Большинство финансовых платформ делятся на два лагеря: неповоротливые монстры из 90-х или Electron-обёртки, съедающие оперативку. Fincept Terminal — это третий путь: нативный C++20 десктоп с Python-аналитикой и 37 встроенными AI-агентами.
Fincept Terminal (AGPL-3.0) — open-source проект, предоставляющий функционал институционального уровня на десктопе. Разберём архитектуру v4 и главное — полный каталог агентов и их скиллов.
Архитектура
- Core: C++20. Никакого Node.js, браузерных движков или JavaScript-бандлов.
- UI & Rendering: Qt 6.8.3. Аппаратное ускорение графики, мгновенный отклик, кроссплатформенность.
- Analytics Engine: Встроенный Python 3.11 для data science (Pandas, NumPy, SciPy) без отдельных микросервисов.
Интерфейс и потоковая обработка данных работают на скорости C++, а AI-логика исполняется в изолированной Python-среде.
AI-агенты: полный каталог
Самое интересное в Fincept — это система агентов. Из исходников видно четыре уровня:
1. Агенты-инвесторы (TraderInvestorsAgent) — 11 агентов
Каждый агент реализует конкретную инвестиционную философию: у него свой system prompt, свои пороги (thresholds), свой набор инструментов и свой формат выходного сигнала (InvestmentSignal).
| Агент | Философия | Ключевые скиллы | Инструменты |
|---|---|---|---|
| Warren Buffett | Value + экономические рвы | moat_analysis, owner_earnings, capital_allocation_review | yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Benjamin Graham | Глубокий value, жёсткие количественные фильтры | deep_value_screening, margin_of_safety, defensive_investor | yfinance, financial_datasets |
| Peter Lynch | Growth at Reasonable Price (GARP), PEG | peg_analysis, lynch_classification, insider_signal_check | yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Charlie Munger | Ментальные модели, инверсия, когнитивные искажения | mental_models_check, inversion_analysis, bias_detection, incentive_audit | yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Seth Klarman | Risk-first value, distressed | downside_first_analysis, special_situations, capital_preservation | yfinance, financial_datasets |
| Howard Marks | Циклы, second-level thinking | cycle_positioning, second_level_thinking, credit_cycle_read | yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Joel Greenblatt | Magic Formula (ROC + Earnings Yield) | magic_formula_ranking, roc_analysis, special_situations | yfinance, financial_datasets |
| David Einhorn | Каталитический value, short selling | catalyst_identification, accounting_quality_check, long_short_analysis | yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Bill Miller | Контрарианство, FCF на tech | contrarian_value, platform_economics, free_cash_flow_focus | yfinance, financial_datasets, duckduckgo, tavily |
| Jean-Marie Eveillard | Глобальный value, капитал-защита | global_value, bubble_avoidance, currency_and_sovereign_risk | yfinance, financial_datasets |
| Marty Whitman | Distressed debt, кредитный анализ | distressed_debt_analysis, capital_structure_review, private_market_value | yfinance, financial_datasets |
Каждый агент генерирует структурированный сигнал: bullish | neutral | bearish с числовым confidence (0–1), score по своим метрикам и текстовым reasoning. Например, Buffett-агент проверяет ROE ≥ 15% за 7 из 10 лет, D/E < 0.5 и рассчитывает owner earnings с дисконтом 10%.
2. Экономические агенты (EconomicAgents) — 6 агентов
Шесть экономических школ, каждая со своей аналитической рамкой. Предназначены для макроэкономического анализа, оценки политик и прогнозирования.
| Агент | Школа | Ключевые скиллы |
|---|---|---|
| Capitalism Analyst | Свободный рынок, supply-side | supply_side_analysis, market_mechanism_framing |
| Keynesian Analyst | Совокупный спрос, фискальная стабилизация | aggregate_demand_analysis, fiscal_policy_framing |
| Neoliberal Analyst | Дерегуляция, либерализация торговли | deregulation_analysis, trade_liberalization_framing |
| Socialist Analyst | Неравенство, перераспределение | inequality_analysis, redistribution_framing |
| Mixed Economy Analyst | Прагматичный баланс рынка и государства | market_failure_analysis, pragmatic_policy_framing |
| Mercantilist Analyst | Стратегические отрасли, торговые балансы | trade_balance_analysis, strategic_industry_framing |
Все используют OpenBB для макроданных и поисковые инструменты (DuckDuckGo, Tavily). Каждый агент обязан указать falsification condition — при каком конкретном исходе он пересмотрит свой прогноз.
3. Геополитические агенты (GeopoliticsAgents) — 20 агентов
Самый крупный модуль. Агенты разделены на три серии, каждая основана на конкретной книге:
📖 Prisoners of Geography (Тим Маршалл) — 10 агентов:
Географический детерминизм. Каждый агент специализируется на конкретном регионе: Россия (буферные зоны, тёплые порты), Китай (Малаккский пролив, цепи островов), США (океанические барьеры, Миссисипи), Европа (фрагментированный рельеф), Ближний Восток (Ормузский пролив, водный дефицит), Африка (колониальные границы, несудоходные реки), Индия-Пакистан (Инд, Гималаи), Япония-Корея (островная изоляция vs полуостровная уязвимость), Латинская Америка (Анды, Амазонка), Арктика (тающий лёд, новые маршруты).
