GitHub - hkwuks/WealthAgent: 一款开源的基金估值、智能理财Agent框架

WealthWise · 智能理财 Agent
基金估值 · 基金量化 · 黄金量化 · 市场数据 · AI 驱动

一个基于 FastAPI + TypeScript 的全方位智能理财助手系统。
集成基金盘中实时估值、基金量化投资（择时/选基/配置/回测）、
黄金期货量化交易、多源市场数据监控，
通过 MCP 和 Skill 与 AI 助手深度集成，提供专业的理财决策支持。

📋 目录

核心功能
技术栈
快速开始
估值策略
黄金量化交易
项目结构
API 文档
MCP 集成
Skill 系统
数据源
配置说明
注意事项
开发计划
免责声明

🚀 核心功能

📊 基金估值

盘中实时计算基金估算净值和涨跌幅，支持多策略估值引擎，根据基金类型自动选择最优算法：

场内 ETF / LOF 实时价格
指数基金 / ETF 联接
主动股票型 / 混合型持仓估值
偏债混合 / QDII 混合估值
业绩基准参考

🥇 黄金量化

SHFE AU 黄金期货全流程量化交易子系统：

趋势跟踪（双均线 + ATR 止损）
均值回归（RSI + 布林带）
ML 预测（LightGBM / XGBoost / Ridge）
Walk-Forward / CPCV 回测验证
Triple-Barrier 序列标注

📈 市场数据

多源数据聚合，实时行情一网打尽：

A 股、港股、美股实时行情
国内外指数（沪深300、标普500等）
场内 ETF / LOF 行情
黄金现货 / COMEX 黄金

🧠 基金量化

基金量化投资全流程框架，覆盖择时 → 选基 → 配置 → 回测 → 风控：

多周期动量 / 估值偏离 / 智能定投择时
7 因子多指标综合选基评分
风险平价 / Black-Litterman 组合优化
AuroraCore 内核异步回测（A/C 份额费率穿透）
风格漂移检测 / 信号熔断 / VaR 监控

📈 市场数据

多源数据聚合，实时行情一网打尽：

A 股、港股、美股实时行情
国内外指数（沪深300、标普500等）
场内 ETF / LOF 行情
黄金现货 / COMEX 黄金

🎯 更多特性

特性	说明
⚡ 批量估值	SSE 流式批量估值，实时返回每个基金结果
🔄 自动刷新	可配置 30s – 10min 自动刷新间隔
💾 数据持久化	基金数据本地存储，刷新不丢失
🛡️ 风控体系	VaR / 波动率 / 回撤 / 信号熔断 / 风格漂移监控
🧠 量化策略库	择时（动量/估值/智能定投）+ 选基（多因子/评级）+ 配置（风险平价/B-L）
🔄 AuroraCore 回测	异步回测引擎，A/C 份额费率穿透，T+1 执行模拟

🛠 技术栈

Backend

类别	技术
框架	FastAPI + Pydantic
ML	LightGBM · XGBoost · scikit-learn · StatsModels
回测（黄金）	Walk-Forward · CPCV · Monte Carlo · Triple-Barrier
回测（基金）	AuroraCore 异步引擎 · T+1 执行 · 费率穿透 · 分红税调整
风险	VaR · 波动率 · 回撤 · 风格漂移 · Consecutive Loss · 信号熔断
数据	AkShare · yFinance · aiohttp · httpx
日志	Loguru
协议	MCP (Model Context Protocol) Streamable HTTP

Frontend

类别	技术
语言	TypeScript 5
构建	Vite 6
设计	原生 DOM 操作 · CSS 自定义属性

🏁 快速开始

环境要求

Python ≥ 3.11
Node.js ≥ 16
网络 — 需要联网获取实时行情

后端启动

# 创建并激活 conda 环境
conda create -n wealth_agent python=3.11
conda activate wealth_agent

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务（MCP 服务器自动随同启动）
uvicorn backend.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

