Reference OS v8 5 دقائق قراءة ٣٠ مايو ٢٠٢٦ informational: يبحث القارئ عن شرح عملي لتركيب واستخدام مشروع Augur على GitHub دليل Augur: تركيب واستخدام نظام تحليل استثماري متعدد الوكلاء مفتوح المصدر في…
🦉 Augur — 多智能体投资分析系统。13位虚拟投资大师独立分析，加权共识机制，Bloomberg风格Web仪表盘。
اختر القسم الذي تحتاجه الآن
الفكرة التي تمنع التسرع
تعتقد أن تحليل الأسهم بالذكاء الاصطناعي يحتاج منصات مدفوعة أو خبرة عميقة؟ Augur يثبت العكس: 18 خبيرًا افتراضيًا يعملون مجانًا على جهازك.
قبل أن تطبق، اعرف أين تقف بالضبط
لا تعتمد على الانطباع؛ اختر مؤشراً تراجعه
تحليل الأسهم بشكل شامل يتطلب خبرة في التحليل الأساسي والفني، وفهم مؤشرات الاقتصاد الكلي، ومتابعة أخبار الشركات. Augur يقدم حلًا مختلفًا: 18 وكيل ذكاء اصطناعي يمثلون كبار المستثمرين (مثل وارن بافيت وراي داليو) يحللون السهم من زوايا متعددة ويخرجون بتوصية موحدة.
في هذا الدليل العملي، ستتعلم تركيب Augur على جهازك باستخدام Docker، وتشغيل الواجهة الرسومية وروبوت Telegram، وتحليل سهم حقيقي مثل أرامكو (2222) أو Apple (AAPL). كل الخطوات قابلة للتطبيق على نظام Linux أو Windows مع Docker.
Augur هو نظام تحليل استثماري متعدد الوكلاء (Multi-Agent Investment Analysis System) مفتوح المصدر، مكتوب بلغة Python. يقوم بمحاكاة 18 خبيرًا استثماريًا مشهورًا (مثل وارن بافيت، بنجامين جراهام، بيتر لينش، راي داليو) لتحليل أي سهم مدرج. كل خبير يطبق منهجيته الخاصة (مثل استثمار القيمة، النمو، الكلي) ثم تُدمج النتائج في توصية واحدة مع نسبة ثقة.
المشروع مرخص تحت MIT، مما يعني أنه مجاني تمامًا للاستخدام الشخصي والتجاري. يمكن تشغيله محليًا أو على سيرفر خاص، مما يمنحك تحكمًا كاملاً في بياناتك.
هذا النظام مناسب لـ:
لا يناسب:
الطريقة الموصى بها هي استخدام Docker Compose، لأنها تضمن تشغيل جميع المكونات دون تعارض.
git clone https://GitHub.com/BruceLanLan/augur.git && cd augurdocker compose up -d dashboardhttp://localhost:8000إذا أردت تشغيل روبوت Telegram:
TELEGRAM_TOKEN في .envdocker compose --profile telegram up -dأنشئ ملفًا باسم .env في المجلد الرئيسي للمشروع، وأضف المتغيرات التالية (القيم بين قوسين هي أمثلة):
# مفتاح API لـ LLM (مطلوب)
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
# أو ANTHROPIC_API_KEY إذا كنت تستخدم Claude
# توكن بوت Telegram (اختياري)
TELEGRAM_TOKEN=1234567890:ABCdefGHIjklmNOPqrStuVWXyz
# إعدادات أخرى (اختياري)
AUGUR_PORT=8000
ملاحظة: المتغيرات الفعلية قد تختلف حسب إصدار Augur. راجع ملف .env.example في المستودع إن وجد.
بعد تشغيل الأمر docker compose up -d dashboard، انتظر حتى تظهر الحاويات (يمكنك التحقق بـ docker ps). ثم افتح http://localhost:8000. ستظهر واجهة تشبه Bloomberg Terminal، يمكنك إدخال رمز السهم (مثل AAPL) والضغط على Analyze.
