返回 Blog
教學

如何使用 AI 代理團隊制定更聰明的投資計劃

USStockRadar Team發佈於 2026-03-108 分鐘閱讀

如何使用 AI 代理團隊制定更聰明的投資計劃

一個 AI 很聰明，一個代理團隊更聰明

讓一個 AI 聊天機器人「幫我制定投資計劃」，就像讓一個人同時擔任你的分析師、風險經理、投資組合策略師和執行交易員。它可以嘗試，但結果會很粗淺。

AI 代理團隊通過分工解決這個問題。每個代理都有特定的角色、特定的工具和特定的任務。它們協作、互相質疑，產出的結果是單一提示無法達到的。

以下是它的運作方式——以及你如何將這種方法應用於真實的期權資金流數據。

什麼是 AI 代理團隊？

代理團隊是一組專業化的 AI 代理，共同協作完成複雜任務。每個代理：

  • 擁有明確的角色（例如「市場研究分析師」或「風險經理」）
  • 可以使用特定工具（例如市場數據 API、篩選工具、計算器）
  • 產出結構化輸出，輸入到下一個代理的工作中
  • 在約束條件下運作（例如「單一持倉不超過 5%」）

把它想像成一個交易台。研究團隊尋找機會，量化團隊評分，風險團隊控制倉位大小，投資組合經理做最終決策。代理團隊就是這種分工的鏡像。

投資規劃所需的 5 個代理

1. 市場研究代理

角色：掃描市場格局，識別機會。

能力示例
板塊分析「本週科技股出現異常看漲活動」
信號篩選過濾 A+ 和 A 級期權資金流信號
新聞與催化劑追蹤財報日期、FDA 決議、宏觀事件
Polymarket 共識預測市場對關鍵結果怎麼看？

這個代理吸收原始數據——期權資金流、財報日曆、波動率曲面——然後產出值得調查的股票候選名單。

使用的工具：期權資金流 API、財報日曆、新聞來源、Polymarket 數據

2. 量化分析代理

角色：使用數據驅動模型對機會進行評分和排序。

這就是信號質量評分的所在。量化代理從多個維度評估每個機會：

  • 權利金規模 — 背後有機構資金嗎？
  • Greeks 組合 — Delta/Theta/Vega 設置是否有利？
  • IV 環境 — 期權現在是便宜還是昂貴？
  • DTE 最佳區間 — 到期時間窗口是否最優（31-90 天）？
  • 價內外程度 — ATM 到 3% OTM 是機構的最佳位置

在 USStockRadar，我們的 13 因子評分系統已自動完成這項工作。量化代理可以通過 MCP 讀取這些分數，並在此基礎上添加自己的分析層。

使用的工具：評分模型、Greeks 計算器、IV 百分位數據、歷史回測

3. 風險管理代理

角色：在任何交易發生之前確定倉位大小並設定界限。

這是大多數人跳過的代理——也是最重要的。它回答：

  • 倉位大小：「根據你的投資組合規模和風險承受能力，將此交易限制在 X 份合約」
  • 相關性檢查：「你已經有 3 個看漲科技持倉——再加一個會增加集中風險」
  • 最大虧損計算：「如果這筆交易歸零，你損失 $Y——可以接受嗎？」
  • 投資組合熱度：「你的總投資組合風險在最大值的 60%——還有空間再開一個倉位」
風險規則示例約束
最大單一持倉投資組合的 5%
最大板塊曝險投資組合的 25%
最大每日風險帳戶價值的 2%
相關性限制同一板塊不超過 3 個持倉
止損在權利金虧損 50% 時退出

使用的工具：投資組合追蹤器、相關性矩陣、倉位計算器、波動率計算器

4. 策略代理

角色：為每個機會選擇正確的期權策略。

不是每個信號都需要相同的交易。策略代理將市場展望與正確的結構匹配：

  • 高確信看漲 → 買入看漲期權或看漲借記價差
  • 看漲但 IV 偏高 → 牛市看跌價差（賣出權利金）
  • 中性但有優勢 → 鐵禿鷹或日曆價差
  • 對沖現有持倉 → 保護性看跌或領口策略

這個代理考慮 IV 排名、DTE、你的方向性觀點和風險預算，推薦具體的行權價、到期日和結構。

使用的工具：期權鏈數據、IV 排名、策略模板、損益計算器

5. 投資組合經理代理（協調者）

角色：做最終決策，協調團隊。

投資組合經理代理是協調者。它：

  1. 接收代理 1 的研究候選名單
  2. 審查代理 2 的量化評分
  3. 應用代理 3 的風險約束
  4. 選擇代理 4 的策略
  5. 產出最終投資計劃，包含具體交易、規模和退出標準

