MATLAB Agentic Research Dashboard

基于 MATLAB 的多资产智能投研看板，集行情监控、技术分析、组合风控、跨资产联动、压力测试与 Agent 集群投研建议于一体。

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关键词

MATLAB · 多资产投研 · 智能投研看板 · Agent 集群 · 量化分析 · 金融科技 · 技术指标 · 组合风控 · 跨资产联动 · 加密资产分析 · DeepSeek · 投资研究工具

适用场景

• 金融科技实验、研究原型和个人投研工具开发
• 多资产行情监控与投资研究原型开发
• 加密资产、ETF、黄金等跨资产联动分析
• 组合持仓风险、压力测试和仓位管理学习
• Agentic AI / Agent 集群在金融投研场景中的本地化实践
• DeepSeek 等大模型与 MATLAB 计算结果结合的应用示例

为什么选择这个项目

• MATLAB 原生实现：不依赖复杂 Web 前端，适合 MATLAB 研究和桌面工具场景。
• 完整投研链路：覆盖数据获取、指标计算、持仓管理、风险分析、Agent 建议和报告输出。
• Agent 集群可解释：不是黑盒聊天，而是由不同角色 Agent 分别给出依据和建议。
• 可测试工程结构：使用 matlab.unittest 覆盖核心模块，方便继续扩展。
• 适合二次开发：可以继续扩展股票、宏观、A 股、新闻、回测和独立 Agent 服务。

项目简介

MATLAB Agentic Research Dashboard 是一个基于 MATLAB 构建的多资产智能投研看板。项目使用 MATLAB 原生 UI、模块化 package 结构和本地 Agent 集群分析框架，实现从行情数据获取、技术指标计算、组合风险分析到投研建议生成的一整套流程。

它不是单纯的行情展示工具，而是希望把 MATLAB 的数值计算能力、可视化能力和 Agent 分工分析思想结合起来，形成一个可解释、可测试、可扩展的智能投研工作台。

核心特性

• 多资产行情看板

  • 加密资产：BTCUSDT、ETHUSDT、SOLUSDT
  • 跨资产参考：SPY、QQQ、GLD
  • 现金资产：USDT

• 技术分析

  • MA20 / MA50
  • MACD、Signal、Histogram
  • RSI14
  • 收益率、滚动波动率、异常收益检测

• 组合持仓管理

  • 可编辑持仓表
  • 支持数量和成本价输入
  • 计算市值、未实现盈亏、配置比例
  • 支持 CSV / Excel 导入导出

• 风险与策略分析

  • 组合风险贡献
  • 跨资产相关性
  • 多策略评分表
  • 压力测试情景

• MATLAB 原生 Agent 集群

  • DataQualityAgent：数据质检员
  • TechnicalAgent：技术面研究员
  • PortfolioRiskAgent：组合风控员
  • MacroLinkageAgent：跨资产联动研究员
  • CriticAgent：反方审查员
  • 输出综合建议：市场判断、仓位建议、可以加仓、需要减仓、重点观察

• 可选 LLM 报告

  • 支持 DeepSeek API
  • 没有 API key 时自动回退到 MATLAB 本地规则分析

• 自动化测试

  • 使用 MATLAB matlab.unittest
  • 覆盖技术指标、组合计算、分析上下文、Agent 输出、图表导航等核心模块

界面截图

截图暂未提交。开源前建议补充以下图片：

• 主界面截图
• Crypto Intraday 图表截图
• Cross-Asset Daily 图表截图
• Agent Workbench 综合建议截图
• 持仓与风险贡献截图
• MATLAB 单元测试通过截图

