FinGenius

FinGenius是全球首个基于多Agent博弈架构的A股AI金融智能分析平台，由华遥AI团队开发并于2025年开源。该平台通过模拟市场参与者行为（如舆情、游资、风控等16个专业智能体分工协作），结合博弈论模型预测市场走势和风险点，为金融机构和个人投资者提供实时数据分析、风险预警及投资决策支持。其核心创新在于将多智能体协作与金融博弈论深度融合，实现从数据采集到策略生成的端到端智能化，同时通过“年轮记忆规则算法”记录用户投资习惯，提供个性化分析服务。

功能特点

1. 多Agent博弈系统：16个专业智能体从舆情、资金流向、技术面等不同角度分析市场，模拟真实交易场景中的策略博弈，生成综合风险评估报告。
2. 实时数据处理：毫秒级处理海量金融数据，支持即时策略调整，例如在市场波动时快速识别关键转折点。
3. MCP智能调用：基于Model Context Protocol技术实现模型间无缝协作，支持即插即用的金融工具生态，如接入量化交易策略或宏观经济模型。
4. 风险预警与辩论机制：通过“Research环境”多智能体协作分析与“Battle环境”结构化辩论，累积专家讨论内容，形成深度分析结论，并实时监控异常交易行为。
5. 个性化定制：用户可设置分析参数（如辩论轮数、智能体步数）和预警条件，系统根据投资习惯生成定制化建议。

优缺点

优点：

• 预测精准度高：多Agent博弈系统使某客户投资组合收益率提升32%，风险识别准确率获金融机构认可。
• 决策透明可解释：通过辩论机制展示分析逻辑，增强用户对AI建议的信任度。
• 开源生态灵活：基于GPL v3许可证开源，支持二次开发，已上架荣耀、小米等应用市场，降低使用门槛。

缺点：

• 技术复杂度高：需配置LLM API密钥（如GPT-4）和自定义模型参数，对非技术用户存在学习成本。
• 依赖外部数据源：实时数据准确性受限于接入的交易所或第三方数据提供商质量。
• 市场适应性挑战：A股特有的政策干预和散户行为模式可能影响博弈模型预测效果。

主要应用场景

1. 投资决策支持：为个人投资者提供股票分析、资产配置优化建议，例如分批布局贵州茅台并设置15%首批仓位。
2. 风险管理：实时监控市场异常，提前识别潜在风险点，帮助金融机构节省数百万风险成本。
3. 量化交易：生成量化策略信号，捕捉交易机会，某用户反馈在波动市场中抓住更多投资时机。
4. 企业财务管理：优化现金流分析、成本优化及并购价值评估，辅助战略规划制定。
5. 学术研究：为投资研究人员提供深度数据分析和辩论框架，支持宏观经济趋势研究。

使用方法

1. 安装配置：
   • 通过conda或uv创建Python 3.12环境，克隆GitHub仓库（https://github.com/HuaYaoAI/FinGenius）并安装依赖。
   • 在config目录创建config.toml文件，添加LLM API密钥（如OpenAI的GPT-4）和自定义设置。
2. 运行分析：
   • 基础命令：python main.py 股票代码（如python main.py 600519分析贵州茅台）。
   • 高级选项：启用文本转语音（--tts）、设置辩论轮数（--debate-rounds 3）或自定义输出格式（--format json）。
3. 交互体验：
   • 通过自然语言与多Agent系统交互，观看智能体辩论博弈过程，获取可视化分析报告。

收费标准

FinGenius基础功能完全免费，包括多Agent分析、风险预警和基础报告生成。其商业模式聚焦于企业级服务：

• 高级插件市场：对第三方开发的付费插件（如专业量化交易工具、行业合规性检查模块）抽取分成。
• 定制化解决方案：为金融机构提供私有化部署服务，按项目规模与需求复杂度定价。
• 数据增值服务：提供更精细化的历史数据回测或独家舆情分析接口，按调用次数收费。