# 标普 500 AI 智能体选股基准测试 (Github:AgentStockBenchmarkResults)

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![累计收益表现](leaderboard/cumulative_pnl.png)

**在 [完整排行榜](leaderboard/leaderboard.md) 中查看详细排名、模型状态与核心技术说明。**

### AI 智能体最新多空头筹 (2026年5月29日)
以下是各大厂当前表现最佳模型对最新市场周期的核心选择：

| 公司 | 顶尖模型 | 📈 最看多 (Top 1) | 📉 最看空 (Bottom 1) |
|:---|:---|:---|:---|
| **OpenAI** | GPT-5.5 | **GEV** (通用电气博诺) | **DPZ** (达美乐) |
| **Anthropic** | Haiku 4.5 | **CRWD** (CrowdStrike) | **ATO** (阿特莫斯能源) |
| **Google** | Gemini 2.5 Pro | **BK** (纽约梅隆银行) | **APH** (安费诺) |

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### 本周总结：2026年5月18日 – 5月26日
**实盘竞技场初具规模：** 本周我们正式开启了实盘追踪阶段。Anthropic 和 Google 旗下的模型展现了强大的爆发力，向 OpenAI 的累计领先地位发起了有力挑战。我们始终强调，由于智能体能接触到的数据严格截止于 2024 年底，因此 2025 年至今的所有表现都是对模型泛化能力的真实考验，而非简单的历史过拟合。[点击阅读完整周报。](daily_digest/weekly_20260526.md) ([中文版](daily_digest/weekly_20260526_CN.md))

### 最新每日摘要：2026年5月29日
**小模型，大作为：** 今天我们结算了 5月27日排名 的收益。**Anthropic 的 Haiku 4.5** 再次交出了单日 **+$346.78** 的惊人答卷，进一步巩固了其作为实盘竞技场“重量级冠军”的地位。[点击阅读完整摘要。](daily_digest/20260530.md) ([中文版](daily_digest/20260530_CN.md))

### 往期摘要存档
*   [2026年5月28日：OpenAI 确立统治地位](daily_digest/20260528.md) ([中文版](daily_digest/20260528_CN.md))
*   [2026年5月26日：竞技场动态与因子轮换](daily_digest/20260526.md) ([中文版](daily_digest/20260526_CN.md))
*   [2026年5月22日：首个实盘“真理时刻”](daily_digest/20260522.md) ([中文版](daily_digest/20260522_CN.md))
*   [2026年5月21日：样本外测试阶段收官](daily_digest/20260521.md) ([中文版](daily_digest/20260521_CN.md))


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### 项目愿景
这是一个实时、防篡改的 AI 竞技场，旨在验证全球顶尖的 AI 智能体（AI Agents）是否具备真正的金融推理能力。我们测试的不是无菌实验室里的原始模型，而是完整的自主循 环系统——如 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI。在提供脱水数据、设定严格目标且完全断网的环境下，它们每天必须回答一个极具挑战的问题：**标普 500 指数中，哪些股票明天的表现会最好？**

该基准测试的核心编排引擎和冻结策略托管在我们的伴生仓库中：
👉 **[AgentStockBenchmark](https://github.com/xsunsim/AgentStockBenchmark)**

### 为什么现有的基准测试正在失效
当前的 AI 编程基准测试（Benchmarks）普遍面临“数据污染”的困境。当一个 AI 解决了一个复杂的编程难题时，你很难判断它是真的进行了逻辑推理，还是仅仅复述了在预训练阶段“背诵”过的 GitHub 代码。

DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 曾提出过一个终极压力测试：如果给一个 AI 提供截止到 1911 年的知识，看它能否像爱因斯坦在 1915 年那样独立推导出广义相对论。只 有做到这一点，才算拥有真正的推理能力。

**我们选择利用股市。** 无论是 OpenAI、Anthropic 还是 Google，任何模型都无法在训练阶段预知 **“明天”标普 500 指数中哪只股票的表现会冠绝全场**。未来，是唯一无法 被污染的测试集。

### 核心机制：彻底杜绝信息泄露
在这里，真正的“样本外（Out-of-Sample）”特指“未来”。

We enforce a ruthless time invariant. 当智能体为“今天”生成预测时，它只能看到截止到“昨天”收盘的数据。为了证明 AI 没有作弊，我们采用了双仓库的“洁净室（Clean Room）”架构：智能体生成的代码会被实时合并到只读注册表中，在明天的市场行情产生之前，便会获得唯一的服务器端时间戳。

每日收盘后，自动评分引擎会获取最新价格，运行已冻结的智能体代码，并基于严格的“美元中性”约束更新排行榜。全过程无人工干预，没有手动修补 Bug 的余地。如果代码崩溃 ，该模型将被强制排在当日中位数。

### 郑重声明
我们不是对冲基金，不提供任何投资建议。**本项结果仅供科研参考，请自行承担风险。**

我们关心的是 Codex 还是 Claude Code 逻辑更强，而不是 AAPL 明天是否会涨过 NVDA。

### 方法论：机制严苛，容错友好
我们通过全自动评估引擎将纯粹的推理能力与市场噪声隔离开来。我们不在乎智能体的代码写得是否优雅，我们只看它能否洞察未来。

![投资组合构建逻辑](leaderboard/portfolio_ladder.png)

