Quant-Python AI Agent：打造 AI 驅動的自動化量化研究AI Agent
這是一個前瞻性的開源專案，旨在將代理型 AI（Agentic AI）的核心技術導入量化交易與金融研究流程。不同於傳統的線性程式交易，本專案強調透過「自主代理（Agents）」的推理與工具調用能力，實現全自動化的市場分析與策略研究。
專案核心亮點：
代理型架構 (Agentic Workflow)： 不再只是單一的腳本執行，而是透過多代理系統（如整合 CrewAI、LangGraph 或 Autogen 邏輯），讓不同的 AI 角色（例如：研究員、分析師、風控官）協同作業，自動產出深度的金融洞察。
多源數據整合與工具調用 (Tool Calling)： 專案展示了如何讓 AI Agent 自主調用外部工具，包含即時股價 API、宏觀經濟數據、以及新聞情緒分析，並將這些非結構化資訊轉化為可量化的交易決策依據。
自動化研究報告產出： 利用 LLM 的生成能力，結合量化分析指標，自動撰寫具備圖表與數據支持的「週報」或「個股研究報告」，大幅縮短從數據蒐集到決策產出的時間。
結合 Python 量化生態系： 深度整合台灣與國際常用的量化工具，如 Pandas 進行數據整理、Backtrader/Lean 進行策略回測，讓 AI 代理能夠直接操作這些專業工具來驗證投資邏輯。
為什麼這個專案值得關注？
從「自動化」進化到「自主化」： 傳統量化需要人為定義每個步驟，而 Quant-Python AI 展示了如何讓 AI 根據市場變化自主判斷研究方向。
在地化與國際化並行： 參考 Jason Chuang 在台灣量化社群的深耕（如對富邦、永豐等 API 的整合經驗），此專案能更好地對接台灣開發者的需求。
實戰導向： 透過開源的程式碼範例，開發者可以快速學習如何建構一個能夠「讀報、抓數、產出策略」的一站式 AI 交易研究員。ＣＬＩ的執行環境．
適用對象：
想要將 LLM 應用於實戰交易的量化研究員。
對 Multi-Agent Systems (MAS) 在金融領域應用有興趣的開發者。
希望建立自動化投資研究流程的程式交易愛好者。
Example of 報告範例.
