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investor-agent 的项目扩展与二次开发

2025-05-18 20:29:02作者:滕妙奇

项目的基础介绍

investor-agent 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器项目,旨在为大型语言模型提供全面的金融分析和洞察。该项目利用实时市场数据、基本面和技术分析,帮助用户获取详细的股票报告、选项数据、历史价格趋势、关键财务报表、机构持股情况、收益历史和内部交易活动等信息。

项目的核心功能

  • 股票报告:提供包括公司概况、新闻、关键指标、表现、日期、分析师推荐和评级等信息在内的全面股票报告。
  • 选项数据:展示具有高未平仓合约兴趣的股票期权列表。
  • 价格历史:获取特定股票的历史价格数据。
  • 财务报表:获取格式化的财务报表(利润表、资产负债表、现金流量表)。
  • 机构持股者:检索主要机构和共同基金的持股详情。
  • 收益历史:检索格式化的收益历史表格。
  • 内部交易:获取特定股票的近期内部交易活动。
  • CNN恐惧与贪婪指数:提供当前的指数分数、评级和分类,以及历史数据趋势分析。
  • 技术指标计算:计算特定技术指标(如SMA、EMA、RSI、MACD、BBANDS)。

项目使用了哪些框架或库?

  • yfinance:用于检索市场数据。
  • TA-Lib:用于计算技术分析指标(可选)。

项目的代码目录及介绍

  • src:包含项目的核心代码,包括服务器设置、工具和功能实现。
  • .gitignore:指定在版本控制中应忽略的文件。
  • .python-version:指定项目所需的Python版本。
  • LICENSE:项目的许可文件,本项目采用MIT许可。
  • README.md:项目的说明文档,包括项目介绍、安装说明、功能列表等。
  • pyproject.toml:项目的配置文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

  1. 增加数据源:可以集成更多的金融数据服务,以丰富项目的数据源。
  2. 增强分析工具:扩展现有的技术分析工具,或者引入新的金融分析模型。
  3. API封装:将核心功能封装成API服务,便于其他应用或服务调用。
  4. 用户界面:开发一个用户界面,使得非技术用户也能轻松访问和使用项目的功能。
  5. 自动化交易:结合交易执行平台,实现自动化交易功能。
  6. 机器学习集成:引入机器学习算法,以预测市场趋势或发现投资机会。
  7. 多语言支持:优化项目以支持多语言,扩大用户基础。
  8. 性能优化:优化代码性能,提高数据处理和分析的速度。
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