项目架构

MATLAB Agentic Research Dashboard
│
├─ app/
│  └─ CryptoAssetDashboardApp.m        # 主 UI 应用
│
├─ +crypto/
│  ├─ +agents/                         # Agent 集群与投研建议
│  ├─ +analysis/                       # 分析上下文、风险、策略、LLM payload
│  ├─ +assets/                         # 资产池定义
│  ├─ +chart/                          # 图表窗口、缩放和平移辅助函数
│  ├─ +config/                         # 本地 API key 读取
│  ├─ +data/                           # 市场数据适配器和缓存
│  ├─ +export/                         # CSV / XLSX / 文本导入导出
│  ├─ +indicators/                     # MA、MACD、RSI、K 线增强
│  └─ +portfolio/                      # 持仓、盈亏、配置、风险说明
│
├─ tests/                              # MATLAB 单元测试
├─ docs/                               # 数据源说明、设计规格与开发计划
├─ runCryptoDashboard.m                # App 启动脚本
└─ diagnoseCryptoDashboard.m           # 数据与分析诊断脚本

Agent 工作流

Agent 层不会替代 MATLAB 的计算逻辑，而是读取 MATLAB 已经计算好的结构化分析上下文，再转化为更适合用户阅读的投研判断。

flowchart LR
    A[行情数据] --> B[技术指标计算]
    A --> C[组合估值]
    B --> D[分析上下文]
    C --> D
    D --> E[DataQualityAgent 数据质检]
    D --> F[TechnicalAgent 技术面]
    D --> G[PortfolioRiskAgent 组合风控]
    D --> H[MacroLinkageAgent 跨资产联动]
    E --> I[CriticAgent 反方审查]
    F --> I
    G --> I
    H --> I
    I --> J[综合建议]
    J --> K[Agent Workbench UI]

Loading

综合建议重点回答：

• 当前市场怎么看？
• 当前仓位应该怎么处理？
• 什么情况下可以加仓？
• 什么情况下需要减仓？
• 后续重点观察什么？

环境要求

• MATLAB，需支持 App/UI 组件
• 可联网环境，用于获取实时行情
• 可选 API key：
  • DEEPSEEK_API_KEY
  • FMP_API_KEY
  • ALPHAVANTAGE_API_KEY

没有 LLM API key 时，核心 Agent 分析仍可运行。

快速开始

在 MATLAB 中进入项目根目录后运行：

runCryptoDashboard

运行诊断脚本：

diagnoseCryptoDashboard

运行全部测试：

runtests("tests")

也可以在命令行运行：

matlab -batch "runtests('tests')"

API Key 配置

可以通过环境变量配置：

setenv("DEEPSEEK_API_KEY", "your-key")
setenv("FMP_API_KEY", "your-key")
setenv("ALPHAVANTAGE_API_KEY", "your-key")

也可以在项目根目录创建本地配置文件 config.local.json：

{
  "DEEPSEEK_API_KEY": "your-key",
  "FMP_API_KEY": "your-key",
  "ALPHAVANTAGE_API_KEY": "your-key"
}

config.local.json 已加入 .gitignore，不要提交 API key。

数据源

当前支持或预留的数据源：

• Binance Spot public market data：加密资产行情
• Stooq：跨资产日线数据
• FMP：可选备用数据源
• Alpha Vantage：可选备用数据源
• 本地缓存目录：cache/

更多说明见：docs/data-sources.md

测试状态

最近一次本地验证结果：

41 Passed, 0 Failed, 0 Incomplete

测试覆盖：

• Agent 集群
• 分析上下文
• 资产池
• 图表导航
• 配置读取
• 跨资产面板
• 技术指标
• 组合计算

开源路线图

• 补充界面截图和演示 GIF
• 优化 Agent Workbench 视觉布局
• 增加历史投研报告归档
• 增加更多宏观资产和 A 股市场适配器
• 增加 Agent 建议的历史回测
• 增加可配置风险阈值
• 增加 Python / Node Agent 服务版本
• 打包 MATLAB App，降低使用门槛

免责声明

本项目用于研究学习、投研工具原型和软件工程实践，不构成投资建议，也不应作为自动交易系统使用。市场数据可能存在延迟、缺失或错误，所有分析结果仅供参考。

License

本项目采用 MIT License，允许学习、修改、分发和二次开发。详见 LICENSE。