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巴菲特会买这只股吗？达利欧怎么看宏观风险？段永平觉得管理层够不够「本分」？
真正重要的不是单一视角的分析，而是多维度的共识。Augur 让 18位 顶级投资人同时为你分析，每人给出独立评分，最终汇成一个带 Kelly 仓位建议的加权共识信号——30秒，一行命令。
全新 HD-2D 视觉系统：在彭博终端的数据密度中，融合了 JRPG 的「Gilt-Edged」羊皮纸叙事美学。 NVDA 实时分析：BUY 信号 · 评分 7.6/10 · 置信度 81% · Kelly 仓位 20% · 18位大师全部投票
| 维度 | 传统单策略 | ChatGPT 问答 | Augur |
|---|---|---|---|
| 分析视角 | 1 种 | 随机/通用 | 18 种独立投资流派 |
| 量化评分 | ✗ | ✗ | 0-10 结构化独立打分 |
| 中国投资人 | ✗ | 有偏见/缺乏深度 | 段永平/张磊/李录/但斌 |
| 实时数据 | 手动输入 | 无/滞后 | yfinance 自动获取 |
| 仓位建议 | ✗ | ✗ | Kelly 公式动态计算 |
| 自学习权重 | ✗ | ✗ | IC 反馈自动优化 |
| 系统集成 | ✗ | ✗ | MCP Server / Hermes 接入 |
经典价值派
| 投资人 | 核心框架 | 最强场景 |
|---|---|---|
| 🏆 巴菲特 | 护城河 + 可预测盈利 + FCF | 消费/金融蓝筹 |
| 📐 格雷厄姆 | 安全边际 PE<15 PB<1.5 | 深度价值股 |
| 🧠 芒格 | 格栅思维 + 逆向 | 被市场误解的企业 |
| 🔬 费雪 | Scuttlebutt + 毛利率持续性 | 成长型高质量公司 |
成长与创新
| 投资人 | 核心框架 | 最强场景 |
|---|---|---|
| 🚀 彼得林奇 | PEG < 1.5 + 日常可理解 | GARP 成长股 |
| 💡 凯西伍德 | Wright定律 + TAM扩张 | AI/基因组/区块链 |
| 🏢 彼得蒂尔 | 0→1 垄断 + 逆向思考 | 科技平台/深科技 |
| 🤖 阿申布伦纳 | AGI基础设施 + 算力稀缺 | AI/半导体 |
宏观与周期
| 投资人 | 核心框架 | 最强场景 |
|---|---|---|
| 🌐 达利欧 | 全天候 + 债务周期 | 宏观轮动 |
| 🔄 索罗斯 | 反射性 + 趋势自我强化 | 趋势交易 |
| 📉 霍华德马克斯 | 钟摆情绪 + 二阶思考 | 周期底部 |
| 🥇 ARPS | 实际利率 + Crypto/黄金 | 通胀对冲 |
🇨🇳 中国投资人（独家）
| 投资人 | 核心框架 | 最强场景 |
|---|---|---|
| 🎯 段永平 | 本分 + 极度集中 | 商业模式清晰的消费科技 |
| 🌏 张磊（高瓴） | 结构性长期价值 | 中国成长赛道 |
| 🏔️ 李录（喜马拉雅） | 深度价值 + 安全边际 | 港股/A股低估值 |
| 🫖 但斌（东方港湾） | 品牌护城河 + 时代Beta | 消费龙头 |
| ₿ 大宇（BTCdayu） | 信息差 + 情绪动量 | Crypto/加密赛道 |
前沿特殊策略
| 投资人 | 核心框架 | 最强场景 |
|---|---|---|
| 🔭 Serenity | AI/半导体供应链瓶颈 | 卡脖子环节标的 |
git clone https://github.com/BruceLanLan/augur.git && cd augur
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install --upgrade pip && pip install -e ".[data]"
augur analyze AAPL # 18位大师共识，自动拉取实时数据
augur consensus NVDA # 加权共识 + Kelly 仓位建议
python3 -m dashboard.app # → http://localhost:8000Augur 的 AI 大师对话模块全面支持标准 OpenAI 兼容接口，您可以轻松接入 DeepSeek、GPT-4 或本地大模型（如 Ollama）。
- 复制环境配置文件：
cp .env.example .env
- 编辑
.env文件，填入您的 API Key 和配置信息：# 启用 AI 对话大模型后端（若不设置将使用本地模拟回复） OPENAI_API_KEY=your_api_key_here # 可选：自定义 API 接口地址（如 DeepSeek、OneAPI 等） # DeepSeek 填：https://api.deepseek.com/v1 # Ollama 填：http://localhost:11434/v1 OPENAI_BASE_URL= # 可选：自定义模型名称（默认为 gpt-4o） # DeepSeek 填：deepseek-chat AUGUR_CHAT_MODEL=
$ augur consensus NVDA
Auto-fetching data for NVDA from yfinance...
