Englisches Original: https://argusic.com/subject/ai-hedge-fund
ai-hedge-fund
Ein KI-Hedgefonds-Team
LäuftQuelle: GitHubPythonMITCommit 78b779c1389e
Python, Lizenz MIT.
ai-hedge-fund läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 2,1 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
The repository installed via poetry into a venv, all 625 self-contained tests pass, and the CLI entry point prints help without error.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
- Installationszeit
- 2 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 3 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest hedge_fund/ exited 0 with 625 passed, 38 skipped; aihf --help returned usage string with exit 0
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 19.257
- Genau getesteter Commit
- 78b779c1389e
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
**Install** — Python 3.12 was available but the system pip is externally-managed, so I created a ve… **Tests** — `pytest hedge_fund/` exited 0 with **625 passed, 38 skipped**. The 38 skipped are live … **CLI** — `aihf --help` prints the usage and subcommands (`backtest`, `paper`), confirming the cons… **No errors were encountered.** No source code patches or fixes were needed — the repo installed an… tokens used 19,257 All tasks completed successfully. Here's a summary of what was done: ## Setup & Verification **Install** — Python 3.12 was available but the system pip is externally-managed, so I created a ve… **Tests** — `pytest hedge_fund/` exited 0 with **625 passed, 38 skipped**. The 38 skipped are live … **CLI** — `aihf --help` prints the usage and subcommands (`backtest`, `paper`), confirming the cons… **No errors were encountered.** No source code patches or fixes were needed — the repo installed an…
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- In 2,1 Minuten installiert, schneller als der Median der 46 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ai-hedge-fund Platz 21 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
- Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 2,1 Minuten nach dem Klonen.
- Nach der eigenen README: Der dokumentierte Weg funktionierte, ohne dass etwas zu beheben war.
Laufverlauf
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ai-hedge-fund)Fragen
- Läuft ai-hedge-fund?
- Ja. ai-hedge-fund läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic ai-hedge-fund getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 78b779c1389e. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von ai-hedge-fund gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,02 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von ai-hedge-fund?
- 2,1 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht ai-hedge-fund eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von ai-hedge-fund schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wie schneidet ai-hedge-fund im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 47 Projekten im Bereich Python, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ai-hedge-fund Platz 21 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 28 von 47 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für ai-hedge-fund?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.