📰 [分享创造] 最近整理了一个个人 AI 股市投研助手项目： PersonalTradingAgents
[分享创造] 最近整理了一个个人 AI 股市投研助手项目： PersonalTradingAgents
项目不是自动交易工具，也不是荐股工具，更像是一个本地 AI 投研助手。 目前主要做了几块： 1. A 股数据适配 原版更偏美股语境，我这边适配了一些 A 股常用数据来源，用来获取行情、K 线、公告、新闻、研报、概念板块、行业板块、资金流、市场热度等信息。 这些数据会作为 Agent 分析的基础材料，让分析更贴近 A 股里的政策驱动、题材轮动、板块联动和公告催化。 2. 多 Agent 分析 保留了 TradingAgents 的多 Agent 思路，让不同 Agent 从市场、新闻、基本面、情绪、风险、催化等角度整理信息，再形成结构化分析结果。 相比直接问大模型“某只股票怎么看”，这种方式更强调材料整理、视角拆分和分析过程。 3. 板块和方向观察 A 股很多时候需要结合板块、题材和资金方向看。 所以项目里也做了板块发现和方向观察，用来辅助整理近期值得继续跟踪的行业、概念和事件线索。 4. 持仓、交易和复盘记录 支持本地记录持仓、交易和复盘内容。 主要是为了把当时的分析材料、判断依据和后续变化留存下来，方便后面回看和总结。 5. 本地 LLM Wiki 知识库
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项目不是自动交易工具，也不是荐股工具，更像是一个本地 AI 投研助手。 目前主要做了几块： 1. A 股数据适配 原版更偏美股语境，我这边适配了一些 A 股常用数据来源，用来获取行情、K 线、公告、新闻、研报、概念板块、行业板块、资金流、市场热度等信息。 这些数据会作为 Agent 分析的基础材料，让分析更贴近 A 股里的政策驱动、题材轮动、板块联动和公告催化。 2. 多 Agent 分析 保留了 TradingAgents 的多 Agent 思路，让不同 Agent 从市场、新闻、基本面、情绪、风险、催化等角度整理信息，再形成结构化分析结果。 相比直接问大模型“某只股票怎么看”，这种方式更强调材料整理、视角拆分和分析过程。 3. 板块和方向观察 A 股很多时候需要结合板块、题材和资金方向看。 所以项目里也做了板块发现和方向观察，用来辅助整理近期值得继续跟踪的行业、概念和事件线索。 4. 持仓、交易和复盘记录 支持本地记录持仓、交易和复盘内容。 主要是为了把当时的分析材料、判断依据和后续变化留存下来，方便后面回看和总结。 5. 本地 LLM Wiki 知识库
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