QuantAgent概览

QuantAgent 是一个面向量化研究与高频交易场景的多智能体分析平台。系统以价格为驱动，联合技术指标、图形模式与趋势通道三类信号，由决策智能体生成可执行的交易指令。平台基于

LangChain / LangGraph

构建智能体工作流，配备

Flask

网页端与 API 访问，支持来自

雅虎财经

的实时市场数据与多资产多周期分析。

开源地址：

https://github.com/Y-Research-SBU/QuantAgent


适用资产与周期

  • 资产类型：股票、加密货币、商品、指数
  • 时间周期：1 分钟—1 天多周期联动
  • 动态可视化：自动生成带注释的 K 线与趋势通道图


功能亮点


指标智能体

  • 在每根最新 K 线上计算核心技术指标：

    RSI

    （衡量动量极值）、

    MACD

    （量化收敛/发散动态）、

    随机振荡器

    （衡量收盘价相对近期波动区间），将 OHLC 行情转换为可交易的信号输入。


模式智能体

  • 绘制近期价格图，识别主要高低点与总体走势，将图形与常见形态库比对，并返回

    最佳匹配的通俗描述

    ，助力模式化解读。


趋势智能体

  • 在带注释的 K 线上叠加

    拟合趋势通道

    ，追踪上/下轨，量化方向、斜率与盘整区域，输出

    简洁而专业

    的趋势总结。


决策智能体

  • 汇总指标、模式、趋势与

    风险智能体

    结果，形成

    可执行的交易指令

    ：包含多/空方向、入场/出场点位、止损阈值与关键理由，便于策略落地与复盘说明。


网络界面与可视化


  • Flask

    驱动的现代化前端

  • 雅虎财经

    实时数据接入
  • 交互式资产选择与多周期切换
  • 动态生成图表与

    API 密钥管理


架构与依赖

  • 智能体框架：

    LangChain / LangGraph
  • 可视化与服务：

    Flask

    网页端 + 程序化 API
  • 数据与指标：

    雅虎财经

    实时行情、

    TA-Lib

    技术指标库（可通过 conda-forge 安装）

  • 重要说明

    ：模型需要支持

    图像输入

    ，用于解析系统生成的图表，以完成模式识别与趋势分析。


快速开始


环境准备

# 1) 创建并激活 Conda 环境
conda create -n quantagents python=3.11
conda activate quantagents

# 2) 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 若安装 TA-Lib 遇到问题，可尝试：
conda install -c conda-forge ta-lib
# 或参考 TA-Lib Python 仓库的安装说明


配置 LLM API 密钥（示例）

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY=\"your_openai_api_key_here\"

# Anthropic（Claude）
export ANTHROPIC_API_KEY=\"your_anthropic_api_key_here\"

# Qwen（DashScope，新加坡区域，可能存在延迟）
export DASHSCOPE_API_KEY=\"your_dashscope_api_key_here\"


使用建议

  • 以研究与教学为主，逐步验证信号稳定性与执行逻辑。
  • 结合账户风控与仓位管理，仅在明确理解风险的前提下使用交易指令。
  • 对接图像理解能力强的 LLM，可显著提升形态与通道识别效果。


常见问答


Q：是否必须使用支持图像输入的 LLM？


A：是。系统需解析生成的图表，图像输入能力为必要条件。


Q：数据从哪里来？


A：网页端使用来自

雅虎财经

的实时市场数据。


合规与声明

本项目仅用于学习、研究与策略原型验证，不构成投资建议。请根据当地法规合规使用，并自行承担交易风险。