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需源码安装
把 dsh 会话变成合规、可复现、可追责的 AI 投研工作台:ai-hedge-fund 回测 + risk-gate…
暂不能直接安装(需源码编译或环境不满足):仓库缺少 package.json,无法用 dsh 插件安装命令安装。 · 最近上游提交 2026/9/16 · 已提供中文文档
把 dsh 会话变成合规、可复现、可追责的 AI 投研工作台:ai-hedge-fund 回测 + risk-gate 风控 + cron 盯盘 + 记忆复盘 | compliance-first AI investment desk
综合分
59.4
GitHub 分
59.4
用户评分
—
★ Stars
141
周下载量
—
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add JingHao-Leon/dsh-alpha-desk仓库缺少 package.json,无法用 dsh 插件安装命令安装,改用 GitHub 源安装
🟢实装验证通过· 2026/9/18
由 dsh-plugin-verify(GitHub Actions)在真实 dsh 环境安装成功,非静态推断。
数据截至 2026/9/17(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
安装兼容性检查需源码安装
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包dsh-alpha-desk(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
仓库缺少 package.json,无法用 dsh 插件安装命令安装
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/17 04:56:22
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README
Alpha Desk 把 deepseek-harness(dsh)会话变成合规、可复现、可追责的 AI 投研工作台 License: MIT Python 3.11+ dsh Skill Pack Engine: ai-hedge-fund Terminal: React · klinecharts · FastAPI 演示视频 [!WARNING] 本项目仅供学习研究,不构成投资建议,暂不执行真实交易。 risk-gate 在架构层拒绝一切实盘下单 / 券商 API / 凭证访问。 把 deepseek-harness(dsh)会话变成一个投研交易台: 多策略 AI 基金回测 + A股/港股技术分析 + 风控合规门禁 + 定时盯盘 + 投资记忆复盘。 本仓库是一个可直接安装的 dsh skill 包(AI 投研 / AI hedge fund / 量化回测 / Agent 风控),也是 dsh 微内核扩展点(skill / hook / cron / memory)的完整示范。 alpha-desk 量化终端 它解决什么问题 通用 agent 框架能“聊天”,但做投研缺四样东西: 1. 可复现的引擎 —— 结论不能是模型即兴编的,必须来自真实数据与真实计算 2. 合规边界 —— agent 权限越来越大,“永远碰不到真钱”要是架构保证,不是提示词约定 3. 持续性 —— 投资观点要被记录、被定时检验、被事后追责 4. 多市场 —— 美股、A股、港股各一套数据与逻辑 Alpha Desk 用 dsh 的扩展点各解决一个问题: | 问题 | dsh 扩展点 | 本仓库实现 | |---|---|---| | 可复现引擎 | skill(section + inject()) | skill/SKILL.md:编排 virattt/ai-hedge-fund CLI,stdout 纯 JSON,全部落盘 | | 合规边界 | hook(tools/pre-execute waterfall) | plugins/risk-gate:实盘下单/券商 API/凭证访问在分发前被单调拒绝 | | 持续性 | cron + memory | SKILL.md 工作流四/五:盘前扫描、周末复盘、假设台账 | | 多市场 | skill 组合 | 美股走 aihf;A股/港股联动 stock-technical-indicators 技能 | | 权威数据 | agent 工具链 | plugins/ifind:iFinD 数据源(财报/公告/股东/预测/选股),经 Kimi agent-gw,免 iFinD 账号,凭证自解析 | 架构 用户(自然语言) │ ▼ deepseek-harness agent ── inject ──► skill/SKILL.md(本仓库) │ │ │ tools/pre-execute ▼ │ ◄── risk-gate 插件(拒绝实盘) aihf CLI(ai-hedge-fund 引擎) │ │ stdout: CycleRecord / BacktestResult JSON │ ▼ │ records/.json(落盘,供复盘) │ ├── cron:盘前/周末定时触发投研工作流 └── memory:投资假设台账,到期对照 records 复盘 底层引擎 ai-hedge-fund(MIT)把“基金”做成声明式 mandate:策略 pod、投资大师 alpha 模型(格雷厄姆/巴菲特/芒格/林奇/德鲁肯米勒 + 量化 PEAD)、风控限额、再平衡频率都是 YAML 数据;标的在运行时通过 --tickers 传入。aihf 原生支持 DeepSeek 作为推理 LLM——DeepSeek 模型跑在 DeepSeek harness 里驱动 AI 基金,全栈同构。 量化终端(terminal/) 把上面的 agent 能力装进一个同花顺风格的 Web 终端——A股自选实时报价(红涨绿跌)、K线、专家团信号面板、右栏明细,中间是对话区,所有回复都过 risk-gate 并附带逐步运行轨迹(reasoning / tool-call / token 计量)。数据层用 vnpy 的 BarData/TickData 对象模型与 Gateway 语义封装腾讯免费行情(分钟级延迟),未来换 CTP/SimNow 是 drop-in 替换;agent 走 dsh --profile headless + risk-gate patch。