DeepAgents：プロ級の株式調査のためのAIインテリジェンス

DeepAgentsは、AIを搭載した株式調査アシスタントです。 LangChainのDeepAgentフレームワークを使用して構築され、プロのアナリストのレポートに近い結果を持つ非常に詳細な財務分析を提供することができる。 このプロジェクトは通常のチャットボットとは異なり、より複雑なシステムを内蔵している。このシステムには、さまざまなタスクを担当する「副知性体」、プランニングのためのツール、さまざまなデータツールの統合などがあり、最終的にはプロレベルの株式分析レポートを出力することができる。 システムの中核をなすのは、複雑で長期的な思考を要する作業を専門とするディープ・インテリジェンス・アーキテクチャーである。 詳細なシステム・コマンド、タスク計画ツール、サブ・インテリジェンス、ファイル・システムを連携して動作する主要コンポーネントとして使用することで、AIが専門家のようにトピックを掘り下げることを可能にしている。 このストック・リサーチ・アシスタントは、このアーキテクチャーの具体的な応用例であり、専門的な金融分析タスクを効率的にこなすように設計されている。

機能一覧

• 多次元分析ファンダメンタルズ、テクニカル指標、リスク。
• プロフェッショナル・サブインテリジェンスシステム内には、ファンダメンタルズ・アナリスト、テクニカル・アナリスト、リスク評価者など、異なる分野の専門家の役割を果たす複数の独立したAIインテリジェンスがあります。
• リアルタイム・データ・アクセス:: リアルタイムの株価、企業の財務諸表、様々なテクニカル指標のデータにアクセスすることができます。
• 体系的なワークフロー調査プロセスは、分析の完全性と体系性を確保するために、構造化された一連の方法論に従っている。
• ウェブインターフェースコマンドの入力や結果の表示に、使いやすいGradioベースのウェブ・インターフェースを提供。
• 専門的なレポートの作成: 分析が完了すると、投資推奨と目標価格を記載した専門的な調査レポートが自動的に作成されます。
• 分析効率の向上:: これまで何時間も何日もかかっていた調査を数分に短縮する。

ヘルプの使用

このツールは、ローカルのコンピューター上で動作するAIアプリケーションで、ローカルの大規模言語モデル（LLM）に依存して駆動する。使用する前に、いくつかの環境設定とインストールを行う必要があります。

1.環境準備

コンピュータを使用するには、以下の条件を満たす必要があります：

• パイソンインストールが必要 3.8 またはそれ以降のバージョンのPython。
• オーラマこれは大規模な言語モデルをローカルで実行するためのツールです。

2.設置プロセス

ステップ1: Ollamaのインストール
Ollamaを使えば、Llama 2のような強力な言語モデルを自分のコンピュータで実行できる。

• ターミナル（macOSまたはLinux）またはコマンドプロンプト（Windows）を開く。
• 以下のコマンドを実行し、Ollamaをダウンロードしてインストールする：

  curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
  

• インストールが完了したら、分析に使用する言語モデルをダウンロードする必要があります。例えば、オープンソースのgpt-ossモデル

  ollama pull gpt-oss
  

  このプロセスは数ギガバイトのモデルファイルをダウンロードしますので、しばらくお待ちください。

ステップ 2: DeepAgents プロジェクト・コードのダウンロード

• 利用するgitツールを使ってプロジェクトのコードベースをクローンする。ターミナルを開いて実行する：

  git clone https://github.com/sagar-n/deepagents.git
  

• プロジェクト・カタログにアクセスする：

  cd deepagents
  

ステップ3：Pythonの依存関係をインストールする

• プロジェクトに必要なPythonライブラリはすべてrequirements.txtを使うことができます。ファイルにはpipコマンドで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deepagentsそしてlangchainそしてyfinanceおよびその他の必要なすべてのライブラリ。

3.運営と使用方法

ステップ1：アプリケーションの起動

• すべての依存関係がインストールされ、Ollamaがバックグラウンドで実行されていることを確認してください。
• プロジェクトのルート・ディレクトリで、以下のコマンドを実行してプログラムを起動する：

  python research_agent.py
  

• プログラム開始後、ターミナルに以下のような出力が表示される：
  Running on local URL: http://127.0.0.1:7860

ステップ2：ウェブインターフェースを開く

• ブラウザ（Chrome、Firefoxなど）を開く。
• 上の端末に促されるまま、アドレスバーにアドレスを入力する：http://127.0.0.1:7860 もしかしたら http://localhost:7860.
• テキスト入力ボックスと送信ボタンがある、すっきりとしたウェブインターフェイスが表示されます。

