BruceLanLan/augur

解決する課題

Augurは、1つの銘柄に対して多様で専門的な投資見解を得るのが難しいという課題に対処します。1つの情報源に頼るのではなく、ウォーレン・バフェット、レイ・ダリオ、キャシー・ウッドなど18人の伝説的投資家からなる「投資意思決定委員会」をシミュレートし、重み付きコンセンサス、リスク調整済みのポジションサイズ、特定の銘柄に関する構造化された議論を提供します。

動作方法

このシステムは、4つの投資理論（バリューやグロース、マクロ、中国バリュー）に分類される18人の著名投資家の哲学をモデル化したAIエージェントを使用しています。SEC EDGARやyfinanceなどのリアルタイム金融データを統合して分析を行います。ユーザーは、fetch → analyze → consensus → committee → debate → sentiment の複数ステップワークフローをトリガーし、包括的な判断を得られます。プロジェクトはModel Context Protocol (MCP)も実装しており、ClaudeやHermesなどのAIエージェントがAugurのワークスペースとツールに直接アクセスできます。

対象ユーザー

プロの投資委員会の議論をシミュレートしたい投資家や研究者、異なる投資理論を比較したい人、あるいは自身のAIエージェントワークフローに専門的株式分析を統合したい人向けです。

主な特徴

• 投資委員会シミュレーション：クラシックバリュー、マクロ・オールウェザーなど事前に設定された委員会、または伝説的投資家のカスタム組み合わせ。
• 定量的コンセンサス：Augurスコア（0–10）、BUY/NEUTRAL/SELLのシグナル、Kelly基準に基づくポジション提案を提供。
• 構造化された議論：選択された投資家同士を対立させ、買い・売りの根拠を自動生成。
• エージェント統合：13のツールを備えた完全なMCPサポートにより、外部AIエージェントがターミナル設定を読み書きし、分析パイプラインを実行可能。
• リアルタイムデータ統合：公式のSEC EDGAR 10-K/10-Q提出書類を用いて基本財務指標を算出し、役員の内輪取引や機関投資家の保有状況を追跡。