在商品期货市场中，投资者和研究机构面临着海量、高频、多维度的数据挑战。价格波动受宏观经济、地缘政治、供需关系、天气变化、政策调控等多重因素影响，传统人工分析方式效率低、响应慢、易遗漏关键信号。同时，随着量化交易和智能投研的兴起，市场对高效、精准、可交互的分析工具需求日益迫切。
“商品期货投研助手”正是面向这一行业痛点而设计的智能投研Agent，服务于期货公司研究员、私募基金经理、产业客户风控人员及个人投资者等群体。通过融合大语言模型（LLM）与结构化行情数据，该助手能够实现自然语言驱动的深度分析、实时问答与辅助决策，显著提升投研效率与洞察质量，推动商品期货研究从“经验驱动”向“数据+智能驱动”转型。
1、多轮对话式投研交互
用户可通过自然语言与助手进行多轮对话，如询问“近期铜价为何上涨？”、“对比过去三年豆粕与玉米的季节性走势”等，系统能理解上下文并持续跟进问题，提供连贯、专业的分析。
2、行情数据上传与解析
支持用户上传CSV、Excel等格式的历史行情、持仓数据或基本面数据（如库存、产量、进出口等），系统自动解析并结构化存储，为后续分析提供定制化数据源。
3、智能图表生成与趋势解读
基于用户指令或上传数据，自动生成K线图、价差图、季节性走势图等可视化图表，并结合当前市场环境给出文字解读，如“当前价差处于五年90%分位，存在回归机会”。
4、事件驱动分析与风险预警
结合新闻舆情与宏观事件，自动关联对相关品种的影响，例如“美联储加息预期升温，对工业金属形成短期利空”，并支持设置价格或指标阈值触发预警。
策略回测与情景模拟（可选扩展）
5、在进阶版本中，可集成简单策略逻辑，支持用户通过自然语言描述交易规则（如“当布林带下轨跌破且成交量放大时做多”），系统自动回测并输出绩效指标。
本项目基于大语言模型构建智能Agent架构，核心技术栈包括：
大模型底座：采用通义千问（Qwen）等国产大模型作为核心推理引擎，具备强大的中文理解与生成能力，支持函数调用（Function Calling）以连接外部工具。
数据处理模块：使用Pandas、NumPy等库对用户上传的行情与基本面数据进行清洗、对齐与特征提取。
工具集成机制：使用智能体快速开发平台（如dify），或者使用python纯自研开发都可以实现。
对话状态管理：利用记忆模块（Memory）维护多轮对话上下文，确保分析连贯性；结合向量数据库（如FAISS）实现本地知识库检索，增强专业性。
部署与交互界面：用户使用浏览器访问即可。
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