ステップ3：分析指示の入力

• テキストボックスには、分析したい要件を自然言語で入力できます。AIがあなたの意図をより理解できるように、あなたの指示はより詳細に書くことができます。

基本的な分析例：
アップル社（ティッカーシンボルAAPL）の徹底的な分析を行いたい方で、6ヶ月の投資を予定している方はエントリー可能です：

对苹果公司（AAPL）进行一次全面的分析，投资期限为6个月。请包括：
1. 当前的财务表现
2. 带有交易信号的技术分析
3. 风险评估
4. 包含目标价位的投资建议

高度なアナリティクスの例：

• ポートフォリオ分析: 比较苹果（AAPL）、微软（MSFT）和谷歌（GOOGL），为我的投资组合分配提供建议。
• 業界研究: 分析一下2025年第一季度科技行业的前景。
• 特定のリスク評価: 评估投资特斯拉（TSLA）的风险。
• テクニカル指標の分析: 提供英伟达（NVDA）的技术分析和建议的入场点位。

ステップ4：分析レポートを見る

• 入力後、「Submit」ボタンをクリックしてください。
• AIインテリジェント・ボディ・システムが動き出す。サブインテリジェンスを呼び出し、分割してデータを取得し、分析し、最終的に完全なレポートにまとめる。
• 分析プロセスには数分かかることがあります。完了すると、詳細な株式調査レポートがウェブインターフェースに直接表示されます。レポートはわかりやすくフォーマットされており、サマリー、ファンダメンタル分析、テクニカル分析、リスク評価などのモジュールが含まれています。

アプリケーションシナリオ

1. 個人投資家スタディ
   個人投資家はこのツールを使って、特定の銘柄に関するプロ級の分析に素早くアクセスし、より多くの情報に基づいた投資判断を下すことができる。手作業でデータを収集・分析する時間を大幅に節約できる。
2. 財務アナリスト・サポート
   金融アナリストは、初期調査のツールとして使用し、基本的なレポートを素早く作成し、それを基に、より深く、よりパーソナライズされた分析を構築して生産性を高めることができる。
3. 学生と研究者の学習
   このプロジェクトは、金融や投資を研究している学生や研究者にとって素晴らしい事例である。AI技術を複雑な金融分析シナリオに応用することで、学習や実践に役立てることができることを示している。
4. 自動レポート作成
   大量の在庫分析レポートを定期的に作成する必要があるシナリオでは、このツールのフレームワークを二次開発に使用し、レポート作成プロセスを自動化およびバッチ化することができます。

品質保証

1. このツールの分析は信頼できるのか？
   分析は、リアルタイムの金融データと実証済みの分析モデルに基づいて作成されており、高い参照価値を有しています。ただし、プロのファイナンシャル・アドバイザーに代わるものではなく、すべての出力は教育・研究目的のみであり、ファイナンシャル・アドバイスを構成するものではありません。
2. 支払いは必要ですか？
   このプロジェクトはオープンソースで、無料で使うことができる。しかし、これを実行するには、Ollamaと大きな言語モデルをローカルにデプロイする必要があり、あなたのコンピュータのコンピューティング・リソース（CPUやGPUなど）を占有することになる。
3. A株や香港株の分析はできますか？
   ツールはデフォルトでyfinanceライブラリーはデータを取得し、主なサポートは米国株のようなYahoo Financeで利用可能な市場である。A株や香港株を分析したい場合は、コードを修正したり、中国市場に適したデータソースインターフェイスに置き換えたり、追加したりする必要があるかもしれません。
4. 分析モデルをカスタマイズしたり、新しい分析ツールを追加することはできますか？
   できる。このプロジェクトは拡張性に優れている。コードにカスタムツール関数を追加したり、環境・社会・ガバナンス（ESG）要因の評価を専門とするアナリストを追加するなど、特定の分析タスクを実行するための新しいサブインテリジェンスを作成することができる。