Price: 135.20 | PE: 45.0 | ROE: 65.0% | GM: 78.0%
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
NVDA — 18 Masters Consensus
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Signal: BULLISH
Score: 7.6 / 10
Confidence: 82%
Kelly Size: 9.2%
BULLISH (13): buffett, fisher, aschenbrenner, cathie_wood, thiel...
NEUTRAL (5): dalio, marks, graham, soros, serenity
BEARISH (0): —
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
python3 -m dashboard.app # http://localhost:8000
python3 -m dashboard.app --port 8080 --host 0.0.0.0 # 自定义端口/局域网
docker compose up -d dashboard # Docker 一键部署
17 个页面，覆盖完整投资分析流程：
| 分组 | 页面 | 功能亮点 |
|---|---|---|
| 分析 | 仪表盘 | 快速分析入口 + 全球市场行情面板 |
| 股票分析 | 18位共识 + 评分卡片 + 多空辩论 + 深度报告 | |
| 信号监控 | 自选股批量扫描，60s 自动刷新 | |
| 扫描器 | 预设标的全量评分热图 | |
| 自选股 | 一键分析，持久化 | |
| 持仓管理 | 持仓追踪 + 实时盈亏 + 资产配置图 | |
| 历史回测 | IC 排行榜 + 大师命中率 | |
| v8 功能 | AI 对话 | 11位大师人格化对话 + 实时行情数据卡片（60s 刷新），支持 OpenAI 兼容接口 |
| 组合优化 | Markowitz 均值方差优化 + 有效前沿可视化曲线 | |
| 大师对决 | 2-5位大师同题独立对比 | |
| 辩论模式 | 多大师顺序辩论 | |
| 历史记录 | 全部分析历史，可检索 | |
| 大师排行 | IC 加权的大师准确率追踪 | |
| 告警推送 | Rules 规则引擎 → 分析结果自动推送 Telegram / Slack / WeChat / Lark | |
| 投资人 | 人格系统 | 18位大师卡片 + 搜索/流派筛选 |
| 创建大师 | 无代码 YAML 自定义 | |
| 系统 | 设置 | 每位大师独立配置参数 |
|
极度清晰的多空辩论 |
随时随地访问（多平台） |
|
历史记录 — 所有分析可追溯 |
AI 对话 + 实时数据卡片 — 选个大师，问就完了 |
|
Markowitz 有效前沿 — 组合自动最优化 |
真实数据底层
|
pip install -e ".[mcp]" # Python 3.10+ required
augur mcp-server # stdio server, ready for Claude / HermesHermes (~/.hermes/config.yaml):
mcp_servers:
augur:
command: augur
args: [mcp-server]Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"augur": { "command": "augur", "args": ["mcp-server"] }
}
}7 个 MCP 工具：augur_analyze · augur_consensus · augur_fetch · augur_list_personas · augur_configure · augur_create_persona · augur_debate
pip install -e ".[telegram]" && export TELEGRAM_TOKEN='...' && augur telegram
pip install -e ".[slack]" && export SLACK_BOT_TOKEN='...' SLACK_APP_TOKEN='...' && augur slack
pip install -e ".[wechat]" && augur wechat --mode personal
