Fincept Terminal: C++ और AI पर बना ओपन-सोर्स Bloomberg Terminal विकल्प
अधिकांश वित्तीय प्लेटफॉर्म दो खेमों में बंटे होते हैं: 90 के दशक के धीमे लेगेसी सिस्टम, या Electron रैपर जो RAM को निगल जाते हैं। Fincept Terminal एक तीसरा रास्ता अपनाता है: Python एनालिटिक्स और 37 बिल्ट-इन AI एजेंट्स के साथ एक नेटिव C++20 डेस्कटॉप।
Fincept Terminal (AGPL-3.0) एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जो आपके डेस्कटॉप पर संस्थागत-स्तर की कार्यक्षमता प्रदान करता है। आइए v4 आर्किटेक्चर और, सबसे महत्वपूर्ण, एजेंट्स और उनके कौशल की पूरी सूची देखें।
आर्किटेक्चर
- कोर: C++20। कोई Node.js नहीं, कोई ब्राउज़र इंजन नहीं, कोई JavaScript बंडल नहीं।
- UI और रेंडरिंग: Qt 6.8.3। हार्डवेयर-एक्सेलेरेटेड ग्राफिक्स, तुरंत रिस्पॉन्सिवनेस, क्रॉस-प्लेटफॉर्म।
- एनालिटिक्स इंजन: डेटा साइंस (Pandas, NumPy, SciPy) के लिए एम्बेडेड Python 3.11, बिना अलग माइक्रोसर्विसेज के।
इंटरफेस और स्ट्रीमिंग डेटा प्रोसेसिंग C++ की गति से चलते हैं, जबकि AI लॉजिक एक आइसोलेटेड Python एनवायरनमेंट में चलता है।
AI एजेंट्स: पूरी सूची
Fincept का सबसे दिलचस्प हिस्सा इसका एजेंट सिस्टम है। कोडबेस चार स्तर दिखाता है:
1. निवेशक एजेंट्स (TraderInvestorsAgent) — 11 एजेंट्स
हर एजेंट एक विशिष्ट निवेश दर्शन को लागू करता है: अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट, थ्रेशोल्ड, टूलसेट, और आउटपुट सिग्नल फॉर्मेट (InvestmentSignal)।
| एजेंट | दर्शन | मुख्य कौशल | टूल्स |
|---|---|---|---|
| Warren Buffett | वैल्यू + इकोनॉमिक मोट्स | moat_analysis, owner_earnings, capital_allocation_review |
yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Benjamin Graham | डीप वैल्यू, सख्त क्वांटिटेटिव फिल्टर | deep_value_screening, margin_of_safety, defensive_investor |
yfinance, financial_datasets |
| Peter Lynch | उचित मूल्य पर वृद्धि (GARP), PEG | peg_analysis, lynch_classification, insider_signal_check |
yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Charlie Munger | मेंटल मॉडल्स, इनवर्जन, कॉग्निटिव बायस | mental_models_check, inversion_analysis, bias_detection, incentive_audit |
yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Seth Klarman | रिस्क-फर्स्ट वैल्यू, डिस्ट्रेस्ड एसेट्स | downside_first_analysis, special_situations, capital_preservation |
yfinance, financial_datasets |
| Howard Marks | साइकल, सेकंड-लेवल थिंकिंग | cycle_positioning, second_level_thinking, credit_cycle_read |
yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Joel Greenblatt | मैजिक फॉर्मूला (ROC + अर्निंग यील्ड) | magic_formula_ranking, roc_analysis, special_situations |
yfinance, financial_datasets |
| David Einhorn | कैटेलिस्ट-ड्रिवन वैल्यू, शॉर्ट सेलिंग | catalyst_identification, accounting_quality_check, long_short_analysis |
yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Bill Miller | कॉन्ट्रेरियन, टेक पर FCF | contrarian_value, platform_economics, free_cash_flow_focus |
yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Jean-Marie Eveillard | ग्लोबल वैल्यू, कैपिटल प्रिजर्वेशन | global_value, bubble_avoidance, currency_and_sovereign_risk |
yfinance, financial_datasets |
| Marty Whitman | डिस्ट्रेस्ड डेट, क्रेडिट एनालिसिस | distressed_debt_analysis, capital_structure_review, private_market_value |
yfinance, financial_datasets |
हर एजेंट एक स्ट्रक्चर्ड सिग्नल जनरेट करता है: bullish | neutral | bearish एक न्यूमेरिक कॉन्फिडेंस (0–1) के साथ, अपनी मेट्रिक्स पर स्कोर, और टेक्स्चुअल तर्क। उदाहरण के लिए, Buffett एजेंट पिछले 10 में से 7 वर्षों में ROE ≥ 15% की जाँच करता है, D/E < 0.5, और 10% डिस्काउंट के साथ ओनर अर्निंग्स की गणना करता है।
2. आर्थिक एजेंट्स (EconomicAgents) — 6 एजेंट्स
छह आर्थिक स्कूल, हर एक का अपना विश्लेषणात्मक फ्रेमवर्क। मैक्रोइकोनॉमिक विश्लेषण, नीति मूल्यांकन, और पूर्वानुमान के लिए डिज़ाइन किए गए।
| एजेंट | स्कूल | मुख्य कौशल |
|---|---|---|
| Capitalism Analyst | फ्री मार्केट, सप्लाई-साइड | supply_side_analysis, market_mechanism_framing |
| Keynesian Analyst | एग्रीगेट डिमांड, फिस्कल स्टेबलाइजेशन | aggregate_demand_analysis, fiscal_policy_framing |
| Neoliberal Analyst | डीरेगुलेशन, ट्रेड लिबरलाइजेशन | deregulation_analysis, trade_liberalization_framing |
| Socialist Analyst | असमानता, पुनर्वितरण | inequality_analysis, redistribution_framing |
| Mixed Economy Analyst | बाजार-राज्य का व्यावहारिक संतुलन | market_failure_analysis, pragmatic_policy_framing |
| Mercantilist Analyst | रणनीतिक उद्योग, व्यापार संतुलन | trade_balance_analysis, strategic_industry_framing |
सभी मैक्रो डेटा के लिए OpenBB और सर्च टूल्स (DuckDuckGo, Tavily) का उपयोग करते हैं। हर एजेंट को एक फॉल्सिफिकेशन कंडीशन निर्दिष्ट करना आवश्यक है — वह विशिष्ट परिणाम जिसके तहत वह अपने पूर्वानुमान को संशोधित करेगा।
3. भू-राजनीतिक एजेंट्स (GeopoliticsAgents) — 20 एजेंट्स
सबसे बड़ा मॉड्यूल। एजेंट्स को तीन सीरीज़ में बांटा गया है, हर एक एक विशिष्ट किताब पर आधारित:
📖 Prisoners of Geography (Tim Marshall) — 10 एजेंट्स:
भौगोलिक निर्धारणवाद। हर एजेंट एक विशिष्ट क्षेत्र में विशेषज्ञ है: रूस (बफर जोन, गर्म पानी के बंदरगाह), चीन (मलक्का जलडमरूमध्य, आइलैंड चेन), USA (महासागरीय बाधाएं, मिसिसिपी), यूरोप (खंडित भूभाग), मध्य पूर्व (होर्मुज जलडमरूमध्य, जल की कमी), अफ्रीका (औपनिवेशिक सीमाएं, गैर-नेविगेबल नदियां), भारत-पाकिस्तान (सिंधु, हिमालय), जापान-कोरिया (आइलैंड आइसोलेशन बनाम पेनिनसुला वल्नरेबिलिटी), लैटिन अमेरिका (एंडीज़, अमेज़न), आर्कटिक (पिघलती बर्फ, नए रास्ते)।
