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...