✅ 服务启动于 http://localhost:8000
📖 Swagger API 文档：http://localhost:8000/docs

前端启动

cd frontend
npm install
npm run dev

✅ 开发服务器默认运行于 http://localhost:3000

提示：Vite 已配置代理，/api 请求自动转发至后端 localhost:8000。

使用流程

访问 http://localhost:3000 打开界面
基金管理 → 输入基金代码查询 → 设置份额 → 添加
基金估值 → 点击"刷新估值"查看实时估算
市场数据 → 监控股票 / ETF / 指数行情
黄金量化 → 策略回测 / 信号生成 / 风控监控

📐 估值策略

系统根据基金类型和数据可用性，自动选择最优估值策略：

策略	置信度	适用基金
`real_time_price` — 实时价格	100%	场内 ETF、LOF
`index_based` — 指数跟踪	85%	指数基金、ETF 联接
`holdings_based` — 持仓加权	60–80%	主动股票型、混合型
`hybrid_bond` — 债券+股票混合	70%	偏债混合、二级债基
`hybrid_qdii` — 持仓+指数混合	70%	主动管理型 QDII
`benchmark_only` — 基准参考	30%	无法获取持仓 / 指数的基金

计算公式

持仓估值： 估算净值 = 昨日净值 × (1 + Σ(持仓占比 × 股票涨跌幅))
指数估值： 估算净值 = 昨日净值 × (1 + 指数涨跌幅)
QDII 混合：估算净值 = 昨日净值 × (1 + 已知持仓贡献 + 剩余仓位 × 参考指数涨跌幅)

🧠 基金量化投资

基于 AuroraCore 统一回测内核 + FundQuant 策略框架的基金量化投资子系统，覆盖择时 → 选基 → 配置 → 回测 → 风控 → 信号全流程。

择时策略 (Timing)

策略	核心逻辑
`momentum`	多周期时间序列动量 (TSMOM)，支持短期/中期/长期加权融合
`valuation_deviation`	基于 z-score 的估值偏离均值回归择时信号
`smart_dca`	估值偏差动态调整定投金额——低位多投、高位少投
`interest_rate`	国债收益率变化驱动的债券型基金择时，含久期识别
`fx_momentum`	多币种汇率动量信号，用于 QDII 仓位调整

选基策略 (Selection)

策略	核心逻辑
`multi_factor`	7 因子综合评分：Sharpe / 最大回撤 / 信息比率 / 规模 / 费率 / 稳定性 / 存续期
`rating_enhanced`	晨星评级 + 量化因子 (夏普/回撤/超额收益) + 估值偏差复合评分

配置策略 (Allocation)

策略	核心逻辑
`risk_parity`	约束风险平价 (Ledoit-Wolf 收缩协方差 + SLSQP 求解)
`black_litterman`	均衡收益 Π + 观点驱动后验 + 均值-方差优化

回测引擎

基于 AuroraCore 内核的基金专用回测引擎：

特性	说明
T+1 执行	当日信号 → 次日开盘/收盘确认，符合公募基金实际规则
费率模型	A/C 份额申购/赎回/管理/托管费率穿透，FOF 双重费率，分红税调整
执行模式	支持 `market_order`（按比例调仓）和 `bakcet_trade`（篮子交易）
事件驱动	EventBus 架构，可插拔 Strategy → Execution → Risk → Book 管线
异步并行	多策略回测通过 `asyncio.create_task` 并行提交，不阻塞主线程

风控体系

检查项	🔶 Warning	🔴 Reject
VaR(95%) > 总资产	3%	5%
最大回撤 > 总资产	8%	15%
单日亏损 > 总资产	2%	5%
Consecutive Loss	3 次连续亏损	5 次 → 熔断
信号频率	同方向阈值内重复信号 → 跳过
风格漂移	持仓因子暴露偏离基准 → 发出预警

