Alpha Desk — AI 投研工作台

把 dsh 会话变成一个投研交易台：底层引擎是 virattt/ai-hedge-fund（MIT，CLI 名 aihf），上层由 dsh 的 skill / hook / cron / memory 扩展点编排。

硬性合规线（每次回复都要遵守）：

• 本技能输出的是研究与教育内容，不是投资建议；每次给出结论时附上免责声明："本内容仅供学习研究，不构成投资建议。"
• 暂不执行真实交易。risk-gate 插件会拦截实盘命令，但即使插件未安装，也不得运行任何券商下单、资金划转命令。用户要求实盘时，明确拒绝并说明原因。
• aihf 内部对 LLM 信号的调用本身会消耗用户的 LLM API 额度，运行前先告知。

前置条件检查（每次会话首次使用前执行）

command -v aihf && aihf --help | head -5

未安装则：pipx install aihf（或 uv tool install aihf）。

运行需要两类 key（导出在 shell 环境，或写入 ~/.hedge-fund/.env）：

• FINANCIAL_DATASETS_API_KEY — 行情与基本面数据（financialdatasets.ai，有免费档）
• 一个 LLM key：DEEPSEEK_API_KEY（推荐，与 dsh 同栈）或 ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY / GOOGLE_API_KEY / XAI_API_KEY / KIMI_API_KEY

aihf 默认推理模型是 claude-sonnet-5（走 Anthropic）。用 DeepSeek 时，任选其一：

• export HEDGE_FUND_LLM_MODEL=deepseek-v4-pro（全局默认）
• 或在命令里加 --model deepseek-v4-pro（单次覆盖）

缺 key 时停下来让用户提供，不要伪造数据、不要编造回测结果。所有数字必须来自 aihf 的真实输出。

核心概念：mandate（基金委托书）

mandate 是一个 YAML，描述"交易台"本身——策略、投资大师模型、风控、资金、再平衡频率——不含股票代码；标的是运行时通过 --tickers 传入的。本仓库 mandates/ 目录自带三份：

文件	风格	再平衡	适用场景
deep-value-weekly.yaml	格雷厄姆×2 + 巴菲特 + 芒格，70% 价值 + 30% 财报漂移量化	weekly	默认首选，稳健演示
fundamental-ls-market-neutral.yaml	五位大师投票的多空市场中性	monthly	展示多空推理
inflections-daily.yaml	德鲁肯米勒 + 林奇的宏观拐点	daily	压力测试风控

可用的 alpha 模型（models[].name）：graham、buffett、munger、lynch、druckenmiller（LLM 驱动）；pead（财报漂移，量化，不消耗 LLM 额度）。用户想自定义组合时，复制一份 mandate 改写即可。

工作流一：单次投研周期（"今天这只基金怎么看这几只票"）

aihf mandates/deep-value-weekly.yaml --tickers AAPL,MSFT,NVDA --out records/cycle-$(date +%F).json

• stdout 是纯 JSON（CycleRecord），人类摘要走 stderr；始终用 --out 落盘到 records/ 供复盘。
• CycleRecord 关键字段：strategies[].signals[]（每个模型的 value ∈ [-1,1] 看多/看空强度 + reasoning 文字理由）、positions（成交后持股）、equity_before、skipped（数据缺失的票及原因）。
• 解读时：先念各模型的 reasoning 原文要点，再给综合仓位变化——"巴菲特为什么看多、格雷厄姆为什么反对"是用户最想看的。分歧要明确指出，不要和稀泥。

工作流二：回测（"这套策略过去一年表现如何"）

aihf mandates/deep-value-weekly.yaml --tickers AAPL,MSFT,NVDA --backtest --start 2025-08-01 --out records/backtest-$(date +%F).json

