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Stock CrewAI - 多智能体量化交易系统

基于 CrewAI 框架的 A股智能交易系统,集成 8 个专业 Agent 协同工作,实现从市场分析到交易执行的全自动化流程。

✨ 核心特性

🤖 8 智能体协同架构 (v4.2.0)

  • MarketWatcher - 市场观察员:判断牛熊市、识别热门板块
  • SentimentAgent - 情绪分析师:市场情绪评分、拐点检测
  • StockResearchAgent - 研究员:选股、基本面+技术面分析
  • RiskAgent - 风控专家:风险评估、仓位管理
  • PortfolioManagerAgent - 组合经理:持仓再平衡、行业配置优化
  • TradingAgent - 交易员:最终交易决策
  • BacktestAgent - 回测分析师:策略历史验证、指标评分
  • ReviewAgent - 审核专家:合规审核、最终放行

功能亮点

  • 📊 全自动化流程:市场分析 → 选股 → 风控 → 交易 → 审核
  • 🧠 LLM 驱动:集成 LM Studio 本地推理 (Qwen3.6-27B)
  • 📈 回测验证:夏普比率、最大回撤、胜率等多维度评分
  • 🛡️ 风险控制:行业集中度 ≤40%、现金保留 10-20%
  • 📱 微信通知:交易信号实时推送(可选)
  • 🔄 持仓管理:动态再平衡、止损止盈

🚀 快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境

创建 .env 文件:

# LM Studio (本地推理)
LM_STUDIO_BASE_URL=http://172.16.20.242:1234/v1
LM_STUDIO_MODEL=qwen3.6-27b-tachibana-agent-i1

# 策场 API (交易执行)
CEMARKET_API_KEY=your_api_key_here

# 微信通知 (可选)
WECHAT_WEBHOOK_URL=your_webhook_url_here

3. 运行系统

# 单次运行
python crew.py

# 带回测
python crew.py --backtest

预期执行时间: 4-6 分钟(8 个 Agent 顺序执行)

📋 工作流程

┌─────────────────┐
│  MarketWatcher  │ 市场观察员:牛熊判断、板块轮动
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│ SentimentAgent  │ 情绪分析师:情绪评分(0-100)、拐点检测
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  StockResearch  │ 研究员:选股、基本面+技术面
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│   RiskAgent     │ 风控专家:风险评估、仓位建议
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│ PortfolioMgr    │ 组合经理:持仓再平衡、行业配置
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  TradingAgent   │ 交易员:最终交易决策
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  BacktestAgent  │ 回测分析师:策略验证、指标评分
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│   ReviewAgent   │ 审核专家:合规审核、最终放行
└─────────────────┘

📁 项目结构

stock-crewai/
├── crew.py                 # 主编排(8 Agent 工作流)
├── agents.py               # Agent 定义(8 个 Agent)
├── tasks.py                # 任务定义(8 个任务)
├── config.py               # 配置文件
├── portfolio_tracker.py    # 持仓管理
├── data_fetcher.py         # 数据获取(新浪+腾讯)
├── backtest.py             # 回测框架
├── recommendation_tracker.py # 推荐追踪
├── risk_manager.py         # 风险管理
├── wechat_notifier.py     # 微信通知
└── requirements.txt       # 依赖清单

⚙️ 配置说明

交易参数(config.py)

# 风险控制
MAX_POSITION_RATIO = 0.20      # 单只股票最大仓位 20%
INDUSTRY_LIMIT = 0.40          # 单行业最大占比 40%
CASH_RESERVE = 0.15            # 现金保留比例 10-20%

# 止损止盈
STOP_LOSS = -0.08              # 止损 -8%
TAKE_PROFIT = 0.20             # 止盈 +20%

# 回测标准
MIN_SHARPE_RATIO = 1.0         # 最低夏普比率
MAX_DRAWDOWN = 0.20            # 最大回撤容忍度
MIN_WIN_RATE = 0.40            # 最低胜率

📊 回测评分系统

BacktestAgent 使用 0-10 分评分系统:

指标 权重 评分标准
夏普比率 30% ≥1.5: 满分 / <1.0: 0分
最大回撤 25% ≤15%: 满分 / >30%: 0分
胜率 20% ≥50%: 满分 / <30%: 0分
盈亏比 15% ≥2:1: 满分 / <1:1: 0分
年化收益 10% ≥20%: 满分 / <5%: 0分

执行标准

  • 通过:评分 ≥ 7 分,建议执行
  • ⚠️ 谨慎:评分 5-6 分,需要调整参数
  • 拒绝:评分 < 5 分,策略不可行

🛡️ 风险管理原则

ReviewAgent 审核标准(5 条)

  1. 仓位检查:单只 ≤20%、单行业 ≤40%
  2. 止损设置:必须设置止损价
  3. 市场适配:策略是否适应当前市场状态
  4. 理由充分:是否有合理的研究支持
  5. 风险收益比:潜在收益是否覆盖风险

审核结果

  • ✅ 通过 → 执行交易
  • ❌ 拒绝 → 保存 result_rejected.md + 微信通知

📈 使用场景

场景 1:单次分析(测试策略)

python crew.py

场景 2:定时运行(cron/任务计划)

# Linux/Mac
crontab -e
# 添加:0 9,13 * * 1-5 cd /path/to/stock-crewai && python crew.py

# Windows
# 使用任务计划程序,每日 09:00 和 13:00 执行

场景 3:回测验证

python crew.py --backtest

场景 4:查看持仓

python performance_report.py

📝 更新日志

v4.2.0 (2026-06-10) - Complete Quantitative Trading System

  • 重大升级:5 Agent → 8 Agent
  • 新增 SentimentAgent:情绪评分、拐点检测
  • 新增 PortfolioManagerAgent:持仓再平衡、行业配置
  • 新增 BacktestAgent:策略回测验证、指标评分
  • 新增 ReviewAgent:合规审核、否决权
  • 12 步骤工作流:全自动化交易流程
  • 322 行新代码:agents.py +136, tasks.py +120, crew.py +76

v4.1.1 (2026-06-09)

  • ✅ 切换 LM Studio 直连
  • ✅ 清理临时文件
  • ✅ 添加自启脚本

v4.0.0 (2026-06-08)

  • ✅ 集成 CrewAI 框架
  • ✅ 5 Agent 基础架构
  • ✅ 市场分析 + 选股 + 风控 + 交易 + 审核

v3.0.0 (2026-06-05)

  • ✅ 策场 API 集成
  • ✅ A股/美股交易验证
  • ✅ 微信告警解耦架构

v2.0.0 (2026-06-01)

  • ✅ 虚拟盘系统
  • ✅ 技术指标分析
  • ✅ 风险管理

v1.0.0 (2026-05-21)

  • ✅ 初始版本
  • ✅ 基础选股策略

🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request!

开发指南

  1. Fork 本仓库
  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 开启 Pull Request

📄 License

MIT License

🙏 致谢

  • CrewAI - 多智能体框架
  • LM Studio - 本地 LLM 推理
  • 新浪财经 API - 实时行情
  • 腾讯财经 API - 历史数据

⚠️ 风险警告

重要声明

  • 本项目为 研究与学习目的,不构成投资建议
  • 股市有风险,投资需谨慎
  • 实际交易前请充分验证策略有效性
  • 过去业绩不代表未来表现
  • 使用者需自行承担所有风险

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🚀 v4.2.0 - 完整的量化交易系统,8 智能体协同工作!

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