数据采集与质量

数据缓存：SQLite 本地持久化，支持增量更新
数据质量：缺失率 / 异常点 / 涨跌幅超限检测
ESG 等另类数据：预留接口，可接入外部数据源

🥇 黄金量化交易

基于 FastAPI 的黄金期货量化交易子系统，覆盖从策略研发到实盘信号的全流程。

内置策略

策略	类型	核心逻辑
`trend_following`	趋势跟踪	5/20 双均线交叉 + ATR 动态止损
`mean_reversion`	均值回归	RSI 超买超卖 + 布林带位置判断
`ml_predictor`	ML 预测	LightGBM/XGBoost/Ridge 滑动窗口预测

回测引擎特性

特性	说明
成本模型	固定滑点 + ATR 动态滑点 + 手续费
部分成交	`fill_ratio` 参数模拟流动性不足
交易延时	`execution_delay` 参数模拟成交延迟
Walk-Forward	滚动窗口回测，Purging + Embargo 防前视偏差
CPCV	组合清洗交叉验证，计算 PBO 过拟合概率
Monte Carlo	Bootstrap 重采样，95% 置信区间风险估计
Benchmark	买入持有基准对比，信息比率 / 跟踪误差
Triple-Barrier	López de Prado 三屏障序列标注（ML 策略）
合约展期	SHFE AU 主力合约前向 / 后向调整

风控体系

检查项	🔶 Warning	🔴 Reject
当日回撤 > 总资产	5%	10%
单日亏损 > 总资产	2%	5%
VaR(95%) > 总资产	5%	10%
ATR/价格 >	5%	10%
信号频率	同方向 5 分钟内有信号 → 跳过

📁 项目结构

智能理财Agent/
├── backend/                    # FastAPI 后端
│   ├── api/                   # API 路由层
│   │   ├── funds.py          # 基金管理
│   │   ├── gold_trading.py   # 黄金量化
│   │   ├── valuation.py      # 估值计算
│   │   ├── market.py         # 市场数据
│   │   └── schemas.py        # 响应模型
│   ├── mcp_server/           # MCP 协议服务
│   │   ├── server.py         # 服务器定义
│   │   ├── tools.py          # 工具实现
│   │   ├── resources.py      # 资源实现
│   │   └── prompts.py        # 提示词实现
│   ├── gold/                 # 黄金量化子系统
│   │   ├── core/             # 模型 · 配置 · 异常
│   │   ├── strategy/         # 策略基类 + 内置策略
│   │   ├── backtest/         # 回测引擎 · 报告 · MC
│   │   ├── data/             # 数据网关 · 存储 · 标签 · 展期
│   │   ├── risk/             # 风控 · 订单管理
│   │   ├── signal/           # 信号输出
│   │   └── ml/               # 特征工程 · 训练 · 预测
│   ├── fund_quant/           # 基金量化投资子系统
│   │   ├── core/             # 模型 · 配置 · 枚举 · 错误
│   │   ├── strategy/         # 策略基类 + 注册表
│   │   │   ├── timing/       # 择时（动量/估值偏差/定投/利率/汇率）
│   │   │   ├── selection/    # 选基（多因子/评级增强）
│   │   │   └── allocation/   # 配置（风险平价/B-L）
│   │   ├── backtest/         # 回测引擎 · 成本模型 · 分红
│   │   ├── data/             # 数据采集 · 存储 · 质量
│   │   ├── signal/           # 信号输出
│   │   ├── risk/             # 风控指标 · 风格漂移
│   │   └── portfolio/        # 组合追踪
│   ├── fund_service.py       # 基金业务逻辑
│   ├── fund_valuation.py     # 估值引擎
│   ├── market_data.py        # 市场数据服务
│   ├── data_sync.py          # 数据同步
│   ├── models.py             # 数据模型
│   ├── config.py             # 应用配置
│   └── main.py               # 应用入口
├── frontend/                   # Vite + TypeScript 前端
│   ├── src/
│   │   ├── main.ts           # 入口
│   │   ├── api.ts            # API 客户端
│   │   ├── types.ts          # 类型定义
│   │   ├── fundManager.ts    # 基金状态管理
│   │   ├── fundManagerUI.ts  # 基金管理界面
│   │   ├── valuationUI.ts    # 估值界面
│   │   ├── fundInfoUI.ts     # 基金信息界面
│   │   ├── marketDataUI.ts   # 市场数据界面
│   │   ├── style.css         # 样式
│   │   └── toast.ts          # 消息提示
│   ├── index.html
│   ├── package.json
│   └── vite.config.ts
├── data/                       # 持久化数据
│   └── backend/
│       └── funds.json
├── logs/                       # 运行日志
├── skills/                     # AI 技能
│   └── wealth-agent/
│       └── SKILL.md
├── requirements.txt
├── CLAUDE.md
└── README.md

