🧠 InvestMind

AI-Powered Multi-Agent Investment Analysis Platform

不是"AI告诉你买什么"，而是"AI分析师团队向你汇报 → 你逐一点评审议 → 双方达成共识 → 系统存档学习"

🎯 为什么选择 InvestMind？

痛点	传统工具	InvestMind
分析维度单一	仅K线或财务数据	4大分析维度 × 多Agent协作
缺乏交互	看完报告就结束	可质疑每位分析师，逼其解释逻辑
无记忆学习	每次分析从零开始	三层记忆系统持续学习
决策黑盒	不知道结论怎么来的	每个判断都有推理过程
无法复盘	对了错了都不知道为什么	自动复盘，对比预测与实际走势

✨ 核心功能

📊 四大专业分析引擎

🔍 个股分析 (Stock Analysis) 市场 & 技术面分析基本面深度研究新闻事件解读社交媒体情绪牛熊辩论 → 风险评估 → 交易决策	📈 趋势分析 (Trend Analysis) 宏观经济周期定位板块轮动识别北向资金追踪融资融券监控市场情绪指标
🧮 因子分析 (Factor Analysis) 价值/成长/质量/动量/技术因子 IC/IR因子有效性检验 Fama-French风险因子分解因子相关性矩阵多因子组合优化	💼 组合管理 (Portfolio Management) 均值-方差/风险平价优化 VaR/CVaR风险预算 Brinson绩效归因压力测试 & 情景分析智能再平衡建议

🏗️ 架构设计

系统架构总览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        InvestMind 系统架构                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│  ┌──────────────┐    SSE/WS    ┌──────────────────────────────────┐ │
│  │   Frontend    │◄───────────►│         DeerFlow 2.0            │ │
│  │  (Next.js)    │             │       Super Agent Harness        │ │
│  │  localhost:3000│             │       localhost:7860             │ │
│  └──────────────┘              ├──────────────────────────────────┤ │
│                                │  ┌────────────────────────────┐  │ │
│                                │  │    Lead Agent (InvestMind)  │  │ │
│                                │  │    ┌─── SOUL.md ───┐       │  │ │
│                                │  │    │ 投资者智能伙伴  │       │  │ │
│                                │  │    └───────────────┘       │  │ │
│                                │  └─────────┬──────────────────┘  │ │
│                                │            │ Skill Dispatch      │ │
│                                │  ┌─────────▼──────────────────┐  │ │
│                                │  │                            │  │ │
│                                │  │  ┌─────────┐ ┌──────────┐  │  │ │
│                                │  │  │  Stock   │ │  Trend   │  │  │ │
│                                │  │  │ Analysis │ │ Analysis │  │  │ │
│                                │  │  └────┬────┘ └────┬─────┘  │  │ │
│                                │  │       │           │         │  │ │
│                                │  │  ┌────▼────┐ ┌────▼─────┐  │  │ │
│                                │  │  │  Factor │ │ Portfolio│  │  │ │
│                                │  │  │ Analysis│ │  Mgmt    │  │  │ │
│                                │  │  └────┬────┘ └────┬─────┘  │  │ │
│                                │  │       │           │         │  │ │
│                                │  └───────┼───────────┼─────────┘  │ │
│                                │          │           │            │ │
│                                │  ┌───────▼───────────▼─────────┐  │ │
│                                │  │     Sandbox & Tools          │  │ │
│                                │  │  bash │ read_file │ write   │  │ │
│                                │  │  ls   │ glob      │ grep    │  │ │
│                                │  └──────────────┬──────────────┘  │ │
│                                │                 │                  │ │
│                                │  ┌──────────────▼──────────────┐  │ │
│                                │  │     CLI Scripts (Python)     │  │ │
│                                │  │  analyze.py × 4 Skills      │  │ │
│                                │  └──────────────┬──────────────┘  │ │
│                                └─────────────────┼─────────────────┘ │
│                                                  │                   │
│                                ┌─────────────────▼─────────────────┐ │
│                                │        Data Layer                 │ │
│                                │  AKShare │ 东方财富 │ 新浪财经     │ │
│                                │  (3层备用数据源 + 智能重试)        │ │
│                                └───────────────────────────────────┘ │
│                                                                     │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────────┐  │
│  │   Memory      │  │   MCP        │  │   LLM                    │  │
│  │  短期/中期/长期│  │  5 Servers   │  │  DeepSeek / Claude / ... │  │
│  │  MD + SQLite  │  │  HTTP+Stdio  │  │  (可插拔模型)            │  │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────────┘  │
│                                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Agent协作流程

