DeepAgents: uma inteligência de IA para pesquisa de ações de nível profissional

O DeepAgents é um assistente de pesquisa de ações com tecnologia de IA. Criado usando a estrutura DeepAgent da LangChain, ele pode fornecer análises financeiras muito detalhadas com resultados próximos aos do relatório de um analista profissional. Esse projeto não é como um chatbot normal, ele tem um sistema mais complexo em seu interior. Esse sistema tem "corpos de subinteligência" que são responsáveis por diferentes tarefas, ferramentas de planejamento e integração de várias ferramentas de dados, que podem, por fim, gerar relatórios de análise de ações de nível profissional. No centro do sistema está a arquitetura Deep Intelligence, especializada em tarefas complexas e de raciocínio longo. Ela permite que a IA se aprofunde em um tópico como um especialista, usando comandos detalhados do sistema, ferramentas de planejamento de tarefas, subinteligências e um sistema de arquivos como componentes-chave que funcionam em conjunto. Esse assistente de pesquisa de ações é um exemplo de um aplicativo específico dessa arquitetura, projetado para concluir com eficiência tarefas profissionais de análise financeira.

Lista de funções

• análise multidimensionalAções: As ações podem ser avaliadas de forma abrangente a partir de três perspectivas simultaneamente: fundamentos, indicadores técnicos e risco.
• Subinteligência profissionalInteligência de IA: Existem várias inteligências de IA independentes no sistema que desempenham o papel de especialistas em diferentes campos, como analistas fundamentais, analistas técnicos e avaliadores de risco.
• Acesso a dados em tempo realCapacidade de acessar dados em tempo real sobre preços de ações, demonstrações financeiras da empresa e vários indicadores técnicos.
• Fluxo de trabalho sistemáticoDescrição: o processo de pesquisa segue um conjunto estruturado de metodologias que garantem a integridade e a natureza sistemática da análise.
• Interface da WebInterface da Web baseada no Gradio: fornece uma interface da Web baseada no Gradio fácil de usar para inserir comandos e visualizar resultados.
• Gerar relatórios profissionaisQuando a análise estiver concluída, um relatório de pesquisa profissional com recomendações de investimento e preços-alvo poderá ser gerado automaticamente.
• Melhorar a eficiência analítica:: Redução de pesquisas que costumavam levar horas ou até dias para alguns minutos.

Usando a Ajuda

Essa ferramenta é um aplicativo de IA que é executado em um computador local e depende de um Modelo de Linguagem Grande (LLM) local para acioná-la. Algumas configurações e instalações do ambiente precisam ser feitas antes de usá-la.

1. preparação ambiental

Seu computador precisa atender às seguintes condições antes de poder ser usado:

• PythonRequer instalação 3.8 ou versões posteriores do Python.
• OllamaFerramenta que permite executar grandes modelos de linguagem localmente; é necessário instalá-la primeiro.

2. processo de instalação

Etapa 1: Instalar o Ollama
O Ollama permite que você execute modelos de linguagem avançados, como o Llama 2, em seu próprio computador.

• Abra um terminal (no macOS ou Linux) ou um prompt de comando (no Windows).
• Execute o seguinte comando para baixar e instalar o Ollama:

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

• Quando a instalação estiver concluída, você precisará fazer o download de um modelo de idioma para usar na condução da análise. Por exemplo, baixe um modelo de código abertogpt-ossModelos:

  ollama pull gpt-oss
  

  Esse processo fará o download de vários gigabytes de arquivos de modelo, portanto, seja paciente.

Etapa 2: Faça o download do código do projeto DeepAgents

• fazer uso degitpara clonar a base de código do projeto. Abra um terminal e execute-a:

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

• Vá para o catálogo de projetos:

  cd deepagents
  

Etapa 3: Instalar as dependências do Python

• Todas as bibliotecas Python necessárias para o projeto estão documentadas no arquivorequirements.txtno arquivo. Você pode usar opippara instalação com um clique:

  pip install -r requirements.txt
  

  Esse comando instalará automaticamente odeepagentselangchaineyfinancee todas as outras bibliotecas necessárias.

