finmem
中风险提示
该工具输出可能包含 AI 模型生成内容，结果可能存在错误、遗漏、延迟或幻觉。请仅将其用于学习研究和公开信息整理。
1. 这是什么工具
FinMem 是带“分层记忆”的交易智能体模拟：Agent 先在一段历史行情里边交易边积累记忆和反思（train），再进入测试段用学到的经验做买卖决策（test），让你看到记忆机制如何影响 AI 的交易行为。
上游仓库：—
适合用来
- 对“AI 记忆 + 反思”机制好奇，想看它在模拟交易里的实际效果
- 学术向体验：这是论文 FinMem 的原生实现
它不做什么
- 全程是历史数据上的模拟，不涉及真实交易；买卖信号是研究输出不是建议
- 不适合当研报工具：输出重点是模拟过程与决策轨迹，不是公司分析
2. 运行前准备
- 必需 一个模型 Key（OpenAI / Claude / Gemini / DeepSeek / Qwen 等），在“凭据”页保存并通过配置测试
- 必需 一个 Tavily API Key（tavily.com 免费注册），以数据源凭据保存（类型 data_source:tavily）——用于补充新闻记忆
- 必需 一个 Yahoo 可识别的美股代码，例如 NVDA、AAPL
3. 第一次就这么填
推荐的最小可用配置，先跑通一单，再回来调参数：点右上角「按此配置运行」，这些参数会自动帮你填好。
| 标的 | NVDA（默认） |
| 训练步数 | 10（默认） |
| 测试步数 | 5（默认） |
| 报告语言 | 中文 |
4. 参数逐个说明
- 标的代码（symbol）：优先美股 / 国际 Yahoo 代码：行情用 Yahoo 日线，新闻用 Tavily，披露文件用 SEC。
- 训练步数（train_steps）：Agent 在历史段“边做边学”的交易日数，默认 10。步数越多记忆越丰富，模型调用也线性增加。
- 测试步数（test_steps）：用学到的记忆实际决策的交易日数，默认 5。
5. 要跑多久、花多少钱
- 通常 5–10 分钟（默认步数，约 20 次模型调用）。
- 费用发生在你的模型账号 + Tavily 额度；平台设置 8 美元预估上限。步数是费用的主要开关。
6. 报告怎么看
- 报告展示 train/test 两阶段的每日决策（买/卖/持有）、记忆检索与反思内容、组合表现统计。
- 重点看“记忆如何影响决策”的过程，而非收益数字本身；模拟结果不构成投资建议。
7. 这个工具的常见问题
为什么要分 train 和 test？
这是上游论文的设计：train 阶段积累分层记忆（事件、经验、反思），test 阶段检验这些记忆能否改善决策。两段都在历史数据上进行。
想快点/省点怎么调？
把 train_steps 降到 5、test_steps 降到 3，几分钟就能跑完，流程完整只是记忆积累少一些。
通用问题（所有工具适用）
任务提交后去哪看？提交成功会自动进入任务详情页；中途离开也没关系，随时从顶部「任务」页找回，完成后报告出现在「报告」页。
失败最常见的三个原因：模型 Key 无效 / 额度不足 / 触发供应商限速。先到「凭据」页做一次配置测试；失败后系统有短暂冷却时间，稍等片刻再重试。
报告导出：报告详情页右上角，支持 Markdown / HTML / JSON / 打印 PDF；导出文件均包含免责声明与任务追踪编号。
合规说明：平台保留各工具的原生结论与推理过程，只追加风险提示与溯源信息。所有输出仅用于学习研究和公开信息整理，不构成投资建议。投资有风险，决策需谨慎。