我发现了一个AI量化神器，真的像在看巴菲特炒股！最关键的是他开源了
说实话，现在开源的量化框架多得像韭菜一样，GitHub上一搜一大堆，能跑的也多，但是靠谱的……没几个。
但最近我真挖到一个宝了，一上手就有种——“卧槽，这不就是自己组个AI投委会吗”😂
项目叫 ai-hedge-fund，全自动，开源的，六个智能代理配合炒股，关键是——思路好，细节狠，代码清爽，能扩展，而且，真的跑得动！
谁做的？
作者GitHub ID叫 @virattt，主页我扒了下，妥妥的“有追求”的技术控，AI+金融的重度发烧友。
GitHub从2011年开始更新，在2023年下半年至今几乎是每天都在更新项目，比我上班都积极！
怎么个“AI炒股”法？
项目核心是一组协作的智能Agent，不是说用一个模型预测买不买那么简单，而是分工明确，每个Agent干自己最擅长的活：
- 市场数据Agent：抓行情，清洗数据
- 量化指标Agent：MACD、RSI、布林带一顿分析
- 基本面Agent：PE、ROE、利润率，看得贼细
- 情绪Agent：看新闻、挖社交媒体，情绪分析那一套
- 风控Agent：控制最大回撤、波动率这些
- 投资组合管理Agent：最后拍板的那位，调仓、下单，全靠它
这套架构比你写个SMA交叉策略有意思多了吧？
有点像——“巴菲特+达里奥+索罗斯”坐一屋子里吵架，然后投票决定买啥😂
这个系统到底是怎么“串起来”的？
就算知道有六个Agent，也许你还是在想——“那这些Agent是怎么沟通的？”“谁先谁后？”“我自己加一个Agent会不会打断流程？”
这块我一开始也挺懵的，直到我硬着头皮撸了一遍源码，才搞清楚它其实整个系统是分了三大核心流程，结构很清晰：
第一步：数据层
项目一启动，首先是 Data Loader 开始工作。
它干嘛呢？很简单，就是：
- 拉取行情数据（比如用
yfinance） - 清洗：填充缺失值、对齐时间、处理极端值
- 存到内存或者本地缓存，供后面用
你可以在 src/data/ 目录里看到，数据加载和预处理是独立模块，这就意味着你想改数据源（比如接A股 Tushare / Akshare），只需要改这块逻辑就行，不影响后面逻辑，这设计我打100分。
第二步：Agent 层
处理完数据后，就轮到这几个“智能Agent”登场了。
每个Agent其实是一个Python类，都在 /src/agents/ 里，比如：
technicals.py：技术指标分析fundamentals.py：基本面分析sentiment.py：新闻/社媒情绪打分risk_manager.py：判断风控指标是否合格
这些Agent拿到数据以后，会跑自己的评分系统，比如给一支股票打分“看涨” or “看跌”。
最妙的是，它们并不互相干扰，每个Agent独立评分，然后把自己的结论传给“统筹大脑”
第三步：决策层
投资组合管理Agent 就像现实中基金经理的角色。
它拿到所有Agent的“建议报告”之后，开始“加权打分”，决定：
- 买还是不买
- 买多少
- 是否调仓
- 是否清仓
你可以理解为一个集成投委会。
举个例子，如果技术Agent说“这票看涨”，情绪Agent说“群众看空”，基本面Agent说“这公司财报真不错”，那投资组合Agent可能就会判断：
“OK，虽然情绪偏空，但基本面+技术面共振，我小仓位试探下。”
整个决策过程是透明的，你可以用 --show-reasoning 参数让它把思考过程全打印出来。
最后一步：执行 or 回测
你以为分析完就结束了吗？
不，还得落地。
系统分为两个模式：
- 实时模拟模式：根据当前市场数据做一次完整的“投委会决策”，模拟出下单动作
- 回测模式：在历史数据上反复跑策略，看最终收益、风险控制效果
这两个模块共用了前面所有逻辑，只是数据源不一样（一个是历史数据，一个是实时数据），你不用写两套代码。
所以整个流程其实是这样的：
是不是一下子清晰多了？
真能跑？我试了
实测有效。不是那种“写个README就没人管了”的死项目。
运行流程是这样的，几步就能起飞：
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
# 安装依赖（用poetry管理，强烈推荐）
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
poetry install
# 配置环境变量，填上你自己的API key
cp .env.example .env
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key
然后你可以直接模拟一轮决策：
poetry run python src/main.py --ticker NVDA,AAPL,MSFT
看到每个Agent的推理过程那一刻……真的有点惊艳。
像情绪Agent会说：
"英伟达最近负面新闻激增，散户情绪偏空。"
然后风控Agent会跳出来说：
"波动率过高，不建议大仓位。"
这哪是个普通策略，简直就是个AI版本的投委会现场了！
回测呢？可别光会“吹牛不下单”
我本来以为它只做“实时模拟”这块，结果一看——内置回测模块也安排上了，关键是：设计得很灵。
你可以直接回测单票，比如：
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL --start-date 2023-03-10 --end-date 2023-03-24
它会输出每笔交易、胜率、最大回撤、夏普比率……甚至你还可以改回测周期、调仓频率。
当然啦，默认策略偏保守，因为它是根据每个Agent“投票共识”来做决策的。如果你想加点激进风格，可以改Agent权重模型（源码在 /src/agents 里，都是类写的，很好拓展）。
踩过的坑，说点真话
项目确实牛，但也不是“开箱即用，闭眼赚钱”那么玄学。我在这几天试用里，还是踩了几个坑的，说说给你们避一避：
.env文件里默认是空的，自己要配数据API，不然报错（很多新手没注意）- 使用
yfinance抓历史数据，容易被限流，建议多准备几个数据源兜底 - 跑
backtester的时候，ticker写错了不会报中文错，会默默跳过，看起来像“没效果” - Agent的思考过程是打印在命令行的，有点混乱，建议你重定向保存到log方便调试
还有一个我很想说的点：这个项目很像真实世界的团队投资流程。
这点大部分人意识不到，觉得“哇，这不就自动选股嘛”，但我想说，这种结构本身才是它最强的地方。
因为它把“多视角博弈”这个事情建模进来了，而这，正是投资里最真实也最复杂的一部分。
进阶怎么玩？
聪明的你一定会问，那我可以改Agent逻辑吗？可以的，不仅可以，而且应该！
你完全可以写一个自己的Agent，比如模拟“雪球大V操作风格”，策略类继承下父类，重写下评分逻辑就能用了。
甚至你还可以把DeepSeek接进去当个“主观判断Agent”
值得玩吗？
非常值得。市面上“教你用Python量化”的文章和项目那么多，大多是“指标+回测+调参”那一套套路。
这个项目有点不一样。它的核心是“模拟人”，而不是“拟合市场”。
你在这个项目里学到的不只是代码、不是某种策略，而是怎么去思考“投资到底是怎么一回事”。
这就够了。
有兴趣的自己动手跑起来，不要光看热闹。这年头，能把一个完整投资逻辑开源出来的项目，真的不多了。
项目地址再贴一次：github.com/virattt/ai-…
我说的这些，只有你自己试过之后，才知道有没有吹牛。
