概要
AI駆動のヘッジファンド概念実証プロジェクト。複数の著名な投資家の戦略をシミュレートしたエージェントが取引の意思決定を行います。バックテストとマルチエージェント戦略の探索のためのコマンドラインおよびWebインターフェースを提供し、教育目的のみを対象としています。
README プレビュー
# AI Hedge Fund\n\nThis is a proof of concept for an AI-powered hedge fund. The goal of this project is to explore the use of AI to make trading decisions. This project is for **educational** purposes only and is not intended for real trading or investment.\n\n> **🚧 The project is evolving.** We're rebuilding it into a persistent, always-on AI hedge fund — a *fund* as a first-class entity you can backtest, paper-trade, and (opt-in) run live, with the investor agents reimagined as pluggable, backtestable "alpha models." Read the **[Vision →](VISION.md)** and the **[Roadmap →](ROADMAP.md)**.\n\nThis system employs several agents working together:\n\n1. Aswath Damodaran Agent - The Dean of Valuation, focuses on story, numbers, and disciplined valuation\n2. Ben Graham Agent - The godfather of value investing, only buys hidden gems with a margin of safety\n3. Bill Ackman Agent - An activist investor, takes bold positions and pushes for change\n4. Cathie Wood Agent - The queen of growth investing, believes in the power of innovation and disruption\n5. Charlie Munger Agent - Warren Buffett's partner, only buys wonderful businesses at fair prices\n6. Michael Burry Agent - The Big Short contrarian who hunts for deep value\n7. Mohnish Pabrai Agent - The Dhandho investor, who looks for doubles at low risk\n8. Nassim Taleb Agent - The Black Swan risk analyst, focuses on tail risk, antifragility, and asymmetric payoffs\n9. Peter Lynch Agent - Practical investor who seeks "ten-baggers" in everyday businesses\n10. Phil Fisher Agent - Meticulous growth investor who uses deep "scuttlebutt" research \n11. Rakesh Jhunjhunwala Agent - The Big Bull of India\n12. Stanley Druckenmiller Agent - Macro legend who hunts for asymmetric opportunities with growth potential\n13. Warren Buffett Agent - The oracle of Omaha, seeks wonderful companies at a fair price\n14. Valuation Agent - Calculates the intrinsic value of a stock and generates trading signals\n15. Sentiment Agent - Analyzes marke
FAQ (2)
トラブル対応LLMの学習データの記憶がバックテスト結果にバイアスを与えるのを防ぐにはどうすればよいですか？
トラブル対応
LLMの学習データの記憶がバックテスト結果にバイアスを与えるのを防ぐにはどうすればよいですか？PR #721で導入されたオプトインのブラインドモードを使用してください。--blindを付けてCLIを実行するか、インタラクティブ/TUIワークフローではHEDGE_FUND_BLIND=1を設定してください。ブラインドモードでは、FundamentalsSnapshot.render()がティッカーと業種を削除し、report_period/filing_dateのラベルをt-0、t-1、t-2などの相対ラベルに置き換えます。デフォルトのプロンプトと既存のキャッシュされた結果は変更されません。これによりルックアヘッドの想起は低減されますが、完全に排除されるわけではありません。セクターは依然として含まれており、特徴的な財務数値によって大企業が特定される可能性があります。最もクリーンな検証を行うには、モデルのトレーニングカットオフ以降のバックテスト期間を評価してください。カットオフ前の結果には、記憶された将来の結果が含まれている可能性があります。
トラブル対応READMEにMITと記載されているのにGitHubリポジトリにライセンスが表示されない場合、どう修正すればよいですか？
トラブル対応
READMEにMITと記載されているのにGitHubリポジトリにライセンスが表示されない場合、どう修正すればよいですか？リポジトリのルートに LICENSE という名前の標準的な MIT ライセンスファイルを追加してください。実際の著作権者と年を記載した MIT ライセンスのテキストを含める必要があります。例:
MIT License
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