📖 API 文档

启动后端后访问 http://localhost:8000/docs 查看完整的 Swagger 交互式文档。

基金管理

方法	端点	描述
`GET`	`/api/funds`	获取基金列表
`POST`	`/api/funds/add`	添加基金
`DELETE`	`/api/funds/{fund_code}`	删除基金
`GET`	`/api/funds/query/{fund_code}`	从外部数据源查询基金信息
`GET`	`/api/funds/{fund_code}/holdings`	获取基金持仓
`GET`	`/api/funds/{fund_code}/nav-history`	获取净值历史

估值计算

方法	端点	描述
`GET`	`/api/valuation/{fund_code}`	单个基金估值
`POST`	`/api/valuation/batch`	批量估值
`POST`	`/api/valuation/batch/stream`	SSE 流式批量估值
`GET`	`/api/valuation/{fund_code}/detail`	估值详情
`GET`	`/api/valuation/{fund_code}/accuracy`	估值准确性验证
`GET`	`/api/valuation/info/types`	估值类型说明

基金量化（20+ 个端点）

方法	端点	描述
`GET`	`/api/fund-quant/strategy/list`	策略列表
`GET`	`/api/fund-quant/strategy/params/{name}`	策略参数
`POST`	`/api/fund-quant/timing/evaluate`	单基金择时评估
`POST`	`/api/fund-quant/timing/batch`	批量择时评估
`POST`	`/api/fund-quant/selection/screen`	基金筛选
`POST`	`/api/fund-quant/selection/score`	基金评分
`POST`	`/api/fund-quant/allocation/optimize`	组合配置优化
`POST`	`/api/fund-quant/allocation/rebalance`	再平衡建议
`POST`	`/api/fund-quant/backtest/run`	运行回测
`GET`	`/api/fund-quant/backtest/result/{id}`	回测结果
`GET`	`/api/fund-quant/backtest/list`	回测记录列表
`POST`	`/api/fund-quant/backtest/compare`	多策略对比回测
`POST`	`/api/fund-quant/backtest/export/{id}`	导出回测结果
`GET`	`/api/fund-quant/signal/latest`	最新信号
`GET`	`/api/fund-quant/signal/history`	信号历史（分页）
`GET`	`/api/fund-quant/signal/stream`	SSE 信号推送
`GET`	`/api/fund-quant/portfolio/status`	模拟组合状态
`GET`	`/api/fund-quant/risk/metrics`	风险指标
`GET`	`/api/fund-quant/data/quality/{code}`	数据质量报告
`GET`	`/api/fund-quant/nav/{code}`	量化模块净值历史
`POST`	`/api/fund-quant/data/collect`	触发数据采集
`GET`	`/api/fund-quant/data/status`	采集状态
`GET`	`/api/fund-quant-core/strategies`	AuroraCore 策略列表
`POST`	`/api/fund-quant-core/backtest`	AuroraCore 基金回测