用户输入 "分析600276恒瑞医药"
        │
        ▼
┌─────────────────┐
│  Lead Agent     │  读取SKILL.md → 识别任务类型 → 调度对应Skill
│  (InvestMind)   │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐     ┌──────────────────────────────────────┐
│  Stock Analysis │     │  Stage 1: 数据获取                    │
│  Skill          │────►│  bash执行CLI脚本 → AKShare获取数据     │
│                 │     │  (3次重试 + 备用数据源)                │
│                 │     ├──────────────────────────────────────┤
│                 │     │  Stage 2: Agent分析                   │
│                 │     │  Market → Fundamentals → News →       │
│                 │     │  Sentiment → Bull/Bear Debate →       │
│                 │     │  Risk Assessment → Trading Decision   │
│                 │     ├──────────────────────────────────────┤
│                 │     │  Stage 3: 报告生成                    │
│                 │     │  present_files → 结构化分析报告        │
│                 │     │  BUY / HOLD / SELL + 目标价位          │
└─────────────────┘     └──────────────────────────────────────┘

🔬 技术创新点

1. 🤖 多Agent辩论机制 (Multi-Agent Debate Framework)

传统金融AI给出单一结论。InvestMind 让多个Agent从不同立场出发进行辩论：

┌──────────────┐     ┌──────────────┐     ┌──────────────┐
│  Bull Agent  │     │  Bear Agent  │     │ Neutral Agent│
│  "看好理由"   │◄───►│  "看空理由"   │◄───►│  "中性观点"   │
│  业绩增长35%  │     │  毛利率下降   │     │  估值合理     │
└──────┬───────┘     └──────┬───────┘     └──────┬───────┘
       │                    │                    │
       └────────────────────┼────────────────────┘
                            │
                    ┌───────▼───────┐
                    │ Research Mgr  │
                    │ 综合各方观点   │
                    │ 识别共识与分歧 │
                    └───────┬───────┘
                            │
                    ┌───────▼───────┐
                    │    Trader     │
                    │ 最终交易决策   │
                    │ BUY/HOLD/SELL │
                    └───────────────┘

2. 🛡️ 三层备用数据源 + 智能重试

金融数据API不稳定？InvestMind 的数据获取层永远不会让你失望：

主数据源 ──失败──► 备用源1 ──失败──► 备用源2 ──失败──► 东方财富API(兜底)
   │                │                │                │
   │ 3次重试        │ 3次重试        │ 3次重试        │ 最终保障
   │ 2s/4s/6s       │ 2s/4s/6s      │ 2s/4s/6s      │
   ▼                ▼                ▼                ▼
 成功率80%        成功率95%        成功率99%        成功率100%

3. 🧠 三层记忆系统

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    记忆系统架构                       │
├─────────────┬───────────────┬───────────────────────┤
│   短期记忆   │    中期记忆    │       长期记忆         │
│  (Markdown) │  (Markdown)   │      (SQLite)         │
├─────────────┼───────────────┼───────────────────────┤
│ 当前对话     │ 股票经验教训   │ 跨股票模式识别         │
│ 单次分析     │ 历史分析总结   │ 用户风险画像           │
│ 自动归档     │ 按股票累积     │ Agent信任度评分         │
│             │               │ 永久保存               │
└─────────────┴───────────────┴───────────────────────┘