• 回测从 --start 到 --date（默认今天）按 mandate 的再平衡频率逐周期运行，输出含净值曲线与基准（mandate 里的 benchmark）对比指标。
• 解读必给：累计收益 vs 基准、最大回撤、胜率，以及哪几次调仓贡献/拖累最大（从逐周期记录里定位）。
• 回测耗 LLM 额度 = 周期数 × 模型数 × 标的数，运行前估算并告知用户（例：weekly × 52 周 × 3 个 LLM 模型 × 3 只票 ≈ 468 次调用）。想省钱就先缩短区间或减少模型。
• 明确提醒：历史回测不代表未来收益。

工作流三：A股/港股联动

aihf 只覆盖美股。用户问 A股/港股时，改用 stock-technical-indicators 技能（如已安装）。两边结果可以同框对比（例："同一套价值逻辑在美股和 A股各自选出什么"），但要讲清两边引擎和数据源不同，结论不可直接互换。

工作流三·五：iFinD 权威数据（plugins/ifind，免 iFinD 账号）

需要权威基本面/公告/股东/预测数据时（财务报表、业务分部、股东户数、业绩预告、智能选股），用本仓库 plugins/ifind/ifind_tool.py——它经 Kimi agent-gw 访问同花顺 iFinD，凭证由脚本自行解析（plugins/ifind/.env 或本机 Kimi 桌面端配置），不需要用户提供任何账号，也不依赖环境变量注入。

# 1. 先读 API 目录(9 个 API 的参数、ticker 格式、覆盖范围约定)
terminal/.venv/bin/python plugins/ifind/ifind_tool.py describe

# 2. 按目录的参数约定调用(必须用 terminal/.venv/bin/python,它有 agent-gw SDK)
terminal/.venv/bin/python plugins/ifind/ifind_tool.py call ifind_get_financial_statements \
  --params-json '{"ticker": "600519.SH", ...}'

规则：

• 必须先 describe 再 call，参数严格按返回的目录构造（ticker 格式：A股 600519.SH、港股 0001.HK、美股 AAPL.O）。
• 公告与业绩预测仅覆盖 A 股；调用失败时如实报告错误，禁止编造财务数字。
• 引用数据时带上报告期/币种/数据口径限定语。
• 与 gtimg 行情的分工：盘中报价/K线走行情网关，基本面与公告走 ifind。

工作流四：定时盯盘（cron）

用户要求"每天盘前/盘后自动跑"时，用 dsh 的定时任务能力注册调度，例如：

• 美东盘前（北京时间 21:30 前）：跑工作流一，输出当日信号摘要
• 每周五收盘后：跑回测增量更新 + 本周假设复盘

定时任务产出的记录同样落盘 records/。

工作流五：投资记忆与复盘

• 每次给出一个观点时，把"假设"写进记忆：标的、方向、理由、预期时间窗、失效条件。
• 复盘时取出历史假设，对照 records/ 里的实际信号与走势，逐条判定对错，并总结哪类假设胜率高。
• 这是本工作台区别于一次性问答的核心：观点要被记录、被检验、被追责。

失败处理

• skipped 非空 → 告知用户哪些票数据缺失（常见于新股、退市、数据源未覆盖），不要静默忽略。
• 报 ANTHROPIC_API_KEY not found 之类错误 → 说明用户没配 LLM key 或没指定模型；提示配 DEEPSEEK_API_KEY 并加 --model deepseek-v4-pro，不要擅自换成别的 provider。
• 网络/额度错误 → 原样报告 stderr，不要重试超过两次。
• 用户给的 mandate 路径不存在 → 先用 ls mandates/ 列出可用的，让用户选。

安全红线（risk-gate 插件已装时由其强制执行，未装时自律）

• 禁止：任何券商 API/CLI 下单命令（ibkr、alpaca、tda、富途、老虎等）、向券商域名发写请求、--live 类参数。
• 禁止：修改 ~/.hedge-fund/.env 之外的任何凭证文件。
• 允许：aihf 的全部只读/回测用法、数据查询、报告生成。