A2A协议的多智能体投顾引擎架构，智能体生成年化418%，回撤11%，夏普比5.19的规则策略，附python代码

原创内容第1038篇，专注AGI+，AI量化投资、个人成长与财富自由。

基于A2A协议的多智能体投顾引擎架构：

传统的规则策略，使用智能体，可以按我们的策略模板，按用户需求来写策略，本质还是一个规则策略，比如：年化418%，回撤11%，夏普比5.19的规则策略。

另外，还有更智能的，就是交易信号上多智能体来操作，我们只提供数据和要求。这就是多智能体真正做智能投顾了。

好处就是动态的，适应市场，缺点是不那么可控，这个需要更多的测试，不过我相信这是趋势。相当于把主观交易和量化交易更进一步整合了。

下一步，这两种形式，我们都会来实现。

valuecell里的交易逻辑提示词：

其实就是对相应的投资标的，做技术分析。

 prompt = f"""You are an expert crypto trading analyst. Analyze the following technical indicators for {indicators.symbol} and provide a trading recommendation.
Current Market Data:- Symbol: {indicators.symbol}- Price: ${indicators.close_price:,.2f}- Volume: {indicators.volume:,.0f}
Technical Indicators:- MACD: {macd_str}- MACD Signal: {macd_signal_str}- MACD Histogram: {macd_histogram_str}- RSI: {rsi_str}- EMA 12: {ema_12_str}- EMA 26: {ema_26_str}- EMA 50: {ema_50_str}- BB Upper: {bb_upper_str}- BB Middle: {bb_middle_str}- BB Lower: {bb_lower_str}
Based on these indicators, provide:1. Action: BUY, SELL, or HOLD2. Type: LONG or SHORT (if BUY)3. Confidence: 0-100%4. Reasoning: Brief explanation (1-2 sentences)
Format your response as JSON:{{"action": "BUY|SELL|HOLD", "type": "LONG|SHORT", "confidence": 0-100, "reasoning": "explanation"}}"""
            agent = Agent(model=self.llm_client, markdown=False)            response = await agent.arun(prompt)
            # Parse response            content = response.content.strip()            # Extract JSON from markdown code blocks if present            if "```json" in content:                content = content.split("```json")[1].split("```")[0].strip()            elif "```" in content:                content = content.split("```")[1].split("```")[0].strip()
            result = json.loads(content)
            action = TradeAction(result["action"].lower())            trade_type = (                TradeType(result["type"].lower()) if result["type"] else TradeType.LONG            )            reasoning = result["reasoning"]            confidence = float(result.get("confidence", 75.0))
            logger.info(                f"AI Signal for {indicators.symbol}: {action.value} {trade_type.value} "                f"(confidence: {confidence}%) - {reasoning}"            )
            return (action, trade_type, reasoning, confidence)
        except Exception as e:            logger.error(f"Failed to get AI trading signal: {e}")            return None