产品简介
stock-agent-ops 一个生产级MLOps管道，可自动化股票价格预测和金融报告的完整生成周期。它使用迁移学习(LSTM)预测股价，并通过代理式AI协作，自动整合数据、新闻并撰写专业报告，适用于需要定期获取高质量股票分析的分析师、量化交易员及金融科技开发者。
核心功能
- 迁移学习：使用父模型（S&P 500）微调，仅用少量数据即可准确预测个股
- 代理式AI协作：由市场专家、分析师等多个AI代理协同，生成媲美专业机构的报告
- 实时预测服务：基于FastAPI和Redis缓存，提供低延迟股价预测
- 统一特征管理：使用Feast特征存储，确保训练与推理数据的一致性
- 全栈监控与漂移检测：集成Prometheus、Grafana和Evidently AI，监控系统健康与数据质量
快速开始
- 克隆仓库：git clone https://github.com/kmeanskaran/stock-agent-ops.git
- 安装依赖并配置环境：使用uv安装Python依赖，并创建包含API密钥的.env文件
- 使用Docker Compose启动服务：运行 ./run_docker.sh 或 docker-compose up --build -d
- 访问应用：在浏览器打开 http://localhost:8501 进入Streamlit界面开始使用
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | stock-agent-ops | 同类方案 |
|---|---|---|
| 工作流程 | 提供从数据获取、模型训练到报告生成的完整自动化管道 | 通常需要手动编写脚本，流程零散，需人工整合 |
| 智能程度 | 使用多个专用AI代理协作，模拟人类分析师工作流，输出深度报告 | 多为单一模型，缺乏多步推理和内容生成能力 |
| 可维护性 | 采用MLOps最佳实践，具备模型注册、漂移检测和自动修复能力 | 脚本式部署，缺乏版本控制与监控 |
适合谁用
- 需要定期进行股票分析和报告编写的金融分析师
- 探索AI在金融领域应用的数据科学家和机器学习工程师
- 希望自动化金融报告生成流程的量化交易员
下载与版本
当前最新版本为 master，发布于 。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/kmeanskaran/stock-agent-ops