方法	端点	描述
`GET`	`/api/gold/trading/status`	系统状态
`GET`	`/api/gold/trading/strategies`	策略列表
`GET`	`/api/gold/trading/strategies/{name}`	策略详情
`POST`	`/api/gold/trading/backtest`	单策略回测
`POST`	`/api/gold/trading/compare`	多策略对比
`POST`	`/api/gold/trading/backtest/sensitivity`	参数敏感性分析
`POST`	`/api/gold/trading/backtest/validation`	策略验证
`POST`	`/api/gold/trading/backtest/walk-forward`	Walk-Forward 回测
`POST`	`/api/gold/trading/backtest/cpcv`	CPCV 回测
`POST`	`/api/gold/trading/backtest/monte-carlo`	Monte Carlo 模拟
`GET`	`/api/gold/trading/signals`	交易信号
`POST`	`/api/gold/trading/signal/generate`	生成信号
`GET`	`/api/gold/trading/risk/status`	风控状态
`GET`	`/api/gold/trading/market-data`	市场数据仪表盘
`GET`	`/api/gold/trading/analysis`	技术分析
`GET`	`/api/gold/trading/feature-importance`	特征重要性
`POST`	`/api/gold/trading/label/triple-barrier`	Triple-Barrier 标注
`POST`	`/api/gold/trading/sync-data`	数据同步
`GET`	`/api/gold/trading/bars`	K 线数据
`GET`	`/api/gold/trading/config`	配置信息
`GET`	`/api/gold/trading/strategy-comparison`	策略适配度对比

市场数据

方法	端点	描述
`GET`	`/api/market/stock/{code}`	A 股股票行情
`GET`	`/api/market/etf/{code}`	场内 ETF 行情
`GET`	`/api/market/index/{code}`	国内指数行情
`GET`	`/api/market/global-index/{code}`	全球指数行情

🔌 MCP 集成

系统支持 MCP (Model Context Protocol) Streamable HTTP 模式，AI 助手可直接调用全部功能。

MCP 配置

# Claude Code
claude mcp add http wealth-agent http://127.0.0.1:8000/mcp

或在 ~/.claude/mcp.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "wealth-agent": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

前提：后端必须运行在 http://127.0.0.1:8000

MCP 工具一览

基金 / 市场（12 个）

Tool	功能
`get_fund_list`	持仓基金列表
`add_fund`	添加基金到持仓
`delete_fund`	删除持仓基金
`get_fund_info`	基金详细信息
`get_valuation`	实时估值
`get_batch_valuation`	批量估值
`get_stock_price`	A 股行情
`get_etf_price`	ETF 行情
`get_index_price`	国内指数行情
`get_global_index_price`	海外指数行情
`get_valuation_types`	估值类型说明
`get_supported_indices`	支持的指数列表

黄金量化（18 个）

Tool	功能
`get_gold_status`	系统状态
`get_gold_strategies`	策略列表
`get_gold_strategy_detail`	策略详情
`get_gold_signals`	交易信号
`generate_gold_signal`	触发信号生成
`run_gold_strategy_backtest`	单策略回测
`compare_gold_strategies`	多策略对比
`run_gold_sensitivity`	参数敏感性分析
`run_gold_validation`	策略验证
`run_gold_walk_forward`	Walk-Forward 回测
`run_gold_cpcv`	CPCV 交叉验证
`run_gold_monte_carlo`	Monte Carlo 模拟
`get_gold_risk_status`	风控状态
`get_gold_market_data`	市场数据
`get_gold_analysis`	K 线技术分析
`get_gold_feature_importance`	特征重要性
`run_gold_triple_barrier_label`	Triple-Barrier 标注
`get_gold_config`	配置信息

MCP Resources

fund://{fund_code}              → 基金详细信息
valuation://{fund_code}          → 基金实时估值
market://stock/{stock_code}      → 股票行情
market://etf/{etf_code}          → ETF 行情
market://index/{index_code}      → 国内指数行情
market://global-index/{code}     → 海外指数行情

MCP Prompts

Prompt	用途
`analyze_fund`	分析单只基金投资价值
`portfolio_summary`	持仓组合总结报告
`market_daily`	市场日报生成

