ginlix-ai/LangAlpha
Claude Code for Financial Market
解決する課題
LangAlphaは、従来のAI金融ツールが単純すぎると感じる投資家向けに設計されています。単発の質問への回答ではなく、投資を、リサーチが時間の経過とともに蓄積される反復的なベイズ的プロセスとして扱います。エージェントが仮説を維持し、新しいデータに基づいて確信度を更新し、複数のセッションにわたって以前の分析を積み上げることができる永続的なワークスペースを提供することで、金融リサーチにおける「コンテキストの喪失」という問題を解決します。
仕組み
システムはデュアルモードのエージェントアーキテクチャを採用しています：
- PTC (Programmatic Tool Calling) モード: 深いリサーチのために、エージェントはDaytonaクラウドサンドボックス内でPythonコードを記述・実行します。これにより、大規模な金融データセットをローカルで処理し、最終結果のみを返すことができ、トークン制限を回避しコストを削減します。
- Flash モード: 素早い市場検索、対話型のQ&A、およびワークスペース管理用。
多層的なデータエコシステム（ginlix-data、FMP、Yahoo Finance）を統合し、Model Context Protocol (MCP) サーバーを使用して生データを取得します。リサーチは、専用の agent.md ノートファイルと、ユーザーの好みを保持しサンドボックスをまたいで知識を維持する長期メモリ・ストアを備えた、永続的なワークスペースに保存されます。
対象ユーザー
- 金融アナリストおよび投資家: 深い株式リサーチ、DCFモデルの構築、および数週間にわたる市場カタリストの追跡が必要な方。
- ポートフォリオ・マネージャー: 定期的な財務レポートの自動化や、AI分析をトリガーする価格トリガーアラートを設定したいユーザー。
ハイライト
- 永続的なワークスペース: 特定のリサーチ目標（例：「Q2リバランス」）のための専用サンドボックス。ファイル、スレッド、リサーチノートを保持します。
- プログラムによるツール呼び出し: サンドボックス内でPythonコードを実行し、LLMのコンテキストウィンドウを圧迫することなく複雑なデータ処理を処理します。
- 金融リサーチスキル: DCFモデリング、カバレッジレポートの作成、決算分析などのタスクのための23の事前構築済みワークフロー。
- インタラクティブなMarketView: エージェントがリアルタイムで注釈（トレンドライン、価格レベルの描画）を付与できる、TradingViewチャートを備えたWeb UI。
- エージェント・スウォーム: 大規模な市場スクリーニングのために、分離されたコンテキストを持つ並列非同期サブエージェントを派遣する機能。
- マルチモーダル・インテリジェンス: テクニカル分析のために、画像、PDF、ライブのローソク足チャートをネイティブに解釈します。