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解决的问题

它提供了一个概念验证框架，用于探索如何利用 AI 进行交易决策。它允许用户在不承担实际资本风险的情况下，构建、回测和模拟对冲基金的纸上交易。

工作原理

该系统使用由 LLM 驱动的“阿尔法模型”来分析从 Financial Datasets API 获取的金融数据（价格、基本面和收益）。用户定义一个“指令”（指定策略、风险参数和再平衡周期），然后将该指令应用于特定的股票代码以模拟交易周期。

适用对象

专为对 AI 与量化金融交集感兴趣，并希望在模拟环境中实验 AI 驱动型投资策略的研究人员和学习者设计。

亮点

• 多 LLM 支持：兼容包括 Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Google、xAI 和 Kimi 在内的提供商。
• 回测：能够在历史数据上运行指令，以可视化相对于基准的权益曲线。
• 基于指令的配置：将基金的策略和风险设置与正在交易的具体资产分开。
• 交互式终端应用：包含用于构建和管理基金的 CLI。