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AI4Finance-Foundation

AI4Finance-Foundation/FinRobot

Framework open source de IA agêntica para pesquisa financeira, que combina LLMs com ferramentas determinísticas de valuation e fluxos de trabalho multiagente.

Alternativa open source a:Bloomberg Terminal

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Esta página apresenta um projeto de código aberto e não constitui aconselhamento de investimento. Negociar e investir pode gerar perdas: avalie o risco por conta própria e siga as leis do seu país antes de usá-lo.

O que é?

O FinRobot é um framework open source de agentes para apoiar decisões financeiras, abrangendo pesquisa de ações, trading quantitativo, análise de risco, banco de investimento, private equity e gestão de patrimônio. Seu projeto separa as responsabilidades: os modelos de linguagem cuidam do raciocínio, da narração e da redação de relatórios, enquanto todos os números financeiros — como DCF, DDM, LBO, WACC, análise de empresas comparáveis e simulação de Monte Carlo — são gerados por código Python puro, com rastreamento de proveniência.

O repositório reúne três gerações. O finrobot_desktop (V2) é o sistema de produção atual: uma estação de pesquisa para desktop desenvolvida com PydanticAI, FastAPI e React/Tauri. Nela, um Lead Agent coordena agentes de dados, análise, modelagem, síntese e relatórios, além de agentes de debate bull, bear e judge. O finrobot_equity (V1) é um app web self-hosted que transforma um ticker em um relatório de ações em HTML ou PDF. O finrobot_autogen (V0) é a biblioteca original baseada em AutoGen, que deu suporte ao artigo de pesquisa e inclui notebooks tutoriais; foi feita para aprendizado, não para produção.

O app desktop V2 está disponível para macOS com Apple Silicon, e uma interface web local e uma CLI executam o mesmo mecanismo em outras plataformas. O projeto está licenciado sob Apache-2.0.

Recursos principais

  • 01Operadores determinísticos de valuation (DCF, DDM, LBO, comparáveis, Monte Carlo) mantêm os números financeiros fora das respostas dos LLMs.
  • 02Pipeline multiagente com um orquestrador principal, agentes de pesquisa com funções definidas e agentes de debate bull/bear/judge.
  • 03Sete pipelines de pesquisa que abrangem pesquisa de empresas, DCF, comparáveis, LBO, DDM, resultados financeiros e memorandos para comitês de investimento.
  • 04Provedores de dados com failover, incluindo FMP, Finnhub, yfinance e SEC EDGAR.
  • 05O app desktop, a interface web local e uma CLI (por exemplo, `finrobot research AAPL`) compartilham o mesmo mecanismo.
  • 06Notebooks tutoriais para geração de relatórios anuais, previsão e análise multimodal de gráficos na biblioteca V0.

Casos de uso

  • Produzir relatórios estruturados de análise de ações, com seções de valuation e risco para um ticker específico.
  • Ensinar ou prototipar como agentes de IA financeira são conectados usando a biblioteca V0 baseada em AutoGen.
  • Executar um serviço web self-hosted que gera relatórios de análise de ações fáceis de compartilhar.
  • Criar memorandos no estilo de comitês de investimento que combinam argumentos bull e bear.

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Perguntas frequentes

O que é FinRobot?
Framework open source de IA agêntica para pesquisa financeira, que combina LLMs com ferramentas determinísticas de valuation e fluxos de trabalho multiagente. O FinRobot é um framework open source de agentes para apoiar decisões financeiras, abrangendo pesquisa de ações, trading quantitativo, análise de risco, banco de investimento, private equity e gestão de patrimônio. Seu projeto separa as responsabilidades: os modelos de linguagem cuidam do raciocínio, da narração e da redação de relatórios, enquanto todos os números financeiros — como DCF, DDM, LBO, WACC, análise de empresas comparáveis e simulação de Monte Carlo — são gerados por código Python puro, com rastreamento de proveniência.
FinRobot é gratuito? Qual é a licença?
FinRobot é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
FinRobot ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de FinRobot foi em 24 de out. de 2026.
Para que posso usar FinRobot?
Produzir relatórios estruturados de análise de ações, com seções de valuation e risco para um ticker específico. Ensinar ou prototipar como agentes de IA financeira são conectados usando a biblioteca V0 baseada em AutoGen. Executar um serviço web self-hosted que gera relatórios de análise de ações fáceis de compartilhar. Criar memorandos no estilo de comitês de investimento que combinam argumentos bull e bear.
Onde consigo FinRobot?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRobot

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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