📖 World Order (Kissinger) — 5 एजेंट्स:
विश्व व्यवस्था की प्रतिस्पर्धी अवधारणाएं: अमेरिकी (लिबरल इंटरनेशनलिज्म), चीनी (तियानशिया, पदानुक्रमित सद्भाव), यूरोपीय (वेस्टफेलियन संप्रभुता), इस्लामी (उम्मा, शरिया), मल्टीपोलर (BRICS, SCO, यूनिपोलैरिटी का पतन)।
📖 The Grand Chessboard (Brzezinski) — 5 एजेंट्स:
यूरेशियन जियोस्ट्रेटेजी: यूरेशियन बाल्कन (मध्य एशिया), जियोपॉलिटिकल पिवट्स (यूक्रेन, तुर्की, ईरान), एक्टिव जियोस्ट्रेटेजिक प्लेयर्स (रिविजनिस्ट बनाम यथास्थिति), अमेरिकी प्राइमेसी (NATO, AUKUS, QUAD), यूरेशियन हार्टलैंड (मैकिंडर थ्योरी + BRI)।
4. ऑपरेशनल एजेंट्स (Deep Agents) — 8 सबएजेंट्स
एक ऑर्केस्ट्रेटर के साथ मल्टी-एजेंट सिस्टम। ऑपरेशनल टास्क टाइप्स: research, trading_strategy, portfolio_management, risk_assessment, general। हर टास्क टाइप के लिए, सबएजेंट्स की एक टीम स्वचालित रूप से इकट्ठी होती है:
| सबएजेंट | भूमिका |
|---|---|
| Research | कई दृष्टिकोणों से जानकारी जुटाना और संश्लेषण |
| Data Analyst | क्वांटिटेटिव एनालिसिस, फाइनेंशियल रेशियो, स्टैटिस्टिक्स |
| Trading | ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी, टेक्निकल सेटअप्स, एंट्री/एग्ज़िट |
| Risk Analyzer | VaR (हिस्टोरिकल, पैरामेट्रिक, मोंटे कार्लो), स्ट्रेस टेस्ट्स |
| Portfolio Optimizer | मार्कोविट्ज़ ऑप्टिमाइजेशन, फैक्टर टिल्ट्स, रीबैलेंसिंग |
| Backtester | हिस्टोरिकल सिमुलेशन, वॉक-फॉरवर्ड, ओवरफिटिंग प्रोटेक्शन |
| Reporter | परिणामों को एक स्ट्रक्चर्ड रिपोर्ट में संश्लेषित करना |
| Macro Economist | मैक्रोइकोनॉमिक्स, केंद्रीय बैंक, यील्ड कर्व, क्रेडिट स्प्रेड |
5. ट्रेडिंग एजेंट्स (Agno Trading) — 5 एजेंट्स
पांच विशेषीकृत एजेंट्स के साथ लाइव ट्रेडिंग के लिए एक फ्रेमवर्क:
- MarketAnalystAgent — फंडामेंटल और टेक्निकल एनालिसिस।
- TradingStrategyAgent — ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी और सेटअप जनरेट करना।
- RiskManagerAgent — VaR गणना और ड्रॉडाउन लिमिट्स।
- PortfolioManagerAgent — रीबैलेंसिंग और वेट ऑप्टिमाइजेशन।
- SentimentAnalystAgent — न्यूज़ और सोशल मीडिया का पार्सिंग।
टूल्स: Kraken API, yfinance, टेक्निकल इंडिकेटर्स, न्यूज़ सेंटिमेंट।
6. हेज फंड एजेंट (Renaissance Technologies)
Renaissance Technologies की संगठनात्मक संरचना को दोहराने वाला एक समर्पित मॉड्यूल: इन्वेस्टमेंट कमेटी, रिसर्च टीम, Medallion Fund। पर्सोना और भूमिकाओं का पूरा पदानुक्रम।
LLM प्रोवाइडर्स
क्लाउड प्रोवाइडर्स — OpenAI, Anthropic, DeepSeek, OpenRouter — के साथ-साथ लोकल LLMs (Ollama) के लिए सपोर्ट। आप प्रोपराइटरी डेटा को थर्ड-पार्टी सर्वर्स पर भेजे बिना विश्लेषण कर सकते हैं।
विजुअल लॉजिक एडिटर (Node Editor)
कोड के बिना एनालिटिकल पाइपलाइन असेंबल करने के लिए एक नोड एडिटर: डेटा रिट्रीवल → फिल्टरिंग → AI एनालिसिस → ऑर्डर जनरेशन। कोडबेस में तैयार नोड प्रीसेट्स शामिल हैं: agent_type = "economic", agent_type = "investor", agent_type = "hedge_fund"।