這就是那個會說的代理：「根據所有輸入，以下是本週的 3 筆交易，已適當調整規模，並設定了利潤目標和止損。」

代理如何協作

市場研究代理
  → 「NVDA、AAPL、TSLA 顯示 A+ 機構資金流」

量化分析代理
  → 「NVDA：分數 82（頂級），delta 0.42，IV 28%。AAPL：分數 71，delta 0.35，IV 22%」

風險管理代理
  → 「投資組合可新增 2 個持倉。每筆交易最多 $5K。已持有 MSFT 多頭——注意科技板塊集中度」

策略代理
  → 「NVDA：買入 Jun 130C（31 DTE，delta 0.42）。AAPL：看漲價差 220/230 May」

投資組合經理代理
  → 包含入場、退出、倉位大小和風險限制的最終計劃

每個代理只看到它需要的內容，在自己的專業範圍內工作，並將結構化結果向前傳遞。

使用真實工具構建

你不需要從零開始構建一切。以下是實用的工具組合：

方案 1：Claude + MCP（最簡單）

通過 MCP 將 Claude 連接到 USStockRadar，使用基於角色的提示在單一對話中完成：

「作為 5 個投資代理的團隊。首先，作為研究代理，
使用 get_signals 拉取今天的 A+ 信號。然後作為量化代理，
分析分數和 Greeks。然後作為風險代理...」

Claude 會調用 USStockRadar MCP 工具獲取真實信號數據，然後依次走過每個代理角色。不是真正的多代理，但對個人使用很有效。

方案 2：Claude Agent SDK（最強大）

使用 Anthropic Agent SDK 構建真正獨立的代理：

research_agent = Agent(
    name="市場研究",
    instructions="掃描期權資金流尋找 A+ 信號...",
    tools=[get_signals_tool, get_calendar_tool]
)

risk_agent = Agent(
    name="風險經理",
    instructions="每筆交易最多 5% 的倉位大小...",
    tools=[portfolio_tool, position_sizer_tool]
)

pm_agent = Agent(
    name="投資組合經理",
    instructions="協調代理並產出最終計劃...",
    tools=[research_agent.as_tool(), risk_agent.as_tool()]
)

每個代理獨立運行，擁有自己的工具，投資組合經理代理協調整個工作流程。這是生產級的方法。

方案 3：筆記本 / 研究模式

在 Jupyter 筆記本中使用 Claude 或其他 AI，將每個「代理」作為獨立的單元格運行：

  1. 單元格 1：獲取和過濾信號
  2. 單元格 2：評分和排序
  3. 單元格 3：應用風險規則
  4. 單元格 4：生成策略建議
  5. 單元格 5：編制最終計劃

自動化程度較低，但讓你對每個步驟都有完全的可見性和控制。

最終投資計劃的樣子

一個構建良好的代理團隊產出如下內容：

每週投資計劃 — 2026年3月10日
由 AI 代理團隊生成 | 基於 USStockRadar A+/A 資金流

投資組合背景
  帳戶規模：$50,000
  當前持倉：2（MSFT 多頭看漲，SPY 看跌對沖）
  可用風險預算：$3,500
  最大新持倉數：2

交易 1：NVDA
  信號：A+ Sweep，$420 萬權利金，ASK 方
  分數：82/100 | Delta：0.42 | IV：28% | DTE：38
  策略：買入 NVDA Jun 130C @ $4.50
  規模：3 份合約（$1,350 風險）
  目標：+40%（$6.30）| 止損：-50%（$2.25）

交易 2：AAPL
  信號：A Sweep，$280 萬權利金，ASK 方
  分數：71/100 | Delta：0.35 | IV：22% | DTE：45
  策略：看漲價差 220/230 May
  規模：5 組價差（最大風險 $1,500）
  目標：+60% | 止損：-40%

跳過：TSLA
  原因：風險代理標記——IV 62% 使買入期權成本過高。
  替代方案：等待 IV 收縮或使用信用價差。

計劃總風險：$2,850 / $3,500 預算（利用率 81%）

代理團隊的關鍵原則

  1. 職責分離 — 每個代理只做好一件事。不要將研究和風險管理混合。

  2. 結構化交接 — 代理以一致的格式傳遞數據。研究代理輸出帶有元數據的股票列表，而非散文。

  3. 風險代理有否決權 — 如果風險代理說不，交易就不執行。句號。

  4. 人在迴路中 — 代理團隊產出的是計劃，不是已執行的交易。你來審查和決定。

  5. 反饋循環 — 追蹤結果。如果團隊的 A+ 選擇持續虧損，就需要重新校準。

今天就開始

你不需要構建完整的代理系統就能開始用這種方式思考：

  1. 通過 MCP 將 Claude 連接到 USStockRadar（查看我們的設置指南）
  2. 提出基於角色的問題：「作為風險經理，你會如何為這個 NVDA 信號確定倉位大小？」
  3. 建立清單：每次交易前，走過 研究 → 量化 → 風險 → 策略 → 決策
  4. 升級到自動化：當你對工作流程感到舒適時，使用 Claude Agent SDK 構建真正的代理

代理不會取代你的判斷。它們將你的判斷結構化。每個專業交易台都這樣運作——現在 AI 讓個人交易者也能使用。

下一步

我們正在探索 USStockRadar 內建的代理工作流程，自動在收到 A+ 信號時運行此流程。想像一下，在高確信信號到達後幾分鐘內，一個完整分析的交易計劃就推送到你的 Telegram。

目前，所有構建模塊都已就緒：即時資金流數據、質量評分、Greeks、IV、Polymarket 共識和 MCP 訪問。代理團隊由你來構建。