3. como executar e usar

Etapa 1: Inicie o aplicativo

• Certifique-se de que todas as dependências estejam instaladas e que o Ollama esteja sendo executado em segundo plano.
• No diretório raiz do projeto, execute o seguinte comando para iniciar o programa:

  python research_agent.py
  

• Depois que o programa for iniciado, você verá uma saída semelhante à seguinte no terminal:
  Running on local URL: http://127.0.0.1:7860

Etapa 2: Abra a interface da Web

• Abra seu navegador (por exemplo, Chrome, Firefox, etc.).
• Digite o endereço na barra de endereços, conforme solicitado pelo terminal acima:http://127.0.0.1:7860 talvez http://localhost:7860.
• Você verá uma interface da Web limpa com uma caixa de entrada de texto e um botão para envio.

Etapa 3: Insira as instruções de análise

• Na caixa de texto, você pode inserir os requisitos que deseja analisar em linguagem natural. Suas instruções podem ser escritas com mais detalhes para que a IA possa entender melhor suas intenções.

Exemplo de análise básica:
Se quiser fazer uma análise completa da Apple Inc (símbolo AAPL) e planejar investir 6 meses, você pode entrar:

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

Exemplo de análise avançada:

• Análise de portfólio: 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。
• Pesquisa do setor: 分析一下2025年第一季度科技行业的前景。
• Avaliação de riscos específicos: 评估投资特斯拉（TSLA）的风险。
• Análise de indicadores técnicos: 提供英伟达（NVDA）的技术分析和建议的入场点位。

Etapa 4: Visualizar o relatório de análise

• Depois de inserir as instruções, clique no botão "Submit" (Enviar).
• O sistema AI Intelligent Body começará a funcionar. Ele chamaria as várias subinteligências e se dividiria para coletar dados, analisá-los e, por fim, agregá-los em um relatório completo.
• O processo de análise pode levar alguns minutos. Depois de concluído, um relatório detalhado de pesquisa de ações é exibido diretamente na interface da Web. O relatório é claramente formatado e contém módulos para resumo, análise fundamental, análise técnica e avaliação de risco.

cenário do aplicativo

1. Estudo do investidor individual
   Os investidores individuais podem usar essa ferramenta para acessar rapidamente análises de nível profissional de uma determinada ação para ajudá-los a tomar decisões de investimento mais informadas. Isso economiza muito tempo na coleta e análise manual de dados.
2. Suporte ao analista financeiro
   Os analistas financeiros podem usá-lo como uma ferramenta para a pesquisa inicial, gerando rapidamente relatórios básicos sobre os quais eles podem criar análises mais profundas e personalizadas para aumentar a produtividade.
3. Aprendizagem de alunos e pesquisadores
   Este projeto é um ótimo exemplo para estudantes ou pesquisadores que estudam finanças e investimentos. Ele mostra como a tecnologia de IA pode ser aplicada a cenários complexos de análise financeira que podem ser usados para aprender e praticar.
4. Geração automatizada de relatórios
   Em cenários em que um grande número de relatórios de análise de estoque precisa ser gerado regularmente, a estrutura dessa ferramenta pode ser usada para o desenvolvimento secundário, a fim de automatizar e batchizar o processo de geração de relatórios.

QA

1. As análises dessa ferramenta são confiáveis?
   A análise é gerada com base em dados financeiros em tempo real e modelos analíticos comprovados e tem um alto valor de referência. No entanto, ela não substitui um consultor financeiro profissional e todos os resultados são apenas para fins educacionais e de pesquisa e não constituem aconselhamento financeiro.
2. Tenho que pagar?
   Esse projeto é de código aberto e você pode usá-lo gratuitamente. Mas, para executá-lo, é necessário implantar o Ollama e o modelo de linguagem grande localmente, o que ocupará os recursos de computação do seu computador (como CPU ou GPU).
3. Posso analisar ações da categoria A ou ações de Hong Kong?
   O padrão da ferramenta é usar oyfinanceA biblioteca obtém os dados, e o principal suporte é para mercados disponíveis no Yahoo Finance, como ações dos EUA. Se você quiser analisar ações A ou ações de Hong Kong, talvez seja necessário modificar o código, substituir ou adicionar a interface de fonte de dados adequada ao mercado chinês.
4. Posso personalizar o modelo de análise ou adicionar novas ferramentas de análise?
   Pode. Esse projeto oferece grande extensibilidade. Você pode adicionar funções de ferramentas personalizadas ao código ou criar novas subinteligências para executar tarefas analíticas específicas, como adicionar um analista especializado em avaliar fatores ambientais, sociais e de governança (ESG).