量化研究与高频交易的实践中，投资者和研究者常面临多维信号整合、策略执行与可视化分析难度大、不同数据源兼容性差的问题。单一指标或传统策略工具往往无法快速生成可操作交易信号，也难以在多资产多周期环境下提供动态可视化参考。QuantAgent 针对这些需求，构建了一套多智能体分析平台，结合 LangChain/LangGraph 智能体工作流与 Flask 前端，实时接入雅虎财经数据，为股票、加密货币、商品和指数等资产提供多周期、多信号分析及决策支持。
QuantAgent 通过指标智能体、模式智能体、趋势智能体与决策智能体四层架构，将 OHLC 行情、技术指标与图形模式转化为可执行交易指令，并生成带注释的 K 线与趋势通道图表，方便策略验证、复盘和研究学习。用户可在浏览器端或通过 API 与系统交互，实现多资产多周期的可视化分析与交易决策探索。
QuantAgent 是什么？
QuantAgent 是一款面向量化研究与高频交易场景的多智能体分析平台。它基于 LangChain / LangGraph 构建智能体工作流，整合价格驱动、技术指标、图形模式和趋势通道信号，形成可执行交易指令与可视化输出。平台支持多资产、多时间周期分析，配备 Flask 网页端与程序化 API，适用于量化研究、策略验证与教学场景。QuantAgent 不提供投资建议，仅作为研究与学习工具。
开源地址：https://github.com/Y-Research-SBU/QuantAgent
核心功能
QuantAgent 的核心价值在于“多信号整合、智能体驱动、可视化决策”，适合量化研究者、策略开发者和高频交易学习者。
- 指标智能体——实时计算 RSI、MACD、随机振荡器等核心技术指标，将 OHLC 行情转化为量化交易信号。
- 模式智能体——分析近期价格图，识别高低点与走势形态，对比常见模式库并生成通俗描述。
- 趋势智能体——在 K 线上叠加拟合趋势通道，量化方向、斜率与盘整区间，输出趋势总结。
- 决策智能体——汇总指标、模式、趋势与风险智能体结果，生成多/空方向、入场/出场点位及止损阈值的可执行交易指令。
- 动态可视化——生成带注释 K 线图与趋势通道图，支持多周期和多资产动态切换。
- 多资产多周期——支持股票、加密货币、商品和指数，周期范围从 1 分钟到 1 天。
- 前端与 API 交互——Flask 网页端提供现代化界面，API 支持程序化调用与集成。
- 智能体工作流——基于 LangChain / LangGraph 构建，可扩展插件与自定义逻辑，支持图像输入 LLM 解析图表。
使用场景
QuantAgent 适用于量化研究、策略验证与教学环境，尤其强调研究信号稳定性与风险管理。
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 量化研究员 | 多资产多周期信号分析与策略验证 | ★★★★★ |
| 高频交易学习者 | 理解指标、模式与趋势结合的交易逻辑 | ★★★★☆ |
| 策略开发者 | 利用智能体生成交易指令和可视化复盘 | ★★★★★ |
| 金融学学生 | 学习多智能体分析和可视化工具使用 | ★★★★☆ |
| 数据科学家 | 接入雅虎财经实时数据进行实验与建模 | ★★★★☆ |
操作指南
新用户可在短时间内搭建研究环境：
- 创建 Conda 环境并激活：
conda create -n quantagents python=3.11 && conda activate quantagents - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 若 TA-Lib 安装失败，可使用：
conda install -c conda-forge ta-lib - 配置大语言模型 API 密钥（OpenAI、Claude、Qwen 等）：
export OPENAI_API_KEY="your_key" - 启动 Flask 网页端或程序化 API 服务，访问浏览器界面进行资产选择与分析
- 查看指标、模式和趋势智能体生成的信号与图表
- 结合研究目的验证交易指令逻辑，逐步调整策略参数
（注意：QuantAgent 仅用于研究与学习，切勿直接作为投资决策依据。）
支持平台
QuantAgent 基于 Python 与 Flask，适用于 Linux 与 Windows 系统。
支持浏览器访问网页端交互，也可通过 API 程序化调用进行量化分析。平台依赖 LangChain / LangGraph 智能体框架和 TA-Lib 技术指标库，支持图像输入 LLM 解析 K 线与趋势图表。
产品定价
免费。
QuantAgent 开源，用户可自由下载、部署与修改，无额外许可费用。适合科研、策略验证与教育使用。
常见问题
Q：是否必须使用支持图像输入的 LLM？
A：是。图像输入能力用于解析生成的图表，模式识别与趋势分析依赖此功能。
Q：数据来源是什么？
A：网页端和 API 均使用雅虎财经实时市场数据。
Q：是否可以直接用于实盘交易？
A：QuantAgent 仅用于学习、研究与策略验证，不提供投资建议，请自行承担风险。
开发者小结
QuantAgent 提供多智能体分析、多周期多资产支持及可视化输出，为量化研究与策略验证提供完整工具链。它适合量化研究员、策略开发者、金融学学生及数据科学家使用，能够在指标、模式、趋势与决策智能体的辅助下快速生成研究信号和可视化结果。需要注意的是，平台仅作为学习与研究工具，不构成投资建议，用户需结合风控与账户管理进行安全实验与策略测试。
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