MCP Financial Agent

🧠 MCP_财务代理

一种具备模型上下文协议（MCP）、数值预测和情感融合功能的多智能体金融人工智能系统

______________________________________________________________________

📘 概述

MCP金融代理 是一个智能的， 多智能体金融分析系统 那个融合了 数值预报， 情感推理，和 情境记忆 使用 模型上下文协议（MCP） 并且 LangGraph。

它模拟了一个（物体/系统/行为）的行为 对冲基金级别的AI分析师 — 收集实时数据，进行技术和定量分析，预测市场动态，并提供 买入/卖出/持有建议 （带有）置信水平。

______________________________________________________________________

🚀 主要特点

______________________________________________________________________

🧩 系统架构

🔹 工作流程图

[Data Collector Agent] 
     ↓
[Quant & Numerical Agents] → ARIMA / LSTM Forecasts
     ↓
[Sentiment Agent] → News & Tone Analysis
     ↓
[Quant Analysis Agent] → RSI / EMA / MACD
     ↓
[Ensemble Agent + MCP Manager] → Combine & Learn
     ↓
[Report Agent] → Final Memo & Recommendation

______________________________________________________________________

🧬 工作流程图

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant T as Telegram
    participant F as FastAPI Server
    participant Y as yFinance
    participant P as Pattern Analyzer
    participant L as LSTM Model
    participant A as ARIMA Model
    participant M as MCP Layer
    participant D as Decision Engine

    U->>T: "analyze AAPL"
    T->>F: Webhook POST /webhook
    F->>Y: Fetch OHLCV Data
    F->>P: Detect candlestick pattern
    F->>L: Predict using LSTM
    F->>A: Forecast using ARIMA
    F->>M: Adjust weights (self-learning)
    M->>D: Combine signals (ensemble)
    D->>T: Send summarized result

💬 示例互动

用户： analyze TSLA

机器人回复：

📊 TSLA Market Summary:
🕯️ Pattern: Bullish Engulfing
💬 Sentiment: Positive (+0.27)
🔮 Forecasts:
   • ARIMA: ↑ +0.41%
   • LSTM: ↑ +0.32%
✅ Recommendation: BUY (Confidence: 84%)

______________________________________________________________________

🧠 检测到蜡烛图形态

🌅 晨星 强烈的看涨反转

______________________________________________________________________

🧮 LSTM + ARIMA 融合模型

该系统结合了 ARIMA（统计学中的） 并且 LSTM（神经网络） 使用（某种方法/工具）生成的输出 加权集合（或加权组合）。 权重是 自适应调整的 基于以下（条件/因素）的MCP（多层控制协议/多层感知层等，具体含义需根据上下文确定）层

• 预测准确率
• 时间框架的可靠性
• 近期的波动

final_prediction = w1 * lstm_forecast + w2 * arima_forecast

🔹 数据流概要

Trigger → Data Fetch → Numerical Forecast → Sentiment → Ensemble Fusion → Context Memory (MCP) → Final Report

______________________________________________________________________

🧠 模型上下文协议（MCP）

这个（或“该”） 模型上下文协议 支持跨模型的自适应推理。 MCP起着……的作用 *智能胶水* 在智能体之间——保持历史准确性，调整集成权重，并在会话之间保留上下文记忆。

