コンテストトレード：イベント駆動型投資のためのAIマルチインテリジェンス取引フレームワーク

ContestTradeは革新的なマルチ・エージェント・トレーディングのフレームワークであり、イベント・ドリブン銘柄選択を専門とするAIトレーダーのチームを構築することを目的としている。このシステムは、投資会社の意思決定プロセスを模倣することで機能し、異なるAI知能が内部競争メカニズムを通じて互いに協力し、競争することを可能にする。全プロセスに人間の介入は必要なく、システムは自動的にA株市場全体をスキャンし、ニュース、発表、資本の流れなどの膨大なデータから特定のイベントによって引き起こされる投資機会を発見することができる。最終的には、何重ものスクリーニングと最適化を経て、システムは信頼できる推奨ポートフォリオを生成する。複雑な市場環境における意思決定の適応性と信頼性を向上させるために、複数のAIの「集合的な知恵」を利用することが、その中核となる設計思想である。

機能一覧

• 自動銘柄スクリーニングこのシステムは、市場全体を自動的にスキャンし、取引可能な銘柄候補のリストを作成するため、ユーザーが手作業で一つ一つスクリーニングする必要はありません。
• イベント主導型戦略短期的な市場ダイナミクスを捉えるため、ニュース、企業発表、資本フロー、業界政策など、触媒となるイベントによって引き起こされる投資機会に焦点を当てる。
• パーソナライズされたスマートボディの構成ユーザーは、設定ファイルを変更することで、リサーチ・エージェントの「取引信念」をカスタマイズすることができ、AIの挙動を自分独自の投資スタイルやリスク選好度に合わせることができる。
• 二段階の意思決定プロセスプロの投資チームのワークフローは、「データ処理」と「リサーチと意思決定」という2つの段階を通してシミュレーションされる。第一段階は、生データを処理し、有効なファクターを絞り込むことであり、第二段階は、これらのファクターに基づいて詳細な分析を行い、最終的な投資ポートフォリオを形成することである。
• コマンドライン対話型インターフェイス簡単なコマンドラインでの起動と操作で、分析時間の設定や最終分析レポート、売買シグナルの閲覧が可能です。

ヘルプの使用

ContestTradeは、すぐに使える完全なAIトレーディングリサーチ環境を提供します。以下に、このフレームワークのインストール、設定、使用方法の詳細をご覧いただけます。

1.インストールプロセス

インストールはとても簡単で、いくつかの基本的なステップを踏むだけです。GitとPython環境（Pythonバージョン3.10を推奨）をインストールする必要があります。

ステップ1：プロジェクトのコードをクローンする
まず、ターミナル（コマンドラインツール）を開いてgitコマンドを使って、プロジェクトのコードをGitHubからローカル・コンピューターにクローンする。

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

次に、クローンしたプロジェクトのディレクトリに移動する。

cd ContestTrade

ステップ2：仮想環境の作成とアクティベーション（推奨）
異なるPythonプロジェクト間でのライブラリの依存関係の衝突を避けるために、別の仮想環境を作成することを強く推奨します。以下は conda 一例を挙げよう。

という名前のファイルを作成する。 contesttrade で、Pythonのバージョンを3.10と指定する。

conda create -n contesttrade python=3.10

作成に成功したら、この仮想環境をアクティブにします。

conda activate contesttrade

アクティベーションが完了すると、ターミナルのコマンドプロンプトに次のように表示されます。 (contesttrade)現在、別の環境にいることを示す。

ステップ 3: プロジェクトの依存関係をインストールする
プロジェクトに必要な依存ライブラリはすべて requirements.txt ファイルを使用してください。ファイルを使用する。 pip コマンドをワンクリックでインストールできる。

pip install -r requirements.txt

このコマンドは、フレームワークの実行に必要なすべてのサードパーティ・ライブラリを自動的にダウンロードしてインストールする。

2.設定方法

アプリケーションを実行する前に、フレームワークがデータを取得してラージ・ランゲージ・モデル（LLM）を使用できるように、必要なAPIキーをいくつか設定する必要がある。

コンフィギュレーション・ファイルはプロジェクトのルート・ディレクトリにある config.yaml.このファイルをテキストエディタで開き、パーソナル・キーを記入してください。

必須設定項目：

• TUSHARE_KEY: Tushareは国内の金融データを提供するプラットフォームです。Tushareアカウントに登録し、専用のAPIキーを取得する必要がある。これは、株価や財務などの基本的なデータにアクセスするためのフレームワークの中核となるインターフェースであり、必ず入力する必要がある。
• LLMこれは、一般的なタスクを実行するためのビッグ言語モデリングAPIの設定です。選択したビッグモデルサービスプロバイダ（OpenAI、Smart Spectrum AI、Moonshotなど）に応じて、以下のフィールドに入力する必要があります。 api_keyそしてbase_url 歌で応える model_name.

