Инвестиционная система AI: автоматизированная система принятия инвестиционных решений по акциям A, использующая мультиинтеллектуальную систему для анализа рыночных данных

Общее введение

A_Share_investment_Agent - это помощник в принятии инвестиционных решений по акциям A-share, основанный на мультиинтеллектуальной системе. Система предназначена для генерирования торговых сигналов путем использования нескольких совместных интеллектов для анализа рыночных данных, расчета внутренней стоимости акций и анализа настроений на рынке, а также фундаментальных данных. Такой подход помогает инвесторам лучше понять динамику рынка и принимать более обоснованные инвестиционные решения. Проект предназначен исключительно для образовательных целей и не предназначен для реальной торговли или инвестирования.

Список функций

• Анализ рыночных данных: сбор и предварительная обработка рыночных данных
• Агенты оценки: вычисляют внутреннюю стоимость акций и генерируют торговые сигналы
• Sentiment Brokerage: анализ настроения рынка и генерация торговых сигналов
• Фундаментальный агент: анализирует фундаментальные данные и генерирует торговые сигналы
• Интегрированная генерация торговых сигналов: интегрируйте сигналы, генерируемые различными интеллектуальными системами, для предоставления интегрированных торговых рекомендаций

Использование помощи

Процесс установки

1. Клонируйте код проекта:

   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. Настройте переменные окружения:
   На основании проекта .env.example файл создает .env файл и заполните соответствующие записи конфигурации.

Функции Поток операций

Анализ рыночных данных

Модуль анализа рыночных данных отвечает за сбор и предварительную обработку рыночных данных. Вызывая API источника данных, регулярно получают последние данные о рынке и обрабатывают их для последующего использования интеллектом.

Агент по оценке

Модуль Valuation Agent отвечает за расчет внутренней стоимости акций на основе рыночных данных. Модуль генерирует оценку внутренней стоимости каждой акции, используя различные модели оценки, такие как модели дисконтированных денежных потоков, модели относительной оценки и т. д.

эмоциональный агент

Модуль Sentiment Proxy генерирует сигналы настроения рынка, анализируя данные о настроении рынка из новостей, социальных сетей и других каналов. Модуль использует методы обработки естественного языка для извлечения эмоциональных тенденций из текста и преобразования их в количественные сигналы.

Фундаментальные агенты

Модуль Fundamental Proxy генерирует фундаментальные сигналы, анализируя финансовую отчетность компании, операционные данные и другую фундаментальную информацию. Модуль использует анализ финансовых коэффициентов, анализ трендов и другие методы для оценки фундаментального положения компании.

Интегрированная генерация торговых сигналов

Модуль Integrated Trading Signal Generation объединяет сигналы, генерируемые различными интеллектуальными системами, для предоставления интегрированных торговых рекомендаций. Сигналы от различных интеллектов объединяются с помощью взвешенного усреднения, механизмов голосования и других методов для создания окончательных торговых рекомендаций.

Пример использования

Ниже приведен пример использования, показывающий, как запустить всю систему и получить торговые рекомендации:

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}")