Fondo de Cobertura con IA

Este es un prototipo conceptual de un fondo de cobertura impulsado por inteligencia artificial. El objetivo de este proyecto es explorar el uso de IA para tomar decisiones de trading. Este proyecto tiene fines educativos únicamente y no está destinado a operaciones reales o inversión.

El sistema emplea varios agentes que trabajan en conjunto:

Agente Aswath Damodaran - El Decano de la Valoración, se enfoca en narrativas, números y valoración disciplinada
Agente Ben Graham - El padrino de la inversión en valor, solo compra gemas ocultas con margen de seguridad
Agente Bill Ackman - Inversionista activista, toma posiciones audaces y promueve cambios
Agente Cathie Wood - La reina de la inversión en crecimiento, cree en el poder de la innovación y disrupción
Agente Charlie Munger - Socio de Warren Buffett, solo compra negocios maravillosos a precios justos
Agente Michael Burry - El inversor contrario de The Big Short que busca valor profundo
Agente Peter Lynch - Inversor práctico que busca "ten-baggers" en negocios cotidianos
Agente Phil Fisher - Inversor de crecimiento meticuloso que usa investigación profunda "scuttlebutt"
Agente Rakesh Jhunjhunwala - El Gran Toro de India
Agente Stanley Druckenmiller - Leyenda macro que busca oportunidades asimétricas con potencial de crecimiento
Agente Warren Buffett - El oráculo de Omaha, busca compañías maravillosas a precio justo
Agente de Valoración - Calcula el valor intrínseco de una acción y genera señales de trading
Agente de Sentimiento - Analiza el sentimiento del mercado y genera señales de trading
Agente de Fundamentales - Analiza datos fundamentales y genera señales de trading
Agente de Técnicas - Analiza indicadores técnicos y genera señales de trading
Gestor de Riesgos - Calcula métricas de riesgo y establece límites de posición
Gestor de Cartera - Toma decisiones finales de trading y genera órdenes

Nota: el sistema simula decisiones de trading, no realiza operaciones reales.

Descargo de Responsabilidad

Este proyecto es solo para fines educativos y de investigación.

No está destinado a trading o inversión real
No proporciona asesoramiento ni garantías de inversión
El creador no asume responsabilidad por pérdidas financieras
Consulte a un asesor financiero para decisiones de inversión
El rendimiento pasado no indica resultados futuros

Al usar este software, acepta utilizarlo únicamente con fines de aprendizaje.

Tabla de Contenidos

Configuración
- Usando Poetry
- Usando Docker
Uso
- Ejecutar el Fondo de Cobertura
- Ejecutar el Backtester
Contribuciones
Solicitudes de Funcionalidades
Licencia

Configuración

Usando Poetry

Clona el repositorio:

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund

Instala Poetry (si no lo tienes instalado):

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

Instala las dependencias:

poetry install

Configura tus variables de entorno:

# Create .env file for your API keys
cp .env.example .env

Establece tus claves API:

# For running LLMs hosted by openai (gpt-4o, gpt-4o-mini, etc.)
# Get your OpenAI API key from https://platform.openai.com/
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

# For running LLMs hosted by groq (deepseek, llama3, etc.)
# Get your Groq API key from https://groq.com/
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key

# For getting financial data to power the hedge fund
# Get your Financial Datasets API key from https://financialdatasets.ai/
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

Usando Docker

Asegúrate de tener Docker instalado en tu sistema. Si no, puedes descargarlo desde el sitio oficial de Docker.
Clona el repositorio:

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund

Configura tus variables de entorno:

# Create .env file for your API keys
cp .env.example .env

Edita el archivo .env para agregar tus claves API como se describió anteriormente.
Navega al directorio docker:

cd docker

Construye la imagen de Docker:

# On Linux/Mac:
./run.sh build

# On Windows:
run.bat build

Importante: Debes configurar OPENAI_API_KEY, GROQ_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, o DEEPSEEK_API_KEY para que el fondo funcione. Si deseas usar LLMs de todos los proveedores, necesitarás configurar todas las claves API.

Los datos financieros para AAPL, GOOGL, MSFT, NVDA y TSLA son gratuitos y no requieren clave API.

Para cualquier otro ticker, necesitarás establecer FINANCIAL_DATASETS_API_KEY en el archivo .env.

Uso

Ejecutar el Fondo de Cobertura

Con Poetry

poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

Con Docker

Nota: Todos los comandos de Docker deben ejecutarse desde el directorio docker/.

# Navigate to the docker directory first
cd docker

# On Linux/Mac:
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA main

# On Windows:
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA main

Ejemplo de Salida: Screenshot 2025-01-06 at 5 50 17 PM

También puedes especificar un flag --ollama para ejecutar el fondo usando LLMs locales.

# With Poetry:
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

# With Docker (from docker/ directory):
# On Linux/Mac:
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama main

# On Windows:
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama main

Puedes especificar un flag --show-reasoning para mostrar el razonamiento de cada agente en la consola.

# With Poetry:
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --show-reasoning

# With Docker (from docker/ directory):
# On Linux/Mac:
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA --show-reasoning main

# On Windows:
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA --show-reasoning main

Opcionalmente puedes especificar fechas de inicio y fin para tomar decisiones en un período específico.

# With Poetry:
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01 

# With Docker (from docker/ directory):
# On Linux/Mac:
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01 main

# On Windows:
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01 main

Ejecutar el Backtester

Con Poetry

poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

Con Docker

Nota: Todos los comandos de Docker deben ejecutarse desde el directorio docker/.

# Navigate to the docker directory first
cd docker

# On Linux/Mac:
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA backtest

# On Windows:
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA backtest

Ejemplo de Salida: Screenshot 2025-01-06 at 5 47 52 PM

Puedes especificar opcionalmente fechas de inicio y fin para realizar backtesting en un período específico.

# With Poetry:
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01

# With Docker (from docker/ directory):
# On Linux/Mac:
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01 backtest

# On Windows:
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01 backtest

También puedes especificar un flag --ollama para ejecutar el backtester usando LLMs locales.

# With Poetry:
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

# With Docker (from docker/ directory):
# On Linux/Mac:
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama backtest

# On Windows:
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama backtest

Contribuciones

Haz un fork del repositorio
Crea una rama de funcionalidad
Realiza tus cambios
Haz push a la rama
Crea un Pull Request

Importante: Por favor mantén tus pull requests pequeños y enfocados. Esto facilitará su revisión y fusión.

Solicitudes de Funcionalidades

Si tienes una solicitud de funcionalidad, por favor abre un issue y asegúrate de etiquetarlo como enhancement.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.