ContestTrade: ein KI-Multi-Intelligenz-Handelsrahmen für ereignisgesteuertes Investieren

ContestTrade ist ein innovativer Multi-Agenten-Handelsrahmen, der darauf abzielt, ein Team von KI-Händlern aufzubauen, das sich auf die ereignisgesteuerte Aktienauswahl spezialisiert. Das System imitiert den Entscheidungsfindungsprozess einer Investmentfirma und ermöglicht es verschiedenen KI-Intelligenzen, über einen internen Wettbewerbsmechanismus zusammenzuarbeiten und miteinander zu konkurrieren. Der gesamte Prozess erfordert kein menschliches Eingreifen, und das System ist in der Lage, den gesamten Markt für A-Aktien automatisch zu scannen, um aus einer riesigen Menge von Daten wie Nachrichten, Ankündigungen und Kapitalströmen Anlagemöglichkeiten zu entdecken, die durch bestimmte Ereignisse ausgelöst werden. Schließlich generiert das System durch mehrere Schichten von Screening und Optimierung eine vertrauenswürdige Portfolioempfehlung. Die Kernidee des Systems besteht darin, die "kollektive Weisheit" mehrerer KI zu nutzen, um die Anpassungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Entscheidungsfindung in einem komplexen Marktumfeld zu verbessern.

Funktionsliste

• Automatisiertes AktienscreeningDas System scannt automatisch den gesamten Markt und erstellt eine Liste mit handelbaren Aktienkandidaten, so dass der Benutzer diese nicht mehr manuell einzeln prüfen muss.
• ereignisgesteuerte StrategieKonzentration auf Anlagemöglichkeiten, die durch katalytische Ereignisse wie Nachrichten, Unternehmensankündigungen, Kapitalströme, Branchenpolitik usw. ausgelöst werden, um die kurzfristige Marktdynamik zu erfassen.
• Personalisierte Smart Body KonfigurationDie Benutzer können die "Handelsüberzeugungen" des Research-Agenten anpassen, indem sie die Konfigurationsdatei so ändern, dass das Verhalten der KI ihrem eigenen Anlagestil und ihrer Risikobereitschaft entspricht.
• Zweistufiger EntscheidungsprozessDer Arbeitsablauf eines professionellen Investmentteams wird durch zwei Phasen simuliert: "Datenverarbeitung" und "Forschung und Entscheidungsfindung". In der ersten Phase werden die Rohdaten verarbeitet und die effektiven Faktoren verfeinert, während in der zweiten Phase auf der Grundlage dieser Faktoren eingehende Analysen durchgeführt und das endgültige Anlageportfolio gebildet wird.
• Interaktive BefehlszeilenschnittstelleEinfaches Starten und Bedienen über die Befehlszeile: Die Benutzer können problemlos Analysezeiten einrichten und endgültige Analyseberichte und Handelssignale anzeigen.

Hilfe verwenden

ContestTrade bietet eine komplette, sofort einsatzbereite KI-Handelsforschungsumgebung. Nachfolgend finden Sie Einzelheiten zur Installation, Konfiguration und Verwendung dieses Frameworks.

1. das Installationsverfahren

Der Installationsprozess ist sehr einfach und erfordert nur wenige grundlegende Schritte. Sie müssen Git und eine Python-Umgebung installieren (Python Version 3.10 wird empfohlen).

Schritt 1: Klonen des Projektcodes
Öffnen Sie zunächst Ihr Terminal (Befehlszeilentool) und verwenden Sie den BefehlgitBefehl, um den Code des Projekts von GitHub auf Ihren lokalen Computer zu klonen.

git clone https://github.com/FinStep-AI/ContestTrade.git

Wechseln Sie dann in das Verzeichnis des Projekts, das Sie gerade geklont haben.

cd ContestTrade

Schritt 2: Erstellen und Aktivieren der virtuellen Umgebung (empfohlen)
Um Bibliotheksabhängigkeitskonflikte zwischen verschiedenen Python-Projekten zu vermeiden, ist es sehr empfehlenswert, eine separate virtuelle Umgebung zu erstellen. Hier ist ein Beispiel für eine conda Ein Beispiel.

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen contesttrade und geben Sie Python Version 3.10 an.

conda create -n contesttrade python=3.10

Nach erfolgreicher Erstellung aktivieren Sie diese virtuelle Umgebung.

conda activate contesttrade

Nach der Aktivierung wird die Eingabeaufforderung vor Ihrem Terminal angezeigt (contesttrade)und zeigt damit an, dass Sie sich gerade in dieser separaten Umgebung befinden.

Schritt 3: Projektabhängigkeiten installieren
Alle Bibliotheken, die für das Projekt benötigt werden, sind in der Datei requirements.txt Datei. Verwenden Sie die pip Befehl kann mit einem Klick installiert werden.

pip install -r requirements.txt

Mit diesem Befehl werden automatisch alle Bibliotheken von Drittanbietern heruntergeladen und installiert, die für die Ausführung des Frameworks erforderlich sind.

