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AI Hedge Fund - 多Agent模拟对冲基金（教育用途）

Summary​

virattt 开源的 AI 对冲基金 PoC 项目，用 19 个 AI Agent 模拟对冲基金的投资决策流程。13 个投资大师风格 Agent（Buffett/Munger/Graham/Burry 等）+ 4 个分析 Agent（估值/情绪/基本面/技术）+ 风险管理 + 投资组合管理 Agent 协作运作。支持 CLI 和 Web 界面，支持 OpenAI/Claude/DeepSeek/Ollama 多种 LLM。仅供教育用途，不执行实际交易。

Key Concepts​

  • 多智能体系统 — 19个 Agent 协作的完整 multi-agent 实现案例
  • 对冲基金 — 模拟真实对冲基金的投资决策流程
  • 价值投资 — Graham/Buffett/Munger 等大师风格的 Agent 实现
  • Agent协作 — 调度-子智能体模式的实际金融应用
  • 风险管理 — Risk Manager Agent 计算指标、设置仓位限制
  • 回测 — 内置 backtester 验证策略历史表现

Tags​

ai-agent, multi-agent, finance, hedge-fund, trading, python, open-source, backtesting

Detailed Content​

架构设计（19个Agent）​

投资大师 Agent（13个）：Damodaran（估值）、Graham（价值）、Ackman（激进）、Wood（成长）、Munger（品质）、Burry（逆向）、Pabrai（低风险翻倍）、Taleb（尾部风险）、Lynch（十倍股）、Fisher（成长研究）、Jhunjhunwala（印度视角）、Druckenmiller（宏观）、Buffett（优质价值）

分析 Agent（4个）：估值（内在价值）、情绪（市场情绪）、基本面（财务数据）、技术（技术指标）

管理 Agent（2个）：Risk Manager（风险控制）、Portfolio Manager（最终决策）

运行方式​

# CLI 分析
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

# 回测
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

# 本地 LLM
poetry run python src/main.py --ticker AAPL --ollama

技术栈​

  • Python + Poetry
  • 支持 LLM：OpenAI / Anthropic Claude / Groq / DeepSeek / Ollama
  • 数据源：Financial Datasets API
  • Anthropic官方：多智能体协作5种主流模式怎么选、怎么用（宝玉译） — 对应"调度-子智能体"模式的实际应用
  • All Agentic Architectures - 17种AI Agent架构完整实现 — 17种 Agent 架构，本项目是多 Agent 协作的典型案例
  • 双城记：代码 Harness 演进到金融 Harness——Agent 进入价值世界的边界重建 — 金融 Harness 与代码 Harness 的对比
  • 你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践 — Agent 架构与工程实践