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virattt/ai-hedge-fund

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Fundo de Hedge com IA

Este é um projeto conceitual de um fundo de hedge alimentado por IA. O objetivo deste projeto é explorar o uso de inteligência artificial para tomar decisões de negociação. Este projeto tem fins educacionais apenas e não se destina a negociações ou investimentos reais.

Este sistema emprega vários agentes trabalhando em conjunto:

  1. Agente Aswath Damodaran - O "Dean of Valuation", foca em narrativa, números e avaliação disciplinada
  2. Agente Ben Graham - O padrinho do value investing, só compra joias escondidas com margem de segurança
  3. Agente Bill Ackman - Um investidor ativista, assume posições ousadas e pressiona por mudanças
  4. Agente Cathie Wood - A rainha do growth investing, acredita no poder da inovação e disrupção
  5. Agente Charlie Munger - Parceiro de Warren Buffett, só compra negócios maravilhosos a preços justos
  6. Agente Michael Burry - O contrário de "The Big Short" que caça valor profundo
  7. Agente Peter Lynch - Investidor prático que busca "ten-baggers" em negócios cotidianos
  8. Agente Phil Fisher - Investidor de crescimento meticuloso que usa pesquisa profunda "scuttlebutt"
  9. Agente Rakesh Jhunjhunwala - O "Big Bull" da Índia
  10. Agente Stanley Druckenmiller - Lenda do macro que busca oportunidades assimétricas com potencial de crescimento
  11. Agente Warren Buffett - O oráculo de Omaha, busca empresas maravilhosas a preço justo
  12. Agente de Valuation - Calcula o valor intrínseco de uma ação e gera sinais de negociação
  13. Agente de Sentimento - Analisa o sentimento do mercado e gera sinais de negociação
  14. Agente de Fundamentos - Analisa dados fundamentais e gera sinais de negociação
  15. Agente Técnico - Analisa indicadores técnicos e gera sinais de negociação
  16. Gestor de Risco - Calcula métricas de risco e define limites de posição
  17. Gestor de Portfólio - Toma as decisões finais de negociação e gera ordens
Screenshot 2025-03-22 at 6 19 07 PM

Nota: o sistema simula decisões de negociação, não realiza negociações reais.

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Aviso Legal

Este projeto tem fins educacionais e de pesquisa apenas.

  • Não se destina a negociações ou investimentos reais
  • Não fornece aconselhamento ou garantias de investimento
  • O criador não assume responsabilidade por perdas financeiras
  • Consulte um consultor financeiro para decisões de investimento
  • Desempenho passado não indica resultados futuros

Ao usar este software, você concorda em usá-lo apenas para fins de aprendizado.

Índice

Configuração

Usando Poetry

Clone o repositório:

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
  1. Instale o Poetry (se ainda não estiver instalado):
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
  1. Instale as dependências:
poetry install
  1. Configure suas variáveis de ambiente:
# Create .env file for your API keys
cp .env.example .env
  1. Defina suas chaves de 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

  1. Certifique-se de ter o Docker instalado em seu sistema. Caso contrário, você pode baixá-lo no site oficial do Docker.

  2. Clone o repositório:

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
  1. Configure suas variáveis de ambiente:
# Create .env file for your API keys
cp .env.example .env

  1. Edite o arquivo .env para adicionar suas chaves de API conforme descrito acima.

  2. Navegue até o diretório docker:

cd docker
  1. Construa a imagem Docker:
# On Linux/Mac:
./run.sh build

# On Windows:
run.bat build

Importante: Você deve definir OPENAI_API_KEY, GROQ_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY ou DEEPSEEK_API_KEY para o fundo de hedge funcionar. Se quiser usar LLMs de todos os provedores, precisará definir todas as chaves de API.

Dados financeiros para AAPL, GOOGL, MSFT, NVDA e TSLA são gratuitos e não requerem chave de API.

Para qualquer outro ticker, você precisará definir FINANCIAL_DATASETS_API_KEY no arquivo .env.

Uso

Executando o Fundo de Hedge

Com Poetry

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

Com Docker

Nota: Todos os comandos Docker devem ser executados a partir do diretório 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

Exemplo de Saída: Screenshot 2025-01-06 at 5 50 17 PM

Você também pode especificar uma flag --ollama para executar o fundo de hedge com IA usando LLMs locais.

# 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

Você também pode especificar uma flag --show-reasoning para imprimir o raciocínio de cada agente no console.

# 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, você pode especificar as datas de início e término para tomar decisões em um 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

Executando o Backtester

Com Poetry

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

Com Docker

Nota: Todos os comandos Docker devem ser executados a partir do diretório 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

Exemplo de Saída: Screenshot 2025-01-06 at 5 47 52 PM

Opcionalmente, você pode especificar as datas de início e término para realizar backtest em um 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

Você também pode especificar uma flag --ollama para executar o backtester usando LLMs locais.

# 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

Contribuindo

  1. Faça um fork do repositório
  2. Crie um branch de recurso
  3. Faça commit de suas alterações
  4. Envie para o branch
  5. Crie um Pull Request

Importante: Mantenha seus pull requests pequenos e focados. Isso facilitará a revisão e mesclagem.

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Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.