Nama: AI Hedge Fund
Website/Sumber Utama: https://github.com/virattt/ai-hedge-fund
Fungsi Utama: Simulasi hedge fund yang ditenagai AI untuk membuat keputusan trading melalui sistem multi-agen
Tipe: Proyek Open Source
Cocok Untuk: Penggemar keuangan, peneliti AI, mahasiswa, dan pembelajar yang tertarik dengan perdagangan algoritmik
Model Harga/Lisensi: Open Source (MIT) Lihat Detail Lisensi
Highlight Utama: Menggunakan berbagai agen AI yang meniru filosofi investasi investor terkenal
Apa Itu AI Hedge Fund?
AI Hedge Fund adalah proyek open source yang mensimulasikan hedge fund bertenaga AI. Proyek ini dirancang sebagai bukti konsep untuk mengeksplorasi bagaimana AI dapat digunakan untuk membuat keputusan perdagangan. Sistem ini menggunakan beberapa agen AI yang bekerja bersama, masing-masing mewakili filosofi atau pendekatan investasi tertentu, untuk menganalisis data keuangan dan menghasilkan sinyal perdagangan.
Penting untuk dicatat bahwa proyek ini ditujukan hanya untuk tujuan pendidikan dan penelitian, bukan untuk perdagangan atau investasi nyata. Sistem ini hanya mensimulasikan keputusan perdagangan dan tidak benar-benar melakukan transaksi.
Fitur Utama / Andalan
(Disimpulkan dari eksplorasi halaman fitur/dokumentasi)
Sistem Multi-Agen
- Deskripsi: Menggunakan 15 agen khusus yang bekerja bersama untuk menganalisis saham dan menghasilkan sinyal perdagangan.
- Manfaat/Contoh: Mencakup agen filosofi investasi seperti Ben Graham, Warren Buffett, Charlie Munger (nilai), Cathie Wood, Phil Fisher (pertumbuhan), serta agen khusus untuk analisis valuasi, sentimen, fundamental, dan teknikal.
- Info Lebih Lanjut: Pelajari Lebih Lanjut
Mode Eksekusi Fleksibel
- Deskripsi: Mendukung dua mode utama: Mode Simulasi dan Mode Backtesting.
- Manfaat/Contoh: Mode Simulasi menjalankan hedge fund untuk rentang tanggal saat ini atau yang ditentukan, sementara Mode Backtesting mensimulasikan kinerja selama periode historis.
- Info Lebih Lanjut: Dokumentasi di GitHub
Integrasi Model Bahasa Besar (LLM)
- Deskripsi: Didukung oleh model bahasa besar (LLM) yang memungkinkan penalaran canggih dari setiap agen.
- Manfaat/Contoh: Mendukung model berbasis cloud dari OpenAI, Groq, Anthropic, dan DeepSeek, serta model lokal melalui integrasi Ollama.
- Info Lebih Lanjut: Detail Integrasi LLM
Kelebihan (Pros)
(Disimpulkan dari berbagai halaman)
- Desain modular yang memisahkan keputusan investasi menjadi komponen yang dapat dianalisis
- Mendukung beberapa penyedia LLM, baik berbasis cloud maupun lokal
- Mudah dikonfigurasi melalui parameter baris perintah
- Menyediakan analisis komprehensif dengan beberapa perspektif investasi
- Kode sumber terbuka dengan lisensi MIT yang memungkinkan modifikasi dan pengembangan lebih lanjut
Kekurangan (Cons) / Batasan
(Disimpulkan dari eksplorasi)
- Hanya untuk tujuan pendidikan, tidak dirancang untuk perdagangan nyata
- Memerlukan kunci API dari penyedia model AI (seperti OpenAI, Groq) untuk fungsi penuh
- Data keuangan gratis hanya tersedia untuk sejumlah ticker terbatas (AAPL, GOOGL, MSFT, NVDA, TSLA)
- Memerlukan kunci API Financial Datasets untuk ticker lainnya
- Hasil simulasi tidak menjamin kinerja di pasar nyata
Harga / Lisensi
(Dicari secara aktif dari tautan Pricing/License)
Model: Open Source
Lisensi: MIT License (Lihat File Lisensi)
Biaya Tambahan: Meskipun perangkat lunak gratis, pengguna mungkin perlu membayar untuk:
- Layanan API model AI seperti OpenAI GPT-4, Groq, Anthropic
- API Financial Datasets untuk data saham di luar AAPL, GOOGL, MSFT, NVDA, dan TSLA
Contoh Penerapan & Observasi
(Berdasarkan dokumentasi, blog, use cases, komunitas)
- Pendidikan Keuangan: Memungkinkan mahasiswa melihat bagaimana strategi investasi yang berbeda memberikan hasil yang berbeda
- Penelitian AI: Menyediakan platform untuk menguji kemampuan model AI dalam konteks keuangan
- Pengembangan Strategi: Pengembang dapat menambahkan agen baru atau memodifikasi yang ada untuk menguji ide investasi
- Tampilan yang dioptimalkan tersedia melalui aplikasi Streamlit
- Komunitas aktif dengan lebih dari 26.000 bintang di GitHub dan 4.500 fork
- Dokumentasi tersedia di DeepWiki
Tanggapan (0 )