2. die Anweisungen zur Konfiguration

Bevor Sie die Anwendung ausführen, müssen Sie einige notwendige API-Schlüssel konfigurieren, damit das Framework Daten abrufen und das Large Language Model (LLM) verwenden kann.

Die Konfigurationsdatei befindet sich im Stammverzeichnis des Projekts config.yaml. Bitte öffnen Sie diese Datei mit einem Texteditor und tragen Sie Ihren persönlichen Schlüssel ein.

Erforderliches Konfigurationselement:

• TUSHARE_KEYTushare ist eine Plattform, die inländische Finanzdaten zur Verfügung stellt. Sie müssen sich für ein Tushare-Konto registrieren und erhalten Ihren exklusiven API-Schlüssel. Dies ist die Hauptschnittstelle für den Rahmen für den Zugang zu grundlegenden Daten wie Aktienkursen, Finanzdaten usw. und muss ausgefüllt werden.
• LLMBig Language Modelling API: Dies ist die Konfiguration der Big Language Modelling API für die Durchführung allgemeiner Aufgaben. Je nach dem von Ihnen gewählten Big-Model-Dienstanbieter (z. B. OpenAI, Smart Spectrum AI, Moonshot usw.) müssen Sie die folgenden Felder ausfüllen api_keyundbase_url im Gesang antworten model_name.

Optionales Konfigurationselement:

• BOCHA_KEY im Gesang antworten SERP_KEYDies sind API-Schlüssel für Suchmaschinen, mit denen KI-Intelligenzen nach Informationen im Internet suchen können. Sie können sie nach Bedarf konfigurieren, und die Konfiguration von mindestens einem Schlüssel kann der KI helfen, ein breiteres Spektrum an Informationen zu erhalten.
• LLM_THINKINGSie können ein leistungsfähigeres Modell für Schritte konfigurieren, die tiefere Überlegungen erfordern.
• VLMAPIs für die visuelle Sprachmodellierung für mögliche künftige Ergänzungen wie die grafische Analyse.

Eine Beispielkonfiguration könnte wie folgt aussehen:

TUSHARE_KEY: "你的tushare密钥"
BOCHA_KEY: "你的bocha密钥"
SERP_KEY: ""
LLM:
api_key: "你的llm_api_key"
base_url: "你的llm_base_url"
model_name: "gpt-4"
LLM_THINKING:
api_key: "你的llm_api_key"
base_url: "你的llm_base_url"
model_name: "gpt-4-turbo"
VLM:
api_key: ""
base_url: ""
model_name: ""

3. individuelle Präferenzen bei der Aktienauswahl

Eines der Hauptmerkmale von ContestTrade ist, dass der Benutzer die Handelsüberzeugungen des Research-Agenten definieren kann. Jede Überzeugung steht für eine andere Anlagestrategie oder Marktperspektive.

Die Konfigurationsdatei befindet sich im Verzeichnis contest_trade/config/belief_list.jsonEs handelt sich um eine Textdatei im JSON-Format. Es handelt sich um eine Textdatei im JSON-Format mit einem Array von Strings, von denen jeder ein Transaktionsglaube ist.

Ändern:
Öffnen mit einem Texteditor belief_list.json Dokument. Sie können die Beschreibungen der darin enthaltenen Überzeugungen ändern, löschen oder hinzufügen. Das Framework startet für jede Überzeugung in der Datei eine entsprechende Forschungsintelligenz.

Beispiel Glaube:

• Aggressive kurzfristige, ereignisorientierte Strategien::

[
"专注于短期事件驱动机会：优先关注公司公告、并购重组、订单暴增、技术突破等催化事件；偏好中小市值、高波动的题材股，适合激进套利策略。"
]

• Robuste deterministische Ereignisstrategie::

[
"专注于稳健的确定性事件：关注分红、回购、业绩预告确认、重大合同落地和政策利好等；偏好大盘蓝筹、低波动、确定性高的标的，适合稳健配置。"
]

Sie können so viele Glaubenssätze erstellen, wie Sie möchten, je nach Ihrem eigenen Anlageverständnis. Zum Beispiel können Sie einen Fokus auf "nördliche Kapitalbewegungen und die Resonanz der institutionellen Sitze auf der Dragon Tiger Liste" Überzeugungen hinzufügen, wird das System speziell für diesen Zweck trainiert werden, ein intelligenter Körper, um solche Chancen zu analysieren.

4. aktivierung und nutzung

Nach Abschluss der Installation und Konfiguration können Sie das Programm starten.

