YUHAI0/fin-agent

解决的问题

Fin-Agent 提供了一个用于复杂金融分析的自然语言接口，消除了用户编写代码或记住复杂命令以访问市场数据、执行技术分析或回测交易策略的需求。

工作原理

它作为一个AI代理，将大语言模型（如 DeepSeek、Kimi 或通过 Ollama 部署的本地模型）与 Tushare 金融数据 API 集成。该代理将用户的自然语言查询转换为数据请求，利用 LLM 分析结果，并可执行特定工具完成股票筛选、策略回测和价格监控等任务。

适用人群

专为希望利用 AI 快速查询股票报价、分析财务报表、监控宏观经济指标并测试交易策略，而无需手动数据处理的投资者和金融分析师设计。

核心亮点

• 自然语言交互：使用中文直接查询股票价格、财务报告和宏观经济数据（GDP、CPI、M2）。
• 智能股票筛选：根据用户对基本面或技术面条件的自然语言描述，自动筛选股票。
• 策略回测：内置引擎支持超过 20 种策略（如 MACD、RSI、Turtle、布林带），输出收益与回撤数据。
• 投资组合与提醒管理：支持模拟投资组合追踪和通过邮件发送的自动价格提醒。
• 个性化配置文件：记忆用户投资风格（如保守型 vs. 进取型），提供定制化建议。
• 多模型支持：兼容多种商业 LLM 及通过 OpenAI 兼容 API 部署的本地模型。