pip install -e ".[lark]" && export LARK_APP_ID='...' LARK_APP_SECRET='...' && augur larkdocker compose up -d dashboard # http://localhost:8000
docker compose --profile telegram up -d # + Telegram Bot# 核心分析
augur analyze AAPL # 18位共识，自动获取实时数据
augur analyze NVDA --persona buffett # 指定单个大师
augur consensus AAPL # 加权共识 + Kelly 仓位
augur report TSLA # 生成深度 Markdown 报告
augur list-personas # 列出全部 18 位投资人
# AI 功能
augur chat AAPL --persona buffett # 向巴菲特提问（人格化对话）
augur sentiment TSLA # 社交情绪分析（StockTwits + 新闻）
augur report AAPL # 生成深度 Markdown 报告（含多空论点）
# 数据与监控
augur fetch AAPL # 仅获取数据
augur watchlist-add AAPL --sector Technology
augur cron-start # 启动定时监控守护进程参数单位约定：
| 类型 | 单位 | 正确示例 | 错误示例 |
|---|---|---|---|
| 利率/利润率 | 小数 (0-1) | --roe 0.55 |
--roe 55 |
| 负债率 | 小数 (0-1) | --debt-ratio 0.35 |
--debt-ratio 35 |
| 机构持股 | 整数百分比 | --institutional-ownership 66 |
0.66 |
| 市值/FCF | 十亿美元 | --market-cap 2800（$2.8T） |
2800000000000 |
# personas/custom/my_quant.yaml
agent_id: my_quant
name: "我的量化策略"
philosophy: ["动量", "价值", "低波动"]
scoring_weights:
momentum: 0.40
value: 0.35
safety: 0.25
factors:
momentum:
base: 5
rules:
- {if: "rsi > 55 and rsi < 75", add: 2}
- {if: "macd > macd_signal", add: 1}
value:
base: 5
rules:
- {if: "pe > 0 and pe < 15", add: 3}本地安装失败 / 网页打不开
- 安装时报错： 如果您已经下载过
augur文件夹，请不要再执行git clone（会报错并中断后续命令）。请直接运行：cd augur && source .venv/bin/activate && python3 -m dashboard.app - 网页打不开： 执行启动命令后，终端会处于“挂起”状态（这是在持续监听请求，请勿关闭终端或按 Ctrl+C）。如果
http://localhost:8000打不开或被浏览器强制跳转为 https，请尝试访问纯净的http://127.0.0.1:8000。
提示 "yfinance not installed"
pip install -e ".[data]"MCP Server 提示 "No module named mcp"
需要 Python 3.10+：
uv venv --python 3.11 .venv && uv pip install -e ".[mcp]"
.venv/bin/augur mcp-server分析结果总是 NEUTRAL + 低分
最常见原因是参数单位错误：--roe 0.55（55%）而非 --roe 55
Kelly 仓位显示 0%
Kelly 只在 BULLISH 且评分 > 5 时给出非零建议。
🦉 为什么是白色像素猫头鹰？
在日本文化中，白色猫头鹰（フクロウ）是招财与智慧的象征——「不苦労」（没有辛苦）或「福来郎」（福气到来）。我们用它象征 Augur 的使命：用 AI 的智慧，让投资决策不再痛苦。
v8.2.3 — Chat 数据卡片 / UI 清理 / Scanner 加固 / 线程安全 (current)
- Chat 数据卡片：对话页嵌入实时行情卡（价格/涨跌/共识信号），60s 刷新，LocalStorage 缓存 10 分钟。
- UI 清理：backtest/create_persona/chat/history 的 inline style 全部提取为 CSS 类。
