Fin-Agent Desktop:基于 DeepSeek 的开源智能金融助手,让选股像聊天一样简单
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:
-
数据获取门槛:高质量的金融数据通常昂贵且难以获取。
-
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。
-
支持多维度组合:基本面(市盈率、营收)、技术面(均线、涨跌幅)、消息面等。
-
长尾挖掘:特别擅长挖掘那些低关注度但具备特定指标特征的“隐形冠军”。
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:
-
A股个股、指数实时与历史行情
-
ETF、期货数据
-
财务报表数据(营收、利润、现金流等)
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
-
智能预警:设置目标价或涨跌幅阈值,触发后桌面弹窗提醒。
-
简易回测:内置回测引擎,可以对你的选股策略进行历史数据验证,看胜率如何。
🛠️ 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:
-
前端 (Renderer): 使用 Electron, React, TypeScript 和 Tailwind CSS 构建。提供流畅、现代化的用户界面,负责与用户交互和数据展示。
-
后端 (Backend): 使用 Python。负责核心业务逻辑、LLM 接口调用、Tushare 数据获取以及复杂的数据处理(Pandas/Numpy)。
-
通信: Electron 主进程会在后台启动一个 Python 本地 HTTP 服务,两者通过 RESTful API 进行高效通信。
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:
-
LLM API Key: 推荐使用 DeepSeek API(性价比极高)。
-
Tushare Token: 用于获取金融数据(Tushare 注册即可免费获取基础数据权限)。
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!
-
Desktop 仓库: https://github.com/YUHAI0/fin-agent-desktop
-
Core 核心库: https://github.com/YUHAI0/fin-agent
让我们一起,用 AI 赋能每一个普通投资者的决策!