只读研究终端,没有下单路径。 📺 90 秒演示视频 · 安装与 API 详见 terminal/README.md 快速开始 1. 安装引擎(pipx 隔离安装) pipx install aihf 2. 配置 key(二选一:shell 环境变量,或写入 ~/.hedge-fund/.env) export FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=... # 行情与基本面,financialdatasets.ai 有免费档 export DEEPSEEK_API_KEY=... # alpha 模型的推理 LLM 3. 手动验证引擎 aihf mandates/deep-value-weekly.yaml --tickers AAPL,MSFT,NVDA --backtest 4. 把 skill 装进 dsh(按你的 dsh 安装方式,将 skill/ 目录加入技能搜索路径, 例如软链到 ~/.agents/skills/alpha-desk) ln -s "$PWD/skill" ~/.agents/skills/alpha-desk 5. (可选但推荐)启用 risk-gate 插件,见 plugins/risk-gate/ 然后在 dsh 里直接说人话: - 「用深度价值基金回测一下苹果、微软、英伟达过去一年」 - 「巴菲特和格雷厄姆对 NVDA 的看法有什么分歧?」 - 「每个交易日盘前帮我跑一遍持仓信号」 - 「上周你建议关注的几只票,现在复盘一下对错」 仓库结构 dsh-alpha-desk/ ├── skill/SKILL.md # dsh 技能本体(触发条件、工作流、合规红线) ├── mandates/ # 三份开箱即用的基金委托书 │ ├── deep-value-weekly.yaml # 深度价值(格雷厄姆×2+巴菲特+芒格)周频 │ ├── fundamental-ls-market-neutral.yaml # 五大师多空市场中性,月频 │ └── inflections-daily.yaml # 宏观拐点(德鲁肯米勒+林奇)日频 ├── plugins/risk-gate/ # dsh 风控钩子插件(tools/pre-execute) ├── plugins/ifind/ # iFinD 数据源(经 Kimi agent-gw,免 iFinD 账号) ├── terminal/ # 同花顺风格量化终端(vnpy 数据层 + FastAPI + React) │ ├── backend/app/gateway_gtimg.py # 腾讯行情 → vnpy BarData/TickData │ ├── backend/app/fundamentals.py # iFinD 基本面(agent-gw 直调 + 7 天缓存) │ ├── backend/app/agent_bridge.py # dsh headless 桥(risk-gate 已挂载) │ └── web/ # React + klinecharts 终端 UI ├── records/ # 运行记录落盘目录(git 忽略) └── LICENSE # MIT 与主流 agent 框架的对比 | 能力 | Alpha Desk (dsh) | 裸 LangChain/CrewAI 编排 | 通用编码 agent + 提示词 | |---|---|---|---| | 合规边界 | 架构级:hook 在工具分发前单调拒绝 | 需自己包一层执行器 | 仅靠提示词,模型可绕过 | | 投研引擎 | 成熟开源基金引擎,JSON 可复现 | 自行拼装 | 模型即兴生成,不可复现 | | 定时盯盘 | dsh cron 扩展点,声明式 | 需外部调度器 | 无 | | 观点追责 | memory + 落盘记录,到期自动复盘 | 自行实现状态层 | 无 | | 热重载/生态 | dsh 插件 HMR,MCP/skill 生态复用 | — | — | FAQ Q:Alpha Desk 能帮我实盘下单吗? 不能,而且是架构保证而非提示词约定:risk-gate 挂在 dsh 的 tools/pre-execute 瀑布上,对实盘下单、券商 API、凭证文件访问做单调拒绝,工具调用在分发前就被拦截。“永远碰不到真钱”是本仓库的设计目标。 Q:不装 dsh 能用吗? 部分能。mandates/.yaml 是标准 aihf 委托书,aihf mandates/deep-value-weekly.yaml --tickers AAPL,MSFT --backtest 单独即可跑通回测;skill 编排、cron 定时盯盘、投资记忆台账这三层需要 deepseek-harness。 Q:支持 A股/港股回测吗? 美股走 aihf 引擎(数据源 Financial Datasets)。A股/港股目前是行情报价 + 技术分析(腾讯行情 + stock-technical-indicators 技能)+ iFinD 基本面查询(plugins/ifind),暂无 A/H 股基本面回测——受免费数据源限制。 Q:数据是实时的吗? 腾讯免费行情,分钟级延迟;iFinD 基本面经 Kimi agent-gw 直调并做 7 天磁盘缓存以保护月度额度。都不是付费 Level-1/Level-2 行情通道。 Q:回测结果可以直接当投资依据吗? 不可以。回测来自真实数据与真实计算、全部落盘可复现,但历史表现不构成未来收益保证;本仓库所有输出仅供学习研究。 局限与边界(Limitations) - 无实盘路径:risk-gate 拒绝实盘/券商/凭证访问,本项目暂不执行真实交易——这是设计目标,不是待办事项 - 数据源偏美股:aihf 引擎的 Financial Datasets 主要覆盖美股;A股/港股缺基本面回测 - 行情分钟级延迟:腾讯免费接口无 SLA,不保证可用性 - iFinD 非官方直连:经 Kimi agent-gw 中转,受额度与稳定性约束 - 回测 ≠ 未来收益:所有策略输出仅供学习研究 致谢 - 引擎:virattt/ai-hedge-fund(MIT),本项目只做编排层,不 fork 其代码 - 运行时:deepseek-ai/deepseek-harness License MIT © 2026 JingHao-Leon
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