【EasyQuant：开源AI 投研团队】

开源 EasyQuant：用大模型组建一支“AI 投研团队”，支持 A 股、离线体验和多空辩论让大模型分析一只股票，很多人第一步会这样问：帮我看看这家公司，分析一下基本面和技术面。模型很快就能给出一篇报告。但如果继续追问：数字从哪里来？看多和看空的理由有没有交锋？交易提案由谁审核？运行中断后能不能继续？一段聊天就开始显得不够用了。EasyQuant 尝试把这些问题放进一条完整的研究流程：让不同 Agent 分工分析，通过多空辩论形成提案，再经过风控和组合经理审批，最后进入模拟交易并保存决策记录。如果你正在学习大模型 Agent、多智能体协作，或者想搭建自己的量化研究实验，这个项目值得动手看看。项目地址：https://github.com/wellord724/EasyQuant项目仅用于研究与教学，交易环节为模拟交易，不涉及真实资金，输出不构成投资建议。一、EasyQuant 做什么？把投研流程变成可以运行的代码可以把 EasyQuant 理解成一支运行在代码里的“AI 投研团队”。输入标的代码和分析日期后，框架先解析标的身份、获取数据快照，再组织不同角色完成研究和决策：标的代码 + 分析日期 ↓ 标的身份解析与数据快照 ↓ 基本面 / 情绪 / 新闻宏观 / 技术面分析 ↓ 多头与空头研究员进行多轮辩论 ↓ Trader 生成交易提案 ↓ 风控独立评估 ↓ 组合经理审批 ↓ 模拟成交或跳过交易 ↓ 保存决策、运行记录与记忆这套设计最有吸引力的地方，是把“得到一个结论”扩展成“检查一个结论如何形成”。你可以查看分析报告、辩论内容、交易提案和审批理由，也可以替换模型或提示词，观察流程中的变化。二、值得关注的五个亮点1. 多空辩论，让研究过程容纳不同观点项目设置了基本面、情绪、新闻和技术面四类分析师角色，之后由多头与空头研究员展开辩论。例如，同一组行情数据可能同时支持两种解释：多头关注趋势延续，空头关注短期过热。让双方回应彼此的论点，可以把分歧暴露出来，方便开发者检查模型到底依据什么形成判断。多智能体的价值，在这里体现为分工、质疑和可