- Scanner 加固：大小写去重、单 ticker 失败隔离、errors[] 字段。
- 线程安全：单例双检锁、history.py 原子写（tmp+os.replace）。
- 测试：1652 项通过。
v8.2.2 — Optimizer 有效前沿图 / Rules→Bot 打通 / UI 对比度修复
- Optimizer 有效前沿图：组合优化页新增 Chart.js 可视化曲线，展示 Markowitz 有效前沿、最优组合（金色星标）和各资产分布。
- Rules→Bot 打通：分析与 watchlist 扫描结果自动触发告警规则，推送通知到 Telegram / Slack / WeChat / Lark。
- UI 对比度修复：orange 背景上的
#000/#fff全部替换为 CSS 变量，符合 WCAG AA 标准；rgba硬编码色改为设计系统变量。 - 代码整合：Loop 400 全部遗留代码合并进 main，i18n 新增 238 行翻译键，compare 页支持
?autorun=1。 - 测试：1657 项全绿（v8.2.1 为 1362，+295 项）。
v8.2.1 — Loop 200 审查：布局修复 / 报告对比度 / UX 与鉴权整合
- 布局修复：侧栏与主内容区改为 CSS Grid（
240px + 1fr），消除 240px 视觉断层；折叠侧栏统一--sidebar-widthtoken。 - 报告对比度：浅色模式下羊皮纸底 + 浅色正文不可读问题已修复；新增
--report-*语义 token，图表随主题变色。 - UX 改进：全局
_t()导出、progress/copy i18n 键、五页空状态统一、44px 触控目标、移动端表格横向滚动提示、首页 AAPL 引导与 partial 错误透传。 - 鉴权整合：Dashboard fetch/WebSocket 自动携带
AUGUR_API_TOKEN；/ws/prices?token=服务端校验；GET /api/auth/config配置发现。 - 后端加固：价格序列 NaN/Inf 清洗、共识平局 → NEUTRAL、coverage confidence 归一化、persona YAML 权重类型校验。
- 测试：1362 项全绿（v8.2.0 约 1177）。详见
docs/LOOP_200_REPORT.md。
Loop 400 审查（已完成，并入 v8.2.2）
- 全部遗留代码（34 文件）已于 v8.2.2 合并进 main，stash 清零。
- 状态报告：
docs/LOOP_400_REPORT.md。
v8.2.0 — 大师事实审计 / Makefile / pyproject 打磨 / 分析器与 WebSocket 价格
- 前端视觉体系：全面集成了 "Bloomberg Terminal × JRPG HD-2D" 前端视觉体系，引入
ExecCard、OracleSays和ScorecardGrid等组件，优化了核心渲染逻辑。 - UI/UX 细节打磨：
- 超大间隔修复：消除了侧边栏与主右侧功能区之间 240px 的布局空白漏洞，实现紧凑高级的 Flex 自适应排布。
- 对比度深度优化：针对亮色模式（羊皮纸背景）下的多处文字（如深度分析 Markdown 报告、学派 Badge 等）进行了对比度修复，全面使用语义化色彩变量（
var(--signal-buy)/var(--signal-sell)等），确保在深浅色主题下均清晰可读。 - 响应式网格断点：新增了移动端与平板端响应式网格断点，完美适配各种窄屏，杜绝头像徽章和表格指标被挤压变形。
- 对话可读性：AI Chat 对话气泡内的字体优化，避免在中文下回退出现参差不齐的问题。
- 多语言（i18n）闭环：
- 智能适配英文模式下的金融缩写（如
B/M/K）与相对时间格式（如m ago/d ago）。 - 修复了大师对比页等界面的多语言漏译交互 bug。
- 智能适配英文模式下的金融缩写（如
v8.0.0 — 真实数据与智能投资平台
- Streaming / Sentiment / Optimizer 升级为真实 yfinance + StockTwits 数据。
- Learning 飞轮：分析时自动记录预测，再次分析同 ticker 时补录真实收益。
- 6个新 Dashboard 页面：AI对话/组合优化/大师对决/辩论/历史/排行榜。
- 10个新模块：sentiment/learning/optimizer/streaming/chat/history/rules/auth/users/plugins
- 报告页投票表修复，CRCL 分析修复（coverage_confidence 门控）
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