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

virattt/ai-hedge-fundPython54.6k

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著名投資家の投資哲学をAIエージェント(自律的に判断するAIプログラム)として再現し、チームとして株式の売買判断をシミュレーションするプロジェクトです。合計19のAIエージェントが、バリュー投資・グロース投資・リスク管理・テクニカル分析など異なる視点から銘柄を評価し、最終的にポートフォリオマネージャーが売買の意思決定を下します。実際にお金を動かす機能はなく、あくまで教育・研究目的のツールです。投資やAIに興味がある人が「AIが投資判断をするとどうなるか」を学ぶために使えます。コマンドライン(ターミナルでの操作)だけでなく、ブラウザから使えるWebアプリとしても利用可能です。

🔥 なぜ話題?

AIエージェントが複数協力して1つの課題を解決する『マルチエージェント』のアプローチが2024〜2025年の大きなトレンドとなっており、ai-hedge-fundは投資というわかりやすいテーマでマルチエージェントの威力を体験できる点が注目を集めています。著名投資家の名前を冠したエージェント設計がキャッチーで、投資にもAIにも興味がある幅広い層に刺さっていることも人気の理由です。

💡 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、バフェット風のAIは『素晴らしい企業を適正価格で買うべきか』を、キャシー・ウッド風のAIは『イノベーションの成長性はどうか』を、ナシーム・タレブ風のAIは『想定外のリスクはないか』をそれぞれ分析し、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『AAPLを買い、NVDAは様子見』といった模擬売買指示を出してくれます。

ユースケース: AIがどのように投資判断を行うかを学びたい人や、マルチエージェントAIの仕組みを実際に動かして理解したい人が使う教育用シミュレーター。

  • バフェット・マンガーなど著名投資家13人の投資哲学をAIエージェントとして再現
  • 19のAIエージェントが分析→リスク管理→最終判断まで自動で連携するマルチエージェント構成
  • バックテスト(過去データでの検証)機能やWebアプリUIも搭載し、教育・研究に最適
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

54,610

フォーク数

9,474

Issue数

104

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アーキテクチャを採用しており、19のAIエージェントが以下の役割分担で連携します:

投資家エージェント(13体)

各エージェントが実在の投資家の哲学に基づいて銘柄を分析:

  • Aswath Damodaran - ストーリーと数字に基づく規律あるバリュエーション
  • Ben Graham - 安全余裕度(margin of safety)を重視するバリュー投資の祖
  • Bill Ackman - アクティビスト投資家、大胆なポジション
  • Cathie Wood - イノベーション・ディスラプションを信じるグロース投資
  • Charlie Munger - 素晴らしいビジネスを適正価格で
  • Michael Burry - 逆張りでディープバリューを探す
  • Mohnish Pabrai - 低リスクで倍増を狙うDhandho投資
  • Nassim Taleb - テールリスク・アンチフラジリティ・非対称ペイオフ重視
  • Peter Lynch - 日常の中から10倍株を探す実践的投資家
  • Phil Fisher - 「スカットルバット」リサーチによる成長株投資
  • Rakesh Jhunjhunwala - インドの大物投資家
  • Stanley Druckenmiller - マクロ視点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

分析系エージェント(4体)

  • Valuation Agent - 本質的価値(intrinsic value)を計算
  • Sentiment Agent - 市場センチメント(投資家心理)を分析
  • Fundamentals Agent - ファンダメンタル(財務)データを分析
  • Technicals Agent - テクニカル指標を分析

統括エージェント(2体)

  • Risk Manager - リスク指標の算出とポジションリミット設定
  • Portfolio Manager - 最終的な売買判断とオーダー生成

対応LLM(大規模言語モデル)

以下のLLMプロバイダーに対応(APIキーの設定が必要):

  • OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini 等)
  • Anthropic (Claude系)
  • Groq
  • DeepSeek
  • Ollama(ローカル実行、インターネット不要)

金融データ

  • FINANCIAL_DATASETS_API_KEY を使って株価・財務データを取得

実行方法

  • CLI(コマンドライン): src/main.py で直接実行、自動化やスクリプトへの組み込みに向く
  • Webアプリ: app/ ディレクトリにフルスタックWebアプリケーションを搭載、ビジュアルなUIで操作可能
  • バックテスター: src/backtester.py で過去データに対するシミュレーションが可能

コマンドラインオプション

オプション説明
--ticker分析対象の銘柄(カンマ区切り)
--start-date分析開始日(YYYY-MM-DD)
--end-date分析終了日(YYYY-MM-DD)
--ollamaローカルLLMで実行

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・研究目的限定で、投資助言ではない
  • 過去のパフォーマンスは将来の結果を保証しない
  • 少なくとも1つのLLM APIキーが必須

ライセンス

  • MITライセンス(商用利用含め自由に利用可能)

技術スタック

  • 言語: Python
  • パッケージ管理: Poetry
  • Webアプリ: フルスタック構成(詳細は app/ ディレクトリ)

インストール・クイックスタート

1. リポジトリをクローン(ダウンロード)

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

2. APIキーを設定

cp .env.example .env

.env ファイルを開き、OpenAIなどのAPIキーと金融データ用APIキーを記入します。

3. Poetryで依存パッケージをインストール

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

4. AIヘッジファンドを実行

poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA

オプション:ローカルLLM(Ollama)で実行

poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --ollama

オプション:期間指定

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

参考になる外部の関連記事

過去のトレンド履歴

関連リポジトリ

PDF・Word・Excel・画像…なんでもMarkdownに一発変換!AI時代の万能ファイル変換ツール — markitdown

microsoft/markitdownPython109.1k

MarkItDownは、PDF、Word、Excel、PowerPoint、画像、音声、HTMLなど、さまざまな形式のファイルをMarkdown(シンプルな書式付きテキスト)に変換するPython製の

LLMアプリのレシピ集!ChatGPTから音声エージェントまで実例満載 — awesome-llm-apps

Shubhamsaboo/awesome-llm-appsPython99.0k

awesome-llm-appsは、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル(AIの文章生成技術)を使った実用的なアプリケーションの作り方を集めたレシピ集です。AIエージェント(自動でタスク

写真1枚でリアルタイム顔入れ替え!ワンクリックでディープフェイク映像を生成 — Deep-Live-Cam

hacksider/Deep-Live-CamPython90.5k

Deep-Live-Camは、たった1枚の写真を用意するだけで、ウェブカメラの映像やビデオの中の顔をリアルタイムに別人の顔に入れ替えられるソフトウェアです。「顔を選ぶ→カメラを選ぶ→ライブボタンを押す

使うほど賢くなるAIエージェント — 学習・記憶・自動化を全部入りで月5ドルから運用 — hermes-agent

NousResearch/hermes-agentPython87.5k

Hermes Agentは、Nous Research社が開発した「自己改善するAIエージェント」です。会話するたびに経験からスキルを自動生成し、ユーザーの好みや過去のやり取りを記憶して、使えば使うほ

AIに「このサイトで○○して」と頼むだけ!ブラウザ操作を全自動化するエージェント — browser-use

browser-use/browser-usePython84.1k

browser-useは、AI(人工知能)にウェブブラウザを操作させて、オンラインの作業を自動化できるPython製のツールです。「この求人に応募して」「買い物リストの商品をカートに入れて」といった自