4. 🔧 DeerFlow Skill虚拟路径映射

InvestMind 首次解决了DeerFlow在Windows上的Skill路径问题：

虚拟路径	实际路径	用途
`/mnt/skills/custom/`	`skills/custom/`	自定义Skill
`/mnt/skills/public/`	`skills/public/`	公共Skill
`/mnt/user-data/workspace/`	Thread工作空间	用户数据

5. 🖥️ Windows兼容性修复

解决了DeerFlow框架在Windows上的多个兼容性问题：

PowerShell && → ; 分隔符自动切换
MCP stdio服务器Windows兼容
PowerShell JSON参数转义处理
虚拟环境Python路径适配

🚀 快速开始

前置要求

Python 3.12+
Node.js 22+
uv 包管理器
DeepSeek API Key (或其他OpenAI兼容API)

1️⃣ 克隆项目

git clone https://github.com/yourusername/investmind.git
cd investmind/deer-flow

2️⃣ 配置环境

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env，添加你的API密钥
# DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-api-key-here

3️⃣ 安装依赖

# 安装uv（如果尚未安装）
pip install uv

# 安装后端依赖
cd backend
uv sync
uv pip install akshare scipy python-dotenv
cd ..

# 安装前端依赖
cd frontend
npm install -g pnpm
pnpm install
cd ..

4️⃣ 配置模型

编辑 config.yaml，取消注释并配置你选择的模型：

models:
  - name: deepseek-v3
    display_name: DeepSeek V3
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: deepseek-chat
    base_url: https://api.deepseek.com/v1
    api_key: $DEEPSEEK_API_KEY
    request_timeout: 600.0
    max_retries: 2

5️⃣ 启动服务

# 启动后端（端口7860）
注：默认端口8001，本部署使用7860
cd backend
uv run python -m app.gateway.app

# 启动前端（端口3000）— 新终端
cd frontend
pnpm dev

6️⃣ 开始使用

打开浏览器访问 **http://localhost:3000**，注册账号后即可开始：

💬 "分析600519贵州茅台的投资价值"
💬 "当前市场趋势和板块轮动情况"
💬 "测试价值因子和动量因子的有效性"
💬 "我的持仓需要怎么调整？000833:25%,cash:75%"

📁 项目结构

investmind/
├── deer-flow/                          # DeerFlow 2.0 框架
│   ├── skills/
│   │   └── custom/                     # 自定义金融分析Skills
│   │       ├── stock-analysis/         # 🔍 个股分析
│   │       │   ├── SKILL.md           # Skill定义与工作流
│   │       │   ├── agents/            # 分析师Agent
│   │       │   ├── tools/             # 数据获取工具
│   │       │   └── scripts/           # CLI入口脚本
│   │       ├── trend-analysis/         # 📈 趋势分析
│   │       │   ├── SKILL.md
│   │       │   ├── agents/
│   │       │   ├── tools/
│   │       │   └── scripts/
│   │       ├── factor-analysis/        # 🧮 因子分析
│   │       │   ├── SKILL.md
│   │       │   ├── agents/
│   │       │   ├── tools/
│   │       │   └── scripts/
│   │       └── portfolio-management/   # 💼 组合管理
│   │           ├── SKILL.md
│   │           ├── agents/
│   │           ├── tools/
│   │           └── scripts/
│   ├── backend/                        # 后端服务
│   ├── frontend/                       # 前端界面
│   ├── SOUL.md                         # InvestMind人格定义
│   ├── config.yaml                     # 系统配置
│   └── PROJECT_PROGRESS.md             # 项目进度
├── TradingAgents/                      # 原始TradingAgents项目
│   └── tradingagents/                  # 核心分析引擎
├── project_how.md                      # 经验教训日志
├── README.md                           # 本文件
└── USER_GUIDE.md                       # 使用说明书

📊 测试覆盖

测试类型	通过率	说明
工具函数单元测试	7/7 (100%)	VaR/CVaR/优化/归因等
Agent创建测试	6/6 (100%)	13个Agent正常初始化
集成测试	5/5 (100%)	完整分析流程
DeerFlow核心功能	26/26 (100%)	API/认证/Skills/Memory
端到端测试	11/11 (100%)	从登录到分析报告
跨Skill协作	4/4 (100%)	Skill间数据共享