Im Stammverzeichnis des Projekts (ContestTrade Verzeichnis), öffnen Sie ein Terminal (stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiviert ist) und führen Sie den folgenden Befehl aus:

python -m cli.main run

Wenn das Programm startet, erscheint eine interaktive Terminalschnittstelle. Es wird Sie auffordern, ein Datum für die Analyse einzugeben (im Format YYYY-MM-DD). Geben Sie das Datum ein, das Sie analysieren möchten, und drücken Sie die Eingabetaste, damit das System seine Arbeit aufnimmt.

Danach sehen Sie die Protokolle der einzelnen Intelligenzen (Data Analytics Intelligence, Research Intelligence), die im Terminal zu laufen beginnen. Der gesamte Prozess ist vollständig automatisiert. Sie erfassen Daten, analysieren Faktoren, erstellen Berichte und screenen Aktien auf der Grundlage der von Ihnen festgelegten Glaubenssätze.

Nach Abschluss aller Aufgaben gibt das Programm eine Zusammenfassung der Ergebnisse auf dem Terminal aus, die die Handelssignale (Liste der Aktienkandidaten) enthält, die von den einzelnen Forschungsintelligenzen entsprechend ihren Überzeugungen gefunden wurden. Sie können sich diese Zusammenfassung direkt ansehen oder einen detaillierteren, von der KI erstellten Analysebericht abrufen.

Anwendungsszenario

1. Forscher im Bereich des quantitativen Handels
   Forscher können diesen Rahmen nutzen, um Theorien über die Anwendung von multi-intelligenten Körpersystemen auf den Finanzmärkten zu testen und zu validieren. Sie können das Verhalten und die Überzeugungen der Intelligenzen anpassen, die Auswirkungen verschiedener KI-Kollaborationsmuster auf Anlageentscheidungen untersuchen und es als skalierbare Infrastruktur zur Entwicklung komplexerer Handelsparadigmen nutzen.
2. Studenten der Finanzwissenschaften oder Informatik
   ContestTrade ist ein ideales Lernwerkzeug für Studenten, die quantitativen Handel, künstliche Intelligenz oder Finanztechnologie studieren. Es bietet ein komplettes, reales Anwendungsbeispiel, das zeigt, wie man Large Language Modelling (LLM) und Multi-Intelligent Body Techniken auf komplexe finanzielle Entscheidungsszenarien anwendet. Die Studenten können praktische Erfahrungen sammeln und ihr Verständnis durch die Änderung von Code und Konfigurationen vertiefen.
3. Privatanleger und Technologiebegeisterte
   Privatanleger, die an einem technologiegestützten Ansatz für Investitionen interessiert sind, können diesen Rahmen zur Unterstützung ihrer Entscheidungsfindung nutzen. Indem sie "Handelsüberzeugungen" definieren, die mit ihrer Anlagephilosophie übereinstimmen, können sie KI nutzen, um potenzielle ereignisgesteuerte Chancen auf dem Markt automatisch zu scannen und zu identifizieren, was ihnen viel Zeit bei der manuellen Durchsicht von Informationen erspart.

QA

1. Welche Aktienmärkte in den einzelnen Ländern werden derzeit durch diesen Rahmen unterstützt?
   Derzeit unterstützt das ContestTrade-System nur den chinesischen A-Aktienmarkt. Laut der Roadmap des Projekts ist geplant, die Unterstützung für die Aktienmärkte in den USA und Hongkong in Zukunft zu erweitern.
2. Muss ich für den Betrieb dieses Frameworks bezahlen?
   Das ContestTrade-Projekt selbst ist quelloffen und kostenlos, Sie können es herunterladen und frei verwenden. Der Betrieb dieses Frameworks erfordert jedoch den Aufruf einiger Dienste von Drittanbietern, die Kosten verursachen können. Zum Beispiel können die Tushare-Datenschnittstelle, API-Aufrufe für das Large Language Model (LLM) und APIs für Suchmaschinen kostenpflichtig sein.
3. Kann ich diesen Rahmen verwenden, wenn ich kein Programmierer bin?
   Die Verwendung dieses Frameworks erfordert einige grundlegende Programmierkenntnisse, zumindest aber ein Verständnis für die Verwendung des Terminals (Befehlszeile), die Konfiguration derYAMLim Gesang antwortenJSONDokumentation. Während der Kernanalyseprozess automatisiert ist, müssen die vorbereitenden Installations- und Konfigurationsschritte vom Benutzer manuell durchgeführt werden.
4. Handelt es sich bei den von diesem Programm gelieferten Handelssignalen um eine Anlageberatung?
   Nein. In der Risikoerklärung des Projekts heißt es eindeutig, dass ContestTrade ein Open-Source-Projekt für akademische Forschungs- und Bildungszwecke ist. Alle Ergebnisse, einschließlich der Handelssignale und Analysen, sind KI-Modellextrapolationen auf der Grundlage historischer Daten und stellen keine Form der Anlage-, Finanz-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Die Nutzer sind für alle Investitionsrisiken verantwortlich.