📖 World Order (Киссинджер) — 5 агентов:
Конкурирующие концепции мирового порядка: American (либеральный интернационализм), Chinese (tianxia, иерархическая гармония), European (Вестфальский суверенитет), Islamic (умма, шариат), Multipolar (BRICS, SCO, распад однополярности).
📖 The Grand Chessboard (Бжезинский) — 5 агентов:
Евразийская геостратегия: Eurasian Balkans (Центральная Азия), Geopolitical Pivots (Украина, Турция, Иран), Active Geostrategic Players (ревизионисты vs статус-кво), American Primacy (НАТО, AUKUS, QUAD), Eurasian Heartland (теория Маккиндера + BRI).
4. Операционные агенты (Deep Agents) — 8 субагентов
Многоагентная система с оркестратором. Типы операционных задач: research, trading_strategy, portfolio_management, risk_assessment, general. Для каждого типа задачи автоматически формируется своя команда из субагентов:
| Субагент | Роль |
|---|---|
| Research | Поиск и синтез информации из нескольких углов |
| Data Analyst | Количественный анализ, финансовые коэффициенты, статистика |
| Trading | Торговые стратегии, технические сетапы, входы/выходы |
| Risk Analyzer | VaR (historical, parametric, Monte Carlo), стресс-тесты |
| Portfolio Optimizer | Оптимизация по Марковицу, факторные тилты, ребалансировка |
| Backtester | Историческая симуляция, walk-forward, защита от переобучения |
| Reporter | Синтез результатов в структурированный отчёт |
| Macro Economist | Макроэкономика, центробанки, yield curve, кредитные спреды |
5. Торговые агенты (Agno Trading) — 5 агентов
Фреймворк для live-торговли с пятью специализированными агентами:
- MarketAnalystAgent — фундаментальный и технический анализ.
- TradingStrategyAgent — генерация торговых стратегий и сетапов.
- RiskManagerAgent — расчёт VaR и ограничение просадки.
- PortfolioManagerAgent — ребалансировка, оптимизация весов.
- SentimentAnalystAgent — парсинг новостей и соцсетей.
Инструменты: Kraken API, yfinance, технические индикаторы, новостной сентимент.
6. Хедж-фонд агент (Renaissance Technologies)
Отдельный модуль, реплицирующий организационную структуру Renaissance Technologies: инвестиционный комитет, исследовательская команда, Medallion Fund. Полная иерархия персон и ролей.
LLM-провайдеры
Поддержка локальных LLM (Ollama) наряду с облачными: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, OpenRouter. Можно анализировать проприетарные данные, не отправляя их на сторонние серверы.
Визуальный редактор логики (Node Editor)
Нодовый редактор для сборки аналитических пайплайнов без кода: получение данных → фильтрация → AI-анализ → генерация ордера. В исходниках видны готовые пресеты нод: agent_type = "economic", agent_type = "investor", agent_type = "hedge_fund".
Дата-коннекторы (100+)
| Категория | Источники |
|---|---|
| Традиционные рынки | Yahoo Finance, FRED, IMF, World Bank, DBnomics, BEA, Databento |
| Крипто | WebSocket к Kraken, HyperLiquid |
| Альтернативные данные | Maritime tracking, спутниковые данные, Adanos Market Sentiment |
| Азиатские рынки | AkShare (Шанхай, Шэньчжэнь, Гонконг) |
| Предикшн-маркеты | Polymarket |
| Геополитика | Интеграция с геополитическими агентами |
Трейдинг и QuantLib
Боевой трейдинг через 16 брокеров (Interactive Brokers, Alpaca, Zerodha и др.). Встроенный QuantLib Suite — 18 инструментов: прайсинг деривативов, VaR, коэффициент Шарпа, оптимизация портфелей по Марковицу.
Сравнение с аналогами
| Характеристика | Fincept Terminal | Bloomberg Terminal | TradingView |
|---|---|---|---|
| Цена | Бесплатно (AGPL-3.0) | ~$25 000/год | от 60/мес |
| AI-агенты | 37+ встроенных | Нет | Нет |
| Нативный код | C++20 | C++ | Web (JS) |
| Локальные LLM | ✅ (Ollama) | ❌ | ❌ |
| Node Editor | ✅ | ❌ | Pine Script |
| Open Source | ✅ | ❌ | ❌ |
Ссылки
- 💻 GitHub: Fincept-Corporation/FinceptTerminal
- 🌐 Сайт: fincept.in
- 📄 Лицензия: AGPL-3.0 (личное/академическое), коммерческая лицензия для бизнеса
Вместо заключения
Fincept Terminal — редкий случай, когда open-source проект предоставляет не просто графики и индикаторы, а полноценную мультиагентную инфраструктуру. 37 агентов — это не маркетинговая цифра: за каждым стоит детальный system prompt, конкретные пороги срабатывания и набор API-инструментов. Если вы ищете нативную десктопную платформу, которая совмещает квантовую аналитику с AI-агентами — это один из лучших open-source вариантов.