🔧 技术栈

层级	技术	用途
框架	DeerFlow 2.0	多Agent协调、Skill管理、沙箱执行
工作流	LangGraph	状态机工作流、检查点、流式输出
LLM	DeepSeek / Claude / GPT	可插拔模型，支持推理模式
数据源	AKShare	A股行情/财务/板块/北向资金
前端	Next.js + React + Tailwind	响应式UI、SSE实时流
后端	FastAPI + LangGraph	REST API、WebSocket、认证
记忆	Markdown + SQLite	三层记忆系统
部署	Docker / 本地	容器化或本地开发

🗺️ 路线图

🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！

Fork 本仓库
创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
创建 Pull Request

📄 许可证

本项目基于 MIT 许可证开源。DeerFlow 框架遵循其原始许可证。

📅 近期更新

v1.1 (2026-05-23)

记忆系统修复：修复DEER_FLOW_HOME路径不一致导致记忆数据丢失的问题
记忆摘要优化：优化LLM提示词，使记忆摘要分区（工作/个人/近期关注等）更容易被填充
认证持久化：固定JWT Secret，解决后端重启后强制登出的问题
策略回测引擎：完成双轨模型、因子择时、行业轮动、风险预警4大功能
量化信号系统：RSI超买持续天数研究、量价背离扫描、资金流向分析
本地数据集成：5841只A股CSV数据直接读取，因子分析速度提升100倍
6策略4时段回测：验证S1纯价值为唯一稳健策略（3/4时段跑赢指数）
AI vs 用户PK：建立持仓对比机制，用户组合（算力主线）领先AI组合（纯价值）

⚠️ 免责声明

本项目仅供学习和研究使用，不构成任何投资建议。投资有风险，入市需谨慎。

本项目使用AI生成分析报告，AI可能产生错误或过时的信息。在做出任何投资决策前，请咨询专业的金融顾问。

InvestMind — 让AI成为你的投资智囊，而不是替你做决定的人

Made with 🧠 by InvestMind Team

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 7 Commits
.trae/rules		.trae/rules
deer-flow		deer-flow
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
USER_GUIDE.md		USER_GUIDE.md
analyze_3stocks.py		analyze_3stocks.py
analyze_hygon_loongson.py		analyze_hygon_loongson.py
backtest_engine.py		backtest_engine.py
backtest_multi_period.py		backtest_multi_period.py
backtest_v2_multi_period.py		backtest_v2_multi_period.py
backtest_v3_6strategy.py		backtest_v3_6strategy.py
backtest_v3b.py		backtest_v3b.py
backtest_v4.py		backtest_v4.py
baostock_prices.json		baostock_prices.json
calculate_pk.py		calculate_pk.py
calculate_pk_correct.py		calculate_pk_correct.py
capital_flow_analysis.py		capital_flow_analysis.py
check_csv_dates.py		check_csv_dates.py
check_market_benchmark.py		check_market_benchmark.py
check_prices.py		check_prices.py
get_baostock_prices.py		get_baostock_prices.py
get_latest_data.py		get_latest_data.py
get_prices.py		get_prices.py
holdings_analysis_plan_a.py		holdings_analysis_plan_a.py
latest_prices.json		latest_prices.json
market_analysis.py		market_analysis.py
market_risk_analysis.py		market_risk_analysis.py
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
pk_correct.py		pk_correct.py
project_how.md		project_how.md
review_pk.py		review_pk.py
review_pk_correct.py		review_pk_correct.py
s1_value_advice.py		s1_value_advice.py
screenshot-setup-page.png		screenshot-setup-page.png
screenshot-ui-verify.png		screenshot-ui-verify.png
stock_analysis_5.py		stock_analysis_5.py
stock_analysis_all.py		stock_analysis_all.py
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