MCP职责：

• 跟踪模型性能（ARIMA、LSTM、Prophet）
• 动态更新集成权重
• 存储市场叙事的向量嵌入
• 为未来的决策启用情境回忆功能

______________________________________________________________________

📁 仓库结构

MCP_Financial_Agent/
│
├── main.py                    # Orchestrator entry point
│
├── config/
│   ├── settings.yaml           # Model and API configuration
│   └── secrets.env             # API keys and secrets
│
├── core/
│   ├── state.py                # Shared AgentState object
│   ├── orchestrator.py         # LangGraph orchestration flow
│   └── mcp_manager.py          # MCP memory, performance tracking
│
├── agents/
│   ├── data_collector_agent.py # Fetches OHLCV + news
│   ├── quant_analysis_agent.py # Computes indicators (RSI, EMA, etc.)
│   ├── sentiment_agent.py      # Analyzes sentiment
│   ├── numerical_agent.py      # Runs ARIMA / LSTM / Prophet
│   ├── ensemble_agent.py       # Fuses signals + decisions
│   └── report_agent.py         # Generates Markdown investment memo
│
├── models/
│   ├── arima_model.py
│   ├── lstm_model.py
│   └── prophet_model.py
│
├── tools/
│   ├── fetch_news.py
│   ├── fetch_ohlcv.py
│   ├── indicators.py
│   └── utils.py
│
└── memory/
    ├── vector_store.py         # FAISS or Chroma vector memory
    └── model_performance_db.py # SQLite/Redis performance store

______________________________________________________________________

⚙️ 安装

1️⃣ 克隆仓库

git clone https://github.com/yourusername/MCP_Financial_Agent.git
cd MCP_Financial_Agent

2️⃣ 创建并激活虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate    # macOS/Linux
venv\Scripts\activate       # Windows

3️⃣ 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

______________________________________________________________________

🔑 配置

创建一个 .env 归类于 config/:

ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your_api_key
NEWS_API_KEY=your_api_key
OPENAI_API_KEY=your_api_key

编辑 config/settings.yaml 进行调整：

model:
  reasoning: "gpt-5"
  forecasting: ["arima", "lstm", "prophet"]
  ensemble_weights: [0.4, 0.3, 0.3]

mcp:
  memory_store: "vector"
  db_type: "sqlite"

______________________________________________________________________

🚀 运行代理

示例命令：

python main.py --ticker "TSLA"

预期输出：

[Ticker: TSLA]
Prediction: +1.8% in next 1h
Recommendation: BUY (Confidence 0.82)
Rationale: Positive news sentiment and strong momentum indicators.

______________________________________________________________________

📊 示例 JSON 输出

{
  "ticker": "AAPL",
  "forecast": {
    "arima_next_15m": "+1.2%",
    "lstm_next_1m": "+0.4%",
    "prophet_next_1h": "+2.1%"
  },
  "sentiment": {
    "news_sentiment": 0.65,
    "market_sentiment": 0.58
  },
  "technical": {
    "RSI": 48,
    "MACD": "bullish crossover"
  },
  "ensemble_decision": {
    "final_score": 0.74,
    "recommendation": "BUY",
    "confidence": 0.83
  },
  "rationale": "Positive sentiment and quantitative forecast suggest short-term upside."
}

______________________________________________________________________

🧩 集合逻辑（简化版）

score = (
    0.4 * forecast_confidence +
    0.3 * sentiment_score +
    0.3 * indicator_signal
)

if score > 0.6:
    decision = "BUY"
elif score < 0.4:
    decision = "SELL"
else:
    decision = "HOLD"

______________________________________________________________________

🧬 基于MCP的自适应学习

MCP不断学习：

1. 记录每次预测与实际价格变动
2. 更新模型准确率指标
3. 自动重新加权模型
4. 保持上下文嵌入以确保趋势连续性

示例：

[LSTM Accuracy ↑] → Weight adjusted to 0.5
[ARIMA Drift Detected] → Reduced to 0.2

______________________________________________________________________

📈 可视化（可选）

使用 matplotlib 或者 plotly 在里面；在……中 report_agent.py 生成：

• 预测价格与实际价格图表
• 情绪趋势线
• 置信度与准确度曲线

______________________________________________________________________

🧠 技术栈

______________________________________________________________________

🤖 未来增强功能

• 集成 强化学习（RLHF） 用于决策反馈循环
• 添加 基于Transformer的预测 （时间融合变换器）
• 实施 模拟交易 使用Alpaca或Binance API
• 通过以下方式部署 CrewAI 运行时 或者 LangGraph Cloud（可译为“LangGraph云平台”或根据具体语境简化为“LangGraph云端”）

______________________________________________________________________

🧾 许可证

麻省理工学院许可证 © 2025 — 您可自由修改并分发，但需注明出处。