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解决的问题

本仓库提供了一个全面的生态系统，用于"Vibe Investing"，这是一种基于市场数据、新闻和链上信号，利用LLM收集、分析和验证投资决策的代理型管道。其目标是超越简单的LLM提示，构建一个结构化、多模型的"投资委员会"，以减少噪音并识别股票、加密货币和奢侈品领域的真正市场信号。

如何工作

该项目实现了多个专用工具和框架：

• 多LLM投资委员会： 使用不同的模型（Claude、Gemini、ChatGPT、DeepSeek）作为不同角色（例如，风险经理、量化策略师）来交叉验证宏观诊断和执行策略。
• CASSANDRA AI： 一个系统，通过多LLM集成监控DART电子披露，检测KOSDAQ市场中的结构性风险（例如，纸面公司、可疑并购）。
• ARDS-X 市场状态分类器： 一种量化工具，使用FRED和yfinance数据自动将市场状态分为五类（正常、调整、超卖、分配、衰退），以确定应用哪种交易策略。
• TokenForge： 一个提示优化器，将韩语提示转换为"洞穴人-超英文"以减少编码代理的令牌消耗。
• LAON VaultGuard： 一个安全工具，使用LLM检测Git仓库中的泄露私钥，支持通过Ollama的离线模式。
• Toss x AMQS 仪表板： 一个全栈仪表板，通过Toss开放API对韩国股票和ETF应用动量规则。

适用人群

• 寻找AI驱动市场分析和风险管理工具的量化交易员和投资者
• 对金融领域提示工程和令牌优化感兴趣的LLM开发者
• 希望自动化企业披露监控和关系映射的金融分析师

主要亮点

• 代理型投资管道： 从静态提示转向主动工具调用和多代理共识。
• 多样化的工具集： 包括市场状态分类器、披露监控器、安全扫描器和令牌优化器等。
• 精选的"Awesome"列表： 提供针对金融领域的量化脚本、交易机器人和提示库的深度评估。
• 实用的回测： 包含韩国和美国市场的实际回测报告（例如，ARDS-X和AMQS）。
• 多模型集成： 利用不同前沿LLM的优势，防止金融决策中的单一模型偏差。