डेटा कनेक्टर्स (100+)
| श्रेणी | स्रोत |
|---|---|
| पारंपरिक बाजार | Yahoo Finance, FRED, IMF, World Bank, DBnomics, BEA, Databento |
| क्रिप्टो | Kraken, HyperLiquid को WebSocket |
| ऑल्टरनेटिव डेटा | मैरीटाइम ट्रैकिंग, सैटेलाइट डेटा, Adanos Market Sentiment |
| एशियाई बाजार | AkShare (शंघाई, शेनझेन, हॉन्ग कॉन्ग) |
| प्रेडिक्शन मार्केट्स | Polymarket |
| भू-राजनीति | भू-राजनीतिक एजेंट्स के साथ इंटीग्रेशन |
ट्रेडिंग और QuantLib
16 ब्रोकर्स (Interactive Brokers, Alpaca, Zerodha, आदि) के जरिए लाइव ट्रेडिंग। बिल्ट-इन QuantLib Suite — 18 टूल्स: डेरिवेटिव्स प्राइसिंग, VaR, शार्प रेशियो, मार्कोविट्ज़ पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइजेशन।
विकल्पों से तुलना
| फीचर | Fincept Terminal | Bloomberg Terminal | TradingView |
|---|---|---|---|
| कीमत | मुफ्त (AGPL-3.0) | ~$25,000/वर्ष | 60/माह |
| AI एजेंट्स | 37+ बिल्ट-इन | कोई नहीं | कोई नहीं |
| नेटिव कोड | C++20 | C++ | वेब (JS) |
| लोकल LLMs | ✅ (Ollama) | ❌ | ❌ |
| Node Editor | ✅ | ❌ | Pine Script |
| ओपन सोर्स | ✅ | ❌ | ❌ |
लिंक्स
- 💻 GitHub: Fincept-Corporation/FinceptTerminal
- 🌐 वेबसाइट: fincept.in
- 📄 लाइसेंस: AGPL-3.0 (व्यक्तिगत/शैक्षणिक), व्यावसायिक उपयोग के लिए कमर्शियल लाइसेंस
निष्कर्ष
Fincept Terminal एक दुर्लभ उदाहरण है जहां एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट सिर्फ चार्ट और इंडिकेटर्स ही नहीं, बल्कि एक पूरा मल्टी-एजेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है। 37 एजेंट्स कोई मार्केटिंग नंबर नहीं हैं: हर एक के पास एक विस्तृत सिस्टम प्रॉम्प्ट, विशिष्ट ट्रिगर थ्रेशोल्ड, और API टूल्स का एक सेट है। यदि आप एक ऐसा नेटिव डेस्कटॉप प्लेटफॉर्म खोज रहे हैं जो क्वांटिटेटिव एनालिटिक्स को AI एजेंट्स के साथ जोड़ता है — यह उपलब्ध सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स विकल्पों में से एक है।
Authors
Trading-systems engineer
Trading-systems engineer building bots since 2017: cross-exchange arbitrage (connected up to 30 venues), cointegration-based pairs arbitrage across spot and futures, scalping, news and sentiment-driven strategies, trend algorithms, and portfolio management and balancing algorithms. Also builds sub-millisecond order execution, big-data warehouses, backtesting engines, AI agents, and trading interfaces (incl. open-source profitmaker.cc). Stack: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, architecture.
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researcher: A Searchable Quant-Research Archive for Humans and AI Agents
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