llm-quant/README.md

多智能体投资助理骨架

本仓库提供一个基于多智能体博弈的 A 股日线投资助理代码框架，满足单机可运行、SQLite 存储和 Streamlit UI 的需求。核心模块划分如下：

• app/data：数据库初始化与 Schema 定义。
• app/utils：配置、数据库连接、日志和交易日历工具。
• app/ingest：TuShare 与 RSS 数据拉取骨架。
• app/features：指标与信号计算接口。
• app/agents：多智能体博弈实现，包括动量、价值、新闻、流动性、宏观与风险代理。
• app/backtest：日线回测引擎与指标计算的占位实现。
• app/llm：人类可读卡片与摘要生成入口（仅构建提示，不直接交易）。
• app/ui：Streamlit 三页界面骨架。

快速开始

python -m app.main  # 初始化数据库
streamlit run app/ui/streamlit_app.py

下一步

1. 在 app/ingest 中补充 TuShare 和 RSS 数据抓取逻辑。
2. 完善 app/features 和 app/backtest 以实现实际的信号计算与事件驱动回测。
3. 将代理效用写入 SQLite 的 agent_utils 和 alloc_log 表，驱动 UI 展示。
4. 使用轻量情感分析与热度计算，填充 news 和 heat_daily。
5. 接入本地小模型或 API 完成 LLM 文本解释，并在 UI 中展示。