🧠 Skill 系统

AI 助手可通过 Skill 直接调用系统全部功能，无需手动构造 HTTP 请求。

skills/wealth-agent/
└── SKILL.md         # 智能理财 Agent 技能指南

功能	描述
🔍 基金查询	基金信息、持仓、净值
📊 实时估值	盘中实时估算净值 / 涨跌幅
📋 持仓管理	添加 / 删除 / 查看持仓
📈 市场数据	股票、ETF、指数行情
🔄 批量估值	多基金同时估值
🥇 黄金量化	回测、对比、交易信号
🛡️ 风控状态	VaR / 波动率 / 回撤实时监控
📉 技术分析	K 线技术指标解读

🌐 数据源

系统整合多数据源，自动选择最优可用数据：

数据源	数据类型	角色
东方财富	基金信息 · 持仓 · 净值	⭐ 主要
天天基金	基金持仓	🔄 备用
AkShare	A 股行情 · ETF · 指数 · 黄金现货	⭐ 主要
新浪财经	股票行情	🔄 备用
腾讯财经	股票行情	🔄 备用
yFinance	全球指数 · 港股 · COMEX 黄金	⭐ 主要

⚙️ 配置说明

后端 (`backend/config.py`)

APP_NAME     = "智能理财Agent"
APP_VERSION  = "1.0.0"
DEBUG        = True
API_PREFIX   = "/api"
DATA_DIR     = "data"
CORS_ORIGINS = ["http://localhost:3000", "http://127.0.0.1:3000"]

前端 (`frontend/vite.config.ts`)

server: {
  port: 3000,
  proxy: {
    '/api': { target: 'http://localhost:8000', changeOrigin: true }
  }
}

⚠️ 注意事项

#	提醒
1	估值 ≠ 实际净值 — 估算数据仅供参考，以基金公司公布为准
2	持仓滞后 — 持仓数据来自季报，存在时滞，影响估值准确性
3	QDII 时差 — QDII 投资海外市场，估值时间与 A 股不同步
4	历史不代表未来 — 回测基于历史数据，不构成投资建议
5	ML 置信度 — R² 为负时模型预测置信度降低
6	网络依赖 — 需要联网获取实时行情
7	频率限制 — 请合理设置刷新间隔，避免被数据源限制
8	择时信号参考 — 量化信号仅作参考，不构成投资建议
9	AuroraCore 回测 — A/C 份额费率区分需手动指定份额类型

📌 开发计划

⭐ Star History

📜 免责声明

本项目是一个个人科研项目，旨在为投资者提供理财决策参考服务。
并不承诺数据的可靠性和准确性，用户在使用时请自行承担风险。
估值数据和预测结果仅供参考，不构成任何投资建议。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 202 Commits
backend		backend
frontend		frontend
skills/wealth-agent		skills/wealth-agent
tests		tests
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
requirements.txt		requirements.txt
restart.sh		restart.sh
start.sh		start.sh

Folders and files

Latest commit

History

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🚀 核心功能

📊 基金估值

🥇 黄金量化

📈 市场数据

🧠 基金量化

📈 市场数据

🎯 更多特性

🛠 技术栈

Backend

Frontend

🏁 快速开始

环境要求

后端启动

前端启动

使用流程

📐 估值策略

计算公式

🧠 基金量化投资

择时策略 (Timing)

选基策略 (Selection)

配置策略 (Allocation)

回测引擎

风控体系

数据采集与质量

🥇 黄金量化交易

内置策略

回测引擎特性

风控体系

📁 项目结构

📖 API 文档

基金管理

估值计算

基金量化（20+ 个端点）

市场数据

🔌 MCP 集成

MCP 配置

MCP 工具一览

MCP Resources

MCP Prompts

🧠 Skill 系统

🌐 数据源

⚙️ 配置说明

后端 (backend/config.py)

前端 (frontend/vite.config.ts)

⚠️ 注意事项

📌 开发计划

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后端 (`backend/config.py`)

前端 (`frontend/vite.config.ts`)

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