Investment Committee (Multi-Agent Adversarial V3)

启动一个由三位顶级投资人风格组成的虚拟委员会，对目标公司进行严格的独立审查、对抗式辩论和投票决议。

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⚔️ 核心设计原则

1. 物理隔离: 每个 Agent 是独立的 Gemini API 调用，拥有完整的 Persona 系统提示。
2. 深度人设: 通用化投资哲学框架，不依赖特定案例。
3. 数据注入: 自动抓取实时宏观数据（利率、汇率、VIX），并采用前向填充 (ffill) 处理节假日/缺失数据，确保德肯米勒始终获得有效情报。
4. 智能重试: 内置指数退避 (Exponential Backoff) 机制，自动处理 API 429 限流错误。
5. 决议机制: 辩论结束 --> 自动提取投票 --> 主席 Agent 形成决议。

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👥 委员会成员

角色	投资哲学内核	数据注入
巴菲特	"生意"思维、护城河、安全边际	标准研报
木头姐	莱特定律、S曲线拐点、技术融合	标准研报
德肯米勒	流动性为王、价格行为、不对称赔率	实时宏观快照 (美债/美元/VIX)

详细人设见: references/personas/ 目录。

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🔄 执行流程

Pre-Flight: 数据抓取

脚本自动从 Yahoo Finance 抓取：

• 10年期美债收益率 (^TNX)
• 美元指数 (DX-Y.NYB)
• 恐慌指数 (^VIX)
• 标普/纳指趋势 (SPY, QQQ)

Phase 1: 独立初评 (Independent Review)

每位专家阅读研报（德肯米勒额外获得宏观数据），给出独立判断。

Phase 2: 对抗辩论 (Adversarial Debate)

多轮辩论，针对性反驳，并更新立场。

Phase 3: 投票决议 (Voting & Decision)

• 提取每位专家的投票（买入/拒绝/观望）和置信度。
• 结合宏观背景生成《投资委员会最终决议》。

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🛠️ 技术栈

• LLM: Google Gemini 2.0 Flash (google-genai)
• Data: Yahoo Finance (yfinance)
• Env: 支持 HTTP 代理

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🚀 使用方法

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 设置环境

# Windows PowerShell
$env:GEMINI_API_KEY='<YOUR_API_KEY>'  # 替换为你的 Gemini API Key

# 可选代理（如使用 Clash/V2Ray 等）
$env:HTTP_PROXY='http://127.0.0.1:<PORT>'  # 替换为你的代理端口
$env:HTTPS_PROXY='http://127.0.0.1:<PORT>'

获取 API Key: 访问 Google AI Studio 创建 API Key

3. 运行

python scripts/run_committee.py <path_to_report.md> --rounds 3 --output ./output

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📁 Skill 目录结构

investment-committee/
├── SKILL.md                      # 本文件 (架构说明)
├── TROUBLESHOOTING.md            # 问题排查
├── requirements.txt              # 依赖 (google-genai, yfinance)
├── scripts/
│   └── run_committee.py          # 核心执行脚本 (包含数据抓取逻辑)
└── references/
    └── personas/                 # 通用化人设提示词
        ├── buffett.md
        ├── wood.md
        └── druckenmiller.md