在 AI 大模型爆发的今天，如何将 LLM（大语言模型）的能力真正落地到垂直领域，是很多开发者和用户关注的焦点。在金融投资领域，我们往往面临着数据获取难、量化门槛高、信息筛选效率低等痛点。
今天要介绍的开源项目 Fin-Agent Desktop，正是一个试图解决这些问题的尝试。它是一款基于 Electron + Python 构建的桌面端智能金融助手，集成了 DeepSeek 等强大的 LLM 能力与 Tushare 专业金融数据，让你通过自然语言就能完成复杂的股票筛选和数据分析。
项目地址：https://github.com/YUHAI0/fin-agent-desktop
💡 为什么开发 Fin-Agent Desktop？
对于很多非金融背景的开发者或个人投资者来说，想要进行量化分析往往面临两座大山：
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数据获取门槛：高质量的金融数据通常昂贵且难以获取。
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技术门槛：编写量化策略需要掌握 Python、Pandas 以及各种金融指标计算。
Fin-Agent Desktop 的初衷就是打破这些门槛。它利用 LLM 强大的语义理解能力，将用户的自然语言转化为具体的代码或查询指令，直接与底层金融数据库交互。
你只需要说：“帮我找出市值小于100亿，且近三年净利润增长率大于20%的医药股”，它就能帮你完成剩下的所有工作。
✨ 核心功能亮点
1. 🎯 自然语言选股 (Semantic Selection)
这是该项目最杀手级的功能。不同于传统软件复杂的筛选器，你完全可以用“人话”来描述你的选股逻辑。
2. 📈 实时行情与数据分析
底层接入了 Tushare 大数据开放社区，支持查询：
3. 🤖 强大的 LLM 大脑
目前默认支持接入 DeepSeek 等高性能大模型。通过精心设计的 Prompt Engineering 和 Function Calling 机制，模型能够精准理解金融术语，并调用相应的 Python 函数获取数据，最后生成专业的分析报告。
4. 🔔 股价预警与策略回测
🛠️ 技术架构揭秘
Fin-Agent Desktop 采用了经典的 Electron + Python 双进程架构，充分发挥了两种语言的优势：
这种架构既保证了跨平台（Windows/Mac/Linux）的桌面体验，又保留了 Python 在数据科学和 AI 领域的强大生态能力。
🚀 快速上手
1. 安装
前往 GitHub Releases 页面下载最新版本的安装包（支持 Windows/Mac）：
https://github.com/YUHAI0/fin-agent-desktop/releases
2. 配置
启动应用后，你需要配置以下两个关键 Key：
3. 开始对话
配置完成后，直接在对话框输入你的需求即可：
> "分析一下贵州茅台最近的财报情况"
> "推荐几只市盈率低且股息率高的银行股"
🤝 开源共建
Fin-Agent Desktop 是一个完全开源的项目，基于 MIT 协议。
如果你对 AI Agent、量化投资或 Electron 开发感兴趣，欢迎来 GitHub 仓库点个 Star ⭐️，或者提交 Issue 和 PR 参与共建！
让我们一起，用 AI 赋能每一个普通投资者的决策！
