掘金 人工智能 08月04日
首个 A 股 AI 多智能体博弈应用,开源了。
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FinGenius是一款专为A股市场设计的开源AI分析工具,它打破了传统大模型在金融领域的局限。该项目采用多AI智能体协作与博弈辩论的创新原理,模拟了6位不同领域的专家(如舆情专家、游资猎手、风控大师等)进行深度分析。通过“协作研究”和“多轮辩论”两个核心环节,智能体们不仅各自从不同角度提供分析报告,还会就核心问题展开交锋,最终形成更具参考价值的综合分析结果。项目强调本土化训练和A股专属因子,并通过MCP协议和双环境设计,确保了数据的准确性和分析的深度,旨在为A股投资者提供更智能、更可靠的分析支持。

📈 **多智能体协作与博弈辩论**:FinGenius的核心创新在于引入了6个专业的AI分析智能体,它们分工明确,分别从舆情、游资、风控、技术、筹码和盘面异动等多个维度对A股进行深度分析。更重要的是,这些智能体并非独立工作,而是通过“协作研究”产生初步报告,再进入“多轮辩论”环节,相互质询、论证,最终形成更全面、更严谨的分析结论,有效避免了AI分析的“瞎忽悠”。

🌍 **专为A股设计的本土化解决方案**:与许多直接移植的通用模型不同,FinGenius的Agent模型训练数据100%源自A股市场,并为此打造了A股专属的特征工程和评估体系,如“A股适配度得分”。这种深度本土化处理,使其更能理解A股市场的独特性和复杂性,解决了通用大模型在A股市场“水土不服”的问题。

🛠️ **高效的自主研发架构与工具封装**:项目采用了“动态任务树”调度,任务重构耗时极短,效率远超静态框架。通过MCP协议封装了27个工具,允许Agent自主规划和调用,如同“搭乐高”般灵活。同时,其“Research+Battle”双环境设计,保证了信息筛选的高效性和分析辩论的结构化,为深度金融分析提供了坚实的技术支撑。

🧠 **“年轮记忆”与博弈论的深度融合**:FinGenius运用“年轮记忆规则算法”,能够记住用户的投资习惯和偏好,提供个性化分析体验。更深层次地,项目巧妙地将“博弈论”思想融入其中,让AI在信息不对称的市场环境中,通过预测和应对其他市场参与者的行为,做出更优的投资决策,这对于理解和把握A股市场的复杂动态至关重要。

逛 GitHub 的时候,发现了一个专门为 A 股打造的开源 AI 分析神器。

它采用多 AI 智能体协作+博弈辩论的原理,告别 AI 瞎忽悠的问题。

FinGenius 是首个 A 股博弈多智能体应用,堪称你的 AI 炒股智囊团,6 位专家在线帮你分析 A 股。

这个开源项目是国内 00 后团队搞出来的,太牛了。

01、项目简介

信息繁杂如迷宫、数据失真、通用大模型水土不服 ——A 股投研的三大痛点,终于有了解决方案。

如今,专为 A 股设计的多智能体开源项目 FinGenius 正式发布,16 个原生 Agent + 自主研发架构,这不仅是工具迭代,更是金融逻辑范式的重构。

FinGenius 团队历时 1700 天,打造出这款颠覆传统的智能金融分析工具。

GitHub地址:https://github.com/HuaYaoAI/FinGenius

工作原理

下面这张图可以把 FinGenius 的工作原理梳理的明明白白。

想象一下,你输入一个股票代码:FinGenius 内部立刻有 6 位专业的 AI 分析师(就是所谓的智能体)开始为你忙碌起来:

① 舆情专家: 火速扫描全网,分析市场情绪和热点。

② 游资猎手:紧盯龙虎榜数据,解读大资金的动向。

③ 风控大师:深挖最新政策动向,评估潜在风险。

④ 技术派:盯着K线和技术指标,判断关键支撑压力。

⑤ 筹码侦探:分析股东变动和筹码分布,识别主力意图。

⑥ 大单雷达:监控盘中实时的大单异动,捕捉买卖信号。

而且这 6 位 AI 分析智能体不是各干各的,是有前后流程的。看上面的两张图也能看出来:

第一步:协作研究 (Research):它们各自拿出看家本领,从不同角度深度分析这只股票,把各自的发现生成一份结构清晰、论据充分的 HTML 报告。

第二步:多轮辩论 (Battle):这步最精彩!报告呈现给多个 AI 智能体,它们不会简单认同报告,而是会围绕核心问题展开多轮辩论(默认2轮,可设置更多轮) 。就像一群经验丰富的投资老手在会议室里激烈讨论。

第三步:最终决策:经过协作研究和激烈辩论,FinGenius 将生成的 HTML 报告,以及各位 AI 专家的观点、最终的共识或主要分歧都呈现给你。

FinGenius 的聪明之处

① 专为 A 股而生:

逛逛之前也推荐过不少 A 股分析的开源项目,FinGenius 和它们不一样。FinGenius 靠 「动态任务树」调度,任务重构耗时 < 200ms,效率超静态框架 5 倍。

② 本土化训练:

拒绝「拿来主义」,不同于美股框架的汉化移植,Agent 模型的训练数据 100% 源自 A 股;特征工程打造 A 股专属因子;评估采用「A 股适配度得分」(含规则符合率、情绪准确率),而非通用指标。

③ MCP 协议与双环境:

数据保真与博弈底座。MCP 协议封装了 27 个工具,用户能像搭乐高一样操作,Agent 则会自主规划调用。

Research+Battle 双环境:Research 环境中,多智能体并行处理,各专业 AI 分析师同时启动,从海量数据源中高效筛选关键信息;

Battle 环境则是结构化的多智能体「思辨战场」,各智能体携带初步结论与核心证据,动态进行多轮观点交锋与论证。

④ 记性好:它用了「年轮记忆规则算法] ,能记住你的投资习惯和偏好,不是每次打开都失忆。(完整记忆体验在 APP 里,这个开源项目更多注重分析)。⑤ 懂博弈:核心创新在于引入「**博弈论」**思想(就像经典的「囚徒困境」),让智能体在信息不对称的市场环境下,通过预测对方行为来做出更优决策。

02

如何部署

下面是通过 Anaconda 来安装部署 FinGenius,并且对它进行配置启动。

FinGenius 是一个专攻 A 股、理念先进的开源 AI 投资分析工具

它最大的亮点是开发了 16 个专业的 AI 智能体分工协作(开源了 6 个智能体) ,并引入多轮辩论机制来提升分析的深度和可靠性,最终生成一份综合报告。

本项目仅供学习和研究,输出结果为 AI 推演,不构成任何投资建议。投资有风险,入市需谨慎。

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