今天分享的是：大模型赋能投研之十三：基于海外投资大师智能体构建A股挖票框架
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本文围绕AI hedge fund项目展开，该项目是GitHub上遵循MIT开源协议的多智能体协作投资决策系统，通过模拟巴菲特、格雷厄姆等11位海外投资大师的投资理念，结合现代AI技术进行股票投资分析和决策，模拟了投资公司的分析师、风控经理、基金经理三重角色及相应流程，能汇总投资大师理念和选股指标，结合定量评价与大模型定性分析，具有创新性。
其工作流程分为用户启动、工程流程编排、并行研究、风险管理和最终决策阶段，利用StateGraph排布各智能体节点。分析师智能体是核心，分基础分析agent（含技术、情感、基本面、估值分析等功能）和海外投资大师agent，后者先定量评价，再以内置提示词让大模型结合相关信息做决策，最后由投资组合管理agent产生交易决策。
由于原项目基于海外数据库且存在不足，对其进行了改造，替换数据源为Wind数据，修改提示词，改进新闻情感分析方法，新增研报分析功能。改进后的产品可进行单只股票投资价值诊断和利用海外投资大师构建选股策略，如调用彼得·林奇专家agent用历史数据构建策略。
该项目框架新颖，能结合大模型进行人性化分析，支持分析师自由组合及个性化创建，但也存在分析依据单一、新闻情感分析精确度差、不适用于A股等不足。参考其架构，用户可改造投资大师agent，实现定量评价、文本分析与主观投资逻辑的结合。
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