AI Agent股票异动风控机器人实战（支持美股+A股）(高清同步)

在瞬息万变的全球金融市场中，人工盯盘的滞后性与反应速度早已无法满足高频交易与精细化风控的需求。利用 AI Agent 构建智能风控机器人，能够实现 7x24 小时的市场监控、情绪分析与自动化预警。本文将带你实战构建一个能够同时覆盖美股与 A 股市场的 AI 风控系统，融合量化指标计算与大模型认知能力。

一、 系统架构设计：双市场数据底座

美股与 A 股的交易机制、数据来源与时间戳均存在差异。我们的 Agent 需要首先解决“数据源异构”的问题。本实战采用统一的 MarketDataFetcher 接口，分别对接 Yahoo Finance（美股）和 Tushare（A 股）。

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import yfinance as yf
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List

class MarketDataFetcher:
    @staticmethod
    def fetch_us_stock(symbol: str, period: str = "1mo") -> pd.DataFrame:
        """获取美股数据，以 yfinance 为例"""
        try:
            ticker = yf.Ticker(symbol)
            df = ticker.history(period=period)
            # 统一列名
            df.rename(columns={'Open': 'open', 'High': 'high', 'Low': 'low', 'Close': 'close', 'Volume': 'volume'}, inplace=True)
            df.index.names = ['date']
            return df
        except Exception as e:
            print(f"Error fetching US stock {symbol}: {e}")
            return pd.DataFrame()

    @staticmethod
    def fetch_a_stock(symbol: str) -> pd.DataFrame:
        """获取 A 股数据，这里模拟数据结构，实战中可接 Tushare/Baostock"""
        # 模拟返回 A 股数据
        dates = pd.date_range(end=datetime.now(), periods=30)
        data = {
            'open': pd.Series(range(10, 40), index=dates) * 0.5 + 10,
            'close': pd.Series(range(11, 41), index=dates) * 0.5 + 10,
            'high': pd.Series(range(12, 42), index=dates) * 0.5 + 10.5,
            'low': pd.Series(range(9, 39), index=dates) * 0.5 + 9.5,
            'volume': pd.Series(range(10000, 40000), index=dates)
        }
        df = pd.DataFrame(data)
        return df

二、 量化风控引擎：指标计算与规则触发

风控 Agent 的“小脑”由量化规则构成。我们需要计算关键技术指标（如 RSI、MACD）来判断市场热度。

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import talib

class RiskEngine:
    @staticmethod
    def calculate_rsi(df: pd.DataFrame, period: int = 14) -> float:
        if len(df) < period:
            return 50.0
        closes = df['close'].values
        rsi = talib.RSI(closes, timeperiod=period)
        return rsi[-1]

    @staticmethod
    def check_volatility_risk(df: pd.DataFrame, threshold: float = 0.05) -> bool:
        """检查单日跌幅是否超过阈值"""
        if len(df) < 2:
            return False
        last_return = (df['close'].iloc[-1] - df['close'].iloc[-2]) / df['close'].iloc[-2]
        return abs(last_return) > threshold

    def evaluate(self, market_type: str, symbol: str) -> Dict:
        df = None
        if market_type == "US":
            df = self.fetch_us_stock(symbol)
        else:
            df = self.fetch_a_stock(symbol)
            
        if df.empty:
            return {"status": "error", "msg": "Data fetch failed"}

        rsi = self.calculate_rsi(df)
        is_volatile = self.check_volatility_risk(df)
        
        risk_level = "LOW"
        if rsi > 80 or rsi < 20:
            risk_level = "HIGH" # 超买或超卖
        if is_volatile:
            risk_level = "CRITICAL" # 剧烈波动

        return {
            "symbol": symbol,
            "market": market_type,
            "rsi": round(rsi, 2),
            "risk_level": risk_level,
            "current_price": df['close'].iloc[-1]
        }

三、 AI 认知 Agent：综合研判与决策

拥有量化指标还不够，真正的 AI Agent 需要结合宏观新闻、舆情等信息进行综合研判。我们将上面的量化结果作为上下文，输入给 LLM（如 GPT-4 或本地 Qwen），让其生成自然的日报和建议。

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import os

class AIAgentAnalyst:
    def __init__(self, api_key: str):
        # 此处模拟 OpenAI Client 初始化
        self.api_key = api_key
        self.client = None # 实际中初始化 OpenAI(api_key=api_key)

    def generate_report(self, risk_data: Dict) -> str:
        # 构建 Prompt
        prompt = f"""
        你是一个专业的金融风控分析师。请根据以下量化数据，生成一份简短的中文风控报告。
        
        市场类型: {risk_data['market']} ({'美股' if risk_data['market']=='US' else 'A股'})
        股票代码: {risk_data['symbol']}
        当前价格: {risk_data['current_price']}
        RSI 指标: {risk_data['rsi']}
        风险等级: {risk_data['risk_level']}
        
        要求:
        1. 解读当前 RSI 指标的含义（超买/超卖/正常）。
        2. 根据 risk_level 给出具体的操作建议（持有/减仓/规避）。
        3. 如果风险等级为 CRITICAL，用警示语气。
        """
        
        # 模拟 LLM 返回
        # response = self.client.chat.completions.create(...)
        # return response.choices[0].message.content
        
        # 模拟生成逻辑
        if risk_data['risk_level'] == "CRITICAL":
            return f"【紧急预警】{risk_data['symbol']} 市场波动剧烈，建议立即规避风险！RSI 为 {risk_data['rsi']}，处于极值区域。"
        elif risk_data['risk_level'] == "HIGH":
            return f"【风险提示】{risk_data['symbol']} 市场情绪过热/过冷，RSI 达到 {risk_data['rsi']}，建议密切观察，适当减仓。"
        else:
            return f"【市场平稳】{risk_data['symbol']} 波动正常，RSI 为 {risk_data['rsi']}，建议当前持仓策略保持不变。"

# 执行流程
if __name__ == "__main__":
    engine = RiskEngine()
    agent = AIAgentAnalyst(api_key="fake_key")
    
    # 监控美股
    us_data = engine.evaluate("US", "AAPL")
    us_report = agent.generate_report(us_data)
    print(f"美股报告:\n{us_report}\n")
    
    # 监控 A 股
    cn_data = engine.evaluate("CN", "600519") # 茅台
    cn_report = agent.generate_report(cn_data)
    print(f"A股报告:\n{cn_report}")

四、 总结与展望

通过 Python 的多数据源接入能力和 LLM 的认知能力，我们构建了一个具备“计算”与“思考”双重能力的风控机器人。这个 Agent 不仅能够跨越美股与 A 股的市场界限，还能自动解读复杂的量化指标，输出人类可读的决策建议。

在未来的实战扩展中，我们可以加入更多维度的数据（如美联储利率、A 股北向资金流向），并利用 LangChain 等框架构建更加复杂的 Agent 工作流，实现从“预警”到“自动执行交易”的闭环。这便是金融科技在 AI 时代的真正魅力。