オプションの設定項目：

• BOCHA_KEY 歌で応える SERP_KEYこれらは検索エンジンのAPIキーで、AI知能がインターネット上の情報を検索するために使用される。必要に応じて設定することができ、少なくとも1つ設定することで、AIがより幅広い情報を得られるようになる。
• LLM_THINKING複雑な推論タスクのための大規模な言語モデリングAPI。より深い思考を必要とするステップのために、より強力なモデルを構成することができます。
• VLM将来追加されるかもしれないグラフィカルな分析などの機能のための視覚的言語モデルのためのAPI。

コンフィギュレーションのサンプルは以下のようなものだ：

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.銘柄選択のカスタマイズ

ContestTradeの中核機能の一つは、ユーザーがリサーチエージェントの取引信念を定義できることです。各信念は、異なる投資戦略や市場観を表しています。

設定ファイルは contest_trade/config/belief_list.jsonこれはJSON形式のテキストファイルである。JSON形式のテキストファイルで、文字列の配列があり、各文字列はトランザクションの信念である。

修正方法
テキストエディタで開く belief_list.json 文書。中の信念の説明を修正したり、削除したり、追加したりすることができる。フレームワークは、ファイル内の各信念に対応するリサーチインテリジェンスを起動する。

信仰の例：

• 積極的な短期イベントドリブン戦略::

[
"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。"
]

• ロバストな決定論的イベント戦略::

[
"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。"
]

自分の投資理解に従って、好きなだけ信念を設計することができる。例えば、「北向きのファンドの動きとドラゴン・タイガー・リストの機関投資家の議席の共鳴」に注目する信念を追加すれば、システムはそのような機会を分析するように訓練される。

4.アクティベーションと使用

インストールと設定が完了したら、プログラムを開始できます。

プロジェクトのルート・ディレクトリ(ContestTrade ディレクトリ）、ターミナルを開き（仮想環境が有効になっていることを確認する）、以下のコマンドを実行する：

python -m cli.main run

プログラムが起動すると、対話型のターミナル・インターフェースに入ります。分析に使用する日付の入力を求めるプロンプトが表示される。 YYYY-MM-DD).分析したい日付を入力し、Enterを押すとシステムが作動します。

その後、各インテリジェンス（データ分析インテリジェンス、リサーチインテリジェンス）のログがターミナルで実行され始めるのが見えるだろう。全プロセスは完全に自動化されており、データの取得、要因の分析、レポートの作成、設定した信念に基づく銘柄のスクリーニングを行う。

すべてのタスクが完了すると、プログラムは端末に結果の要約を出力する。この要約には、個々のリサーチ・インテリジェンスが信念に従って見つけた売買シグナル（候補銘柄のリスト）が含まれている。この要約を直接見ることもできるし、AIが作成したより詳細な分析レポートを見ることもできる。

アプリケーションシナリオ

1. クオンツ・トレーディング研究者
   研究者はこのフレームワークを使って、金融市場におけるマルチ・インテリジェント・ボディ・システムの応用に関する理論を検証し、テストすることができる。インテリジェンスの行動や信念をカスタマイズしたり、さまざまなAI連携パターンが投資判断に与える影響を探ったり、より複雑な取引パラダイムを開発するためのスケーラブルなインフラとして利用したりすることができる。
2. 金融またはコンピューターサイエンスの学生
   ContestTradeは、クオンツ取引、人工知能、金融技術を学ぶ学生にとって理想的な学習ツールです。ラージ・ランゲージ・モデリング（LLM）とマルチ・インテリジェント・ボディのテクニックを複雑な金融意思決定シナリオに適用する方法を示す、完全な実世界のアプリケーション例を提供します。学生は実践的な練習を行い、コードや設定を修正することで理解を深めることができます。
3. 個人投資家およびテクノロジー愛好家
   テクノロジー主導の投資アプローチに関心のある個人投資家は、このフレームワークを利用して意思決定をサポートすることができる。自分の投資哲学に合致した「トレーディング・ビリーフ」を定義することで、AIを使って自動的に市場の潜在的なイベントドリブンの機会をスキャンして特定することができ、手作業で情報を選別する時間を大幅に節約することができる。

品質保証

1. 現在、どの国の株式市場がこの枠組みに支えられているのか？
   現在、ContestTradeフレームワークは中国A株市場のみをサポートしている。プロジェクトのロードマップによると、将来的には米国と香港の株式市場のサポートを拡大する計画がある。
2. このフレームワークを実行するためにお金を払う必要がありますか？
   ContestTradeプロジェクト自体はオープンソースで無料なので、ダウンロードして自由に使うことができる。しかし、このフレームワークを実行するには、いくつかのサードパーティ・サービスを呼び出す必要があり、コストが発生する可能性があります。例えば、Tushareデータ・インターフェース、Large Language Model (LLM)のAPIコール、検索エンジンのAPIなどは、支払いが必要な場合があります。
3. プログラマーでなくても、このフレームワークを使うことはできますか？
   このフレームワークを使うには、基本的なプログラミングの知識が必要であり、少なくともターミナル（コマンドライン）の使い方とYAML歌で応えるJSON文書化。中核となる分析プロセスは自動化されていますが、事前のインストールと設定ステップは、ユーザーが手動で行う必要があります。
4. このプログラムによって提供される売買シグナルは投資アドバイスですか？
   違う。このプロジェクトは、そのリスク声明において、ContestTradeが学術研究と教育目的のためのオープンソースプロジェクトであることを明記しています。取引シグナルや分析を含むすべてのアウトプットは、過去のデータに基づいたAIモデルの外挿であり、いかなる形の投資、金融、法律、税務上のアドバイスも構成するものではありません。すべての投資リスクは利用者の責任です。