AI投资决策Agent系列——沃伦·巴菲特Agent

原创 已于 2025-09-26 16:55:33 修改 · 417 阅读 · 4 ·
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#人工智能

于 2025-09-26 16:51:59 首次发布

一、前言

最近github有个热门的AI投资决策项目（https://github.com/virattt/ai-hedge-fund），目前有40k+的stars，更新的也很频繁。项目代码不算复杂，核心的是Agent部分，项目目前（2025年9月）发布了18个Agent，包括LLM+量化的Agent，以及纯量化的Agent。我将通过一系列的文章分享下各个Agent，让大家对AI投资决策Agent有所了解，并通过理解其中逻辑能有一些收获，欢迎持续关注！本文分享的是：沃伦·巴菲特Agent。

二、Agent提示词

沃伦·巴菲特Agent是LLM+量化的Agent，包括LLM提示词以及量化计算数据，以下是提示词内容和苹果公司的量化计算指标（2025年9月16日）。以下是提示词：
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三、Agent运行结果

以下是DeepSeek-V3.1-Terminus模型的运行结果：
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最后欢迎点击访问小程序：[小船AI
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AI驱动的经济护城河评估：价值投资中的多智能体应用
AI大模型应用之禅
03-06 789
经济护城河是指企业在特定市场中形成的一种持久竞争优势，它能够帮助企业抵御竞争对手的冲击，保持稳定的盈利能力和市场份额。简单来说，护城河是企业用来保护自己免受竞争对手侵犯的“壕沟”。这个概念最早由投资大师彼得·林奇提出，后来被沃伦·巴菲特进一步发展和完善。本文探讨了如何利用人工智能和多智能体系统来评估企业的经济护城河，为价值投资者提供有力的决策支持。通过介绍经济护城河的基本概念、AI技术的应用方法以及多智能体系统在投资领域的应用，本文展示了AI驱动的经济护城河评估的优势和实践案例。
AI应用架构师的核心课题：多智能体系统在价值投资中的架构优化策略
小程序开发
09-29 691
价值投资的核心逻辑——“价格回归价值”——在信息爆炸的复杂市场中面临着信息过载、动态适应性差、多因子协同困难三大痛点。多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）通过分布式异质智能体协作，将价值投资的"专业分工+集体决策"逻辑自动化，为解决传统模式的痛点提供了全新范式。本文从第一性原理推导出发，系统拆解MAS在价值投资中的架构设计逻辑：从智能体的角色定义到协作机制的数学建模，从性能优化的代码实现到安全伦理的高级考量，最终给出可落地的架构优化策略。
AI量化投资决策Agent系列-比尔·阿克曼Agent
launch2020的博客
10-09 315
推理”: “英伟达虽然展现出卓越的运营质量 - 收入增长682.6%、强劲的营业利润率、出色的净资产收益率115.4%证明其技术护城河和竞争优势，但当前估值完全脱离基本面现实。项目代码不算复杂，核心的是Agent部分，项目目前（2025年9月）发布了18个Agent，包括LLM+量化的Agent，以及纯量化的Agent。比尔·阿克曼Agent是LLM+量化的Agent，包括LLM提示词以及量化计算数据，以下是提示词内容和英伟达公司的量化计算指标（2025年9月16日）。“信号”: “看空”,
大模型agent金融投资落地场景——智能投研
weixin_38175458的博客
08-27 1147
内容创作与模仿：对于刚开始接触自媒体的人，模仿是学习的一种方式，通过不断学习和实践，逐步打造出自己的风格和影响力。自媒体的潜力：在数字化时代，自媒体提供了一个低成本创业的平台，通过建立个人品牌和影响力，可以实现持续的收入。当然，很多信息源内容并不精致，信噪比低，这样大模型也挖掘不出好的结论。过你想过的生活，做喜欢做的事情。关注我，一起成长，学习量化投资，提升对于世界的认知，实现财富自由。生成式大模型可以拆解，分析查询意图，做资料搜集，检索，重构。基于智能体，做研究和开发应用，做发明，也是很有意思的事情。
价值投资AI多智能体系统：AI应用架构师精准决策的创新之路
AI 领航者的博客
09-22 1039
价值投资的核心矛盾是**“有限认知能力”与“无限市场复杂度”的对抗——人类投资者难以同时处理财务数据、行业趋势、宏观周期、管理层质量等多维度信息，且容易受认知偏差干扰。AI多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）通过分布式智能协作**，将价值投资的“定性判断”与“定量计算”拆解为独立Agent的专业化任务，最终通过协调机制输出精准决策。本文从第一性原理。
价值投资的转型！AI应用架构师的多智能体系统精准分析实践
AI 算法实战派
09-22 1155
价值投资的核心逻辑从未改变——寻找被低估的优质资产。但时代在变，分析工具必须进化。多智能体系统不是“替代分析师”，而是让分析师从重复劳动中解放出来，专注于更有创造力的工作（如判断企业的“护城河”、理解行业的“长期趋势”）。未来的价值投资，将是“人类智慧+AI协同”的时代——人类负责“定性判断”，AI负责“定量分析”，两者结合，才能在复杂的市场中保持优势。如果你也对“AI+价值投资”感兴趣，不妨从搭建一个简单的财务智能体开始，逐步扩展到多智能体系统。毕竟，最好的学习方式，就是动手实践。
如何用多智能体系统构建价值投资的智能决策引擎？架构师详解
AI架构师小马
08-02 498
智能体（Agent）：具备感知、决策、执行能力的软件实体，如"财务分析智能体"负责计算ROE、净利润增长率等指标；领域特定智能体（Domain-Specific Agent）：针对价值投资某一细分领域设计的智能体（如财务、行业、宏观）；协作机制：智能体之间交换信息、分配任务的规则（如黑板系统、合同网协议）；涌现决策：多个智能体协作产生的、单智能体无法实现的决策结果（如"财务健康+行业高增长+宏观宽松"的综合判断）。
量化价值投资总踩雷？加入社交媒体风险预警因子后，我的回撤降低了35%
AI天才研究院
07-29 5207
摘要： 量化价值投资常因依赖滞后财务数据而频繁"踩雷"，导致超额回撤。本文提出通过社交媒体风险预警因子提前识别企业风险信号，构建融合自然语言处理与机器学习的动态风控体系。实证显示，整合Twitter、Reddit等平台的投诉、质疑、爆料等五类风险信号后，策略最大回撤降低35%，夏普比率提升28%。该方案突破了传统财务指标的时空局限，实现了从被动止损到主动预警的范式转换，为量化投资提供了全新的风险边界管理工具。
ai-hedge-fund 采用LangGraph构建工作流，通过多个专业AI代理协同工作实现自动化交易决策,逐行解释和拆解
omonday1234的专栏
04-19 741
ai-hedge-fund
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 261
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 582
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 358
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
2301_80828873的博客
11-26 629
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 479
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 554
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 579
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 339
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 117
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
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