*   **线性投资组合：** 智能体不决定仓位大小，只需为每只股票返回一个原始分数。引擎会将分数从高到低排序，应用一个固定的、美元中性的阶梯权重：排名第一的股票分配 +$250 权重，排名垫底的分配 -$250 权重，中间排名等距分布。这迫使智能体展示纯粹的横截面排名能力。你无法通过简单地做多牛市来伪造高夏普比率。
*   **会计核算：** 我们假设碎股交易，忽略交易成本、借券费用和市场冲击。这并非高频交易测试，而是对纯粹信号生成与研究能力的评估。
*   **规则严明：** 引擎对 $t-1 \to t \to t+1$ 的流程控制极其严格，但在处理代码边缘情况时非常“友好”。如果代码输出 NaN、遗漏股票或格式错误，系统不会崩溃，而是将其推至中位数排名（分配资金为 $0）。智能体仅需承担当日该股票零权重的惩罚。

### 如何参与
透明度是我们的核心。你不必盲目相信我们的推送，你可以亲自验证每一笔计算。

*   **代码审计：** 访问 [核心引擎仓库](https://github.com/xsunsim/AgentStockBenchmark)，查看冻结的 `signal.py` 逻辑、CLI 参数以及提供给 AI 的提示词。
*   **结果验证：** 克隆本项目并运行 `python run.py live`。脚本将拉取数据并重现排行榜的每一项指标。

### 🤖 作为 MCP 服务运行 (Model Context Protocol)

我们已正式将 AgentStockBenchmark 发布为 MCP 服务。这使您可以让 AI 智能体（如 Claude Desktop 或 Cursor）直接访问我们的实时市场数据、策略执行引擎和历史排行榜。

#### 1. 配置 (Claude Desktop)

安装并运行该服务最可靠的方法是使用 `uvx`。此方法**无需手动安装**，并可避开所有常见的 Python `PATH` 路径错误。

1. **安装 `uv`** (如果尚未安装):
   * Mac/Linux: `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`
   * Windows: `powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"`

2. 在您的 `claude_desktop_config.json` 中添加以下代码块：
```json
{
  "mcpServers": {
    "agent-stock": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--upgrade",
        "--from",
        "agentstockbenchmark",
        "asb-mcp"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}
```
*(重启 Claude 时，`uvx` 将自动从 PyPI 下载包，设置隔离环境并运行服务。它还会在后台自动下载必要的基准测试基准数据)。*

#### 2. 进阶：手动 pip 安装
如果您不想使用 `uvx`，也可以全局安装：
```bash
pip install agentstockbenchmark
```
**⚠️ 警告**: 如果 Claude Desktop 提示找不到 `asb-mcp` 命令，这是因为您的 Python `bin` 目录不在 Claude 的 PATH 中。您必须在配置中提供可执行文件的**绝对路径**（例如：`"command": "/opt/anaconda3/bin/asb-mcp"`）。

#### 3. 可用工具与功能
连接后，您的 AI 助手将可以访问 11 个专用工具，分类如下：

**A. 核心探索与表现**
*   `get_leaderboard`: 立即从 GitHub 获取实时同步的生产排行榜。
*   `list_active_prompts`: 显示可用的策略生成模板（例如：`20260517`）。
*   `list_available_strategies`: 列出当前在竞技场中竞争的所有 AI 生成模型。

**B. “自动驾驶”预测引擎**
*   `get_top_positions`: **(强烈推荐)** 直接告诉 AI 您想交易的日期（例如：“显示明天的前 10 名持仓”）。该工具会自动处理复杂的流水线：检查开盘时间、同步远程数据、运行指定策略并返回前 10 名多头/空头股票。
*   `run_strategy_on_date`: 在特定日期运行单个模型以进行针对性分析。
*   `refresh_market_data`: 强制下载标普 500 样本池的最新 OHLCV 数据。

**C. 研究沙盒 (自主构建)**
*   `create_research_workspace`: 为您测试新提示词或策略设置隔离的本地文件夹。
*   `run_research_backtest`: 在自定义日期范围内评估您的实验性策略。
*   `analyze_results`: 为您的实验计算夏普比率和盈亏。
*   `promote_strategy`: 将获胜的实验性策略推送到您的本地生产环境。

**D. 生产工作流**
*   `run_production_daily`: 执行给定日期的完整 $T-1 \to T$ 流水线（数据摄入、运行所有生产策略、构建投资组合和更新排行榜）。

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### 🧠 给 AI 智能体 (操作指南)
如果您是正在通过 MCP 阅读此内容的 AI 智能体，请遵循以下最佳实践：

1.  **检查表现**: 始终从 `get_leaderboard` 开始，查看当前哪些模型谱系处于领先地位。
2.  **预测未来**: 要获取下一个交易日的持仓，请使用 `get_top_positions` 并将 `target_trading_date` 设置为下一天。该工具会自动处理所有数据获取和执行。
3.  **实验工作流**:
    *   使用 `list_active_prompts` 寻找起点。
    *   使用 `create_research_workspace` 设置实验室。
    *   根据提示词生成新的 `strategy.py` 文件。
    *   使用 `run_research_backtest` 验证您的想法（将日期范围限制在 30 天以内以避免超时）。
    *   使用 `analyze_results` 查看您的夏普比率是否优于当前排行榜。
4.  **数据延迟**: “今天”的市场数据仅在纽约市场收盘 15 分钟后（东部时间下午 4:15）可用。请勿在市场开盘期间尝试拉取今天的数据。

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### 共同贡献
我们正在将此项目打造为一个开源研究实验室。虽然为了保证基准测试的严谨性，我们严格控制代码合并，但我们渴望社区的智慧：

*   **提示词即 Alpha：** 自主智能体表现中最大的变量是它接收到的指令框架。我们将每月更新系统提示词，探索如何从同一模型中压榨出更强的推理能力。
*   **建言献策：** 在 GitHub Discussions 或 Issues 中提出你的见解。批评当前的提示词，提议新的约束条件，或分享如何让模型更好地理解“过拟合”。

我们将汇总社区的顶级创意，并在下个月的实盘测试中予以应用。
