pré-processados para uso posterior pelas inteligências.

Agente de avaliação

O módulo Valuation Agent é responsável por calcular o valor intrínseco de uma ação com base em dados de mercado. O módulo usa vários modelos de avaliação, como modelos de fluxo de caixa descontado, modelos de avaliação relativa, etc., para gerar uma estimativa do valor intrínseco de cada ação.

agente emocional

O módulo Sentiment Proxy gera sinais de sentimento do mercado analisando os dados de sentimento do mercado a partir de notícias, mídia social e outros canais. O módulo usa técnicas de processamento de linguagem natural para extrair tendências emocionais no texto e convertê-las em sinais quantitativos.

Agentes fundamentais

O módulo Fundamental Proxy gera sinais fundamentais por meio da análise das demonstrações financeiras da empresa, dos dados operacionais e de outras informações fundamentais. O módulo usa análise de índices financeiros, análise de tendências e outros métodos para avaliar a posição fundamental de uma empresa.

Geração integrada de sinais de negociação

O módulo Integrated Trading Signal Generation integra os sinais gerados pelas várias inteligências para fornecer recomendações de negociação integradas. Os sinais das várias inteligências são fundidos por meio de média ponderada, mecanismos de votação e outros métodos para gerar as recomendações finais de negociação.

exemplo de uso

Abaixo está um exemplo de uso que mostra como executar todo o sistema e obter recomendações de negociação:

from agents import MarketDataAnalyst, ValuationAgent, SentimentAgent, FundamentalsAgent, TradeSignalGenerator
# Inicializar cada agente
market_data_analyst = MarketDataAnalyst()
valuation_agent = ValuationAgent()
sentiment_agent = SentimentAgent()
fundamentals_agent = FundamentalsAgent()
trade_signal_generator = TradeSignalGenerator()
# Obter dados de mercado
market_data = market_data_analyst.get_market_data()
# Gerar sinais para cada inteligência
valuation_signal = valuation_agent.generate_signal(market_data)
sentiment_signal = sentiment_agent.generate_signal(market_data)
fundamentals_signal = fundamentals_agent.generate_signal(market_data)
Sinal de negociação integrado do #
final_trade_signal = trade_signal_generator.generate_signal([valuation_signal, sentiment_signal, fundamentals_signal])
print(f "Sinal de negociação composto: {final_trade_signal}")