著名投資家12人のAI分身がチームで株を分析！教育用AIヘッジファンド — ai-hedge-fund

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ai-hedge-fundは、ウォーレン・バフェットやキャシー・ウッドなど実在する有名投資家の投資スタイルをAIエージェントとして再現し、チームで株式の売買判断を行うシミュレーションツールです。バリュー投資、グロース投資、マクロ分析など異なる投資哲学を持つ13人の投資家エージェントに加え、ファンダメンタル分析・テクニカル分析・感情分析・リスク管理などの専門エージェントが連携して最終的な売買判断を導き出します。実際の取引は行わず、あくまで教育・研究目的のプロジェクトですが、AIが投資判断をどのように行えるかを学ぶのに最適です。コマンドラインとWebアプリの両方で利用でき、バックテスト（過去データでの検証）機能も備えています。

🔥 なぜ話題？

AIエージェントが協調して意思決定を行う「マルチエージェント」の実用的なデモとして注目を集めています。特に、誰もが知る伝説の投資家をAIキャラクター化するというユニークなコンセプトと、Webアプリ対応で手軽に試せるようになった点が話題を呼んでいます。

💡 こう使える！

例えば、Apple・Microsoft・NVIDIAの3銘柄を指定して実行すると、『バフェットエージェントは割安と判断して買い推奨』『バリーエージェントはバブルリスクを警告して売り推奨』といった具合に、各投資家AIがそれぞれの哲学に基づいた分析を出し、最終的にポートフォリオマネージャーAIが総合判断して売買の結論を出してくれます。投資を勉強中の人が、偉大な投資家たちの考え方の違いを疑似体験できます。

ユースケース: AIがどのように投資判断を行うかを体験しながら、さまざまな投資哲学やマルチエージェントシステムの仕組みを学ぶための教育ツール。

バフェット・マンガー・キャシーウッドなど実在の有名投資家13人の投資スタイルをAIエージェントで再現
ファンダメンタル・テクニカル・感情分析・リスク管理の専門エージェントも含む合計19エージェントが連携
バックテスト機能とWebアプリUIを備え、ローカルLLM（Ollama）にも対応

GitHubで見る →

An AI Hedge Fund Team

技術情報

言語

Python

最終更新

2026-04-15

スター数

55,466

フォーク数

9,611

Issue数

107

技術詳細

アーキテクチャ・仕組み

ai-hedge-fundはマルチエージェントシステムで構成されており、以下の3層で動作します：

投資家エージェント層（13名）

各エージェントが実在の有名投資家の投資哲学を再現し、それぞれ独自の視点で銘柄を分析します：

Aswath Damodaran — ストーリー・数字・規律あるバリュエーション
Ben Graham — 安全域（マージン・オブ・セーフティ）重視のバリュー投資
Bill Ackman — アクティビスト投資家スタイル
Cathie Wood — イノベーション・破壊的技術に注目するグロース投資
Charlie Munger — 素晴らしいビジネスを適正価格で購入
Michael Burry — 逆張り・ディープバリュー投資
Mohnish Pabrai — 低リスクで2倍を狙うDhandho投資
Nassim Taleb — テールリスク・反脆弱性・非対称ペイオフ重視
Peter Lynch — 身近なビジネスからテンバガー（10倍株）を探す
Phil Fisher — 徹底的な「スカトルバット」調査によるグロース投資
Rakesh Jhunjhunwala — インドの大物投資家スタイル
Stanley Druckenmiller — マクロ経済分析で非対称な機会を狙う
Warren Buffett — 素晴らしい企業を適正価格で長期保有

分析エージェント層

Valuation Agent — 株式の本源的価値を計算しトレードシグナルを生成
Sentiment Agent — 市場のセンチメント（感情・雰囲気）を分析
Fundamentals Agent — ファンダメンタルデータ（財務諸表等）を分析
Technicals Agent — テクニカル指標（チャートパターン等）を分析

意思決定層

Risk Manager — リスク指標を算出しポジション上限を設定
Portfolio Manager — 全エージェントの分析を統合し、最終的な売買判断を下す

対応LLMプロバイダー

OpenAI（GPT-4o、GPT-4o-miniなど）
Anthropic（Claude系）
Groq
DeepSeek
Ollama（ローカルLLM対応）

データソース

Financial Datasetsの API を使用して株式の財務データを取得

実行インターフェース

CLI（コマンドラインインターフェース） — 自動化・スクリプト連携に適している
Webアプリケーション — GUIで視覚的に操作可能（appディレクトリに詳細あり）

主な機能

複数銘柄の同時分析（カンマ区切りで指定）
期間指定による分析（--start-date、--end-date）
バックテスト機能（過去データでの戦略検証）
ローカルLLM対応（--ollamaフラグ）

制約・注意点

実際の取引は一切行わない（シミュレーションのみ）
教育・研究目的に限定されており、投資助言ではない
少なくとも1つのLLM APIキーと Financial Datasets APIキーが必要

技術スタック

Python + Poetry（依存管理）
LLMを活用したマルチエージェントフレームワーク

ライセンス

MIT License（商用利用含め自由に利用可能）

インストール・クイックスタート

インストール手順

リポジトリをクローン:

git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund

.envファイルを作成してAPIキーを設定:

cp .env.example .env

.envファイルに以下を記入（少なくとも1つのLLM APIキーが必要）:

OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

Poetry（パッケージ管理ツール）をインストール:

curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

依存パッケージをインストール:

poetry install

実行方法

# 銘柄を指定して実行
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

# ローカルLLM（Ollama）を使う場合
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

# 期間を指定する場合
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01

# バックテスト実行
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA