做了一个交易行为分析agent

在孔曼子老师横空出品 手把手教你建立自己的集思录发贴回贴知识库（孔曼子）的时候，我在折腾一套基于dify的交易辅助工具。说一说折腾过程。我也在新手阶段，各位有兴趣的可私信，共同探讨。

开始

最初的想法和孔曼老师一样，致力于打造一个包罗万象的投资图书馆，我知道有很多开源知识库工具可选，例如dify，ragflow，maxkb，ima等。用过一段时间ima，体验很不错，风格简单干净，召回效率也在线，关键是后台模型免费，小缺点是没有知识库微调功能。如果说我们只是想自建一个投资图书馆，那么故事到这里就完了，ima完全可以满足这个需求。但是知识库停留在过去的数据，例如想要做可转债行数据的查询对比，那么就需要在知识库维护每日行情数据，或者想做一些个人交易行为的特征分析，需要去维护交易记录，这不是知识库的定位。我决定用dify去实现以上需求，dify是一个通用大模型应用开发平台，可以编排工作流开发agent。计划要实现的功能：行情数据分析，交易记录回溯分析，数据可视化，转债多因子策略等。

一番操作

说干就干，花了1800软妹币，在腾讯云上租了3年服务器。过去3个月时间，搭平台，写代码，搞测试，爬数据，调工作流。这些活儿又脏又累，而且由于经费有限，服务器性能还不太行，动不动就出点小毛病。其实也没什么可说的，大多数都是数据处理工作，配合dify平台的一些插件，大致架构：
1. 免费数据：java mysql nginx，日级可转债数据，部分股票数据，部分宽基指数数据，行业板块数据，部分财报数据等，主打一个行情知识库。
2. 开源平台：python dify Milvus，打通行情知识库，爬交易记录，开发工作流等。
3. 花钱部分：云服务器，大模型API。

成果展示

非常惭愧，最先做的行情数据分析功能，由于模型幻觉问题，常常把数据搞错。比如我提取了锋工转债三个月的数据，我让模型总结某些特征，推荐类似数据特征的转债，它通常有自己的逻辑，输出不稳定。我在尝试新的工作流思路。

我想说的是，不废话，图上见，交易记录回溯分析功能：

个股交易分析（2023年开始）：





全局交易分析 (2015年开始)



其实输出的统计量很多，我截取了一部分。如果交易记录能够配合上行情历史数据，那么可以切入更多的角度，这个工程的细节在如何设置提示词，慢慢研究吧。

结语

小宇宙上听了一档节目，说是某个FOF公司，可以用ds给基金经理画像，通过其产品表现，以及季度调仓行为，分析其投资风格。我觉得这个事情没有多难，虽然现在有很多账本工具可以做收益分析，到了年终还会给你输出一份投资报告。不同于那些定制的账本，基于大模型的交易记录分析，泛化功能比较强，也可以说它更聪明，深入交易细节，以后结合行情数据，它能给出一份交易路径的建议。

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我目前用的三方大模型API是硅基流动，注册可以送token，如果哪位也想折腾一下，可以用这个邀请码，我也可以得到同样数量的token，token这东西看起来很多，用起来如流水，谁用谁知道。
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