لتفعيل البوت:
TELEGRAM_TOKEN إلى ملف .envdocker compose --profile telegram up -dمثال: تحليل سهم أرامكو السعودية (TADAWUL: 2222.SR)
2222.SR في حقل البحثمثال آخر: تحليل Apple (AAPL) بنفس الطريقة.
نعم، إذا كنت مطورًا أو مستثمرًا يريد أداة تحليل إضافية مجانية ومفتوحة المصدر. لكنه ليس بديلاً عن مستشار مالي، ولا يضمن أرباحًا. استخدمه كأداة مساعدة مع مصادر أخرى.
نعم، المشروع مفتوح المصدر برخصة MIT. تحتاج فقط لتوفير مفاتيح API للـ LLM.
4GB RAM و CPU ثنائي النواة كافٍ للتجربة. يفضل 8GB للاستخدام المكثف.
نعم، طالما أن السهم مدرج في TADAWUL وله رمز مثل 2222.SR. لكن دقة التحليل تعتمد على جودة البيانات المتاحة للـ LLM.
مفتاح OpenAI (أو Anthropic) هو الأساس. اختياريًا Telegram token للبوت.
يتطلب تعديل كود Python، غير موصى به للمبتدئين. يمكنك تعديل أوزان المحللين الحاليين عبر الإعدادات.
لا، يركز على التحليل الأساسي (القيمة، النمو، المخاطرة). يمكنك إضافة بيانات فنية يدويًا.
تأكد من تشغيل Docker، وأعد تشغيل الحاوية، وتحقق من السجلات بـ docker logs augur-dashboard.
نعم، عبر تثبيت Python مباشرة: pip install -e ".[data]" ثم تشغيل augur dashboard. لكن Docker أسهل وأقل عرضة للمشاكل.
خطوات عملية مرتبة من التشخيص إلى النتيجة
لماذا؟ للحصول على كود Augur على جهازك
كيف؟ git clone https://github.com/BruceLanLan/augur.git && cd augur
الناتج: مجلد augur يحتوي على ملفات المشروع
لماذا؟ لتزويد Augur بمفاتيح API والإعدادات
كيف؟ انسخ .env.example إلى .env وعدّل القيم (OPENAI_API_KEY إلزامي)
الناتج: ملف .env صالح
لماذا؟ لبدء الواجهة الرسومية لتحليل الأسهم
كيف؟ docker compose up -d dashboard
الناتج: حاوية dashboard تعمل على المنفذ 8000
لماذا؟ للوصول إلى Dashboard وتحليل سهم
كيف؟ افتح المتصفح على http://localhost:8000
الناتج: واجهة Bloomberg-style جاهزة
لماذا؟ لتجربة التحليل متعدد الوكلاء
كيف؟ أدخل رمز السهم (مثل AAPL أو 2222.SR) واضغط Analyze
الناتج: توصية موحدة مع نسبة ثقة
حوّل القراءة إلى تنفيذ سريع
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx AUGUR_PORT=8000
docker compose up -d dashboard
docker compose --profile telegram up -d
اعرف أين يتعثر الناس وكيف تتجنب ذلك
ماذا تفعل حسب حالتك؟
إذا: إذا كنت تريد تحليل سهم سعودي
إذن: استخدم الرمز 2222.SR (أرامكو) أو أي رمز TADAWUL
إذا: إذا واجهت مشكلة في Dashboard
إذن: تحقق من سجلات الحاوية: docker logs augur-dashboard
إذا: إذا لم يكن لديك Docker
إذن: ثبّت Python مباشرة: pip install -e ".[data]" ثم augur dashboard
جدول صغير يمنع التسويف
نقاط مختصرة ترجع لها لاحقاً
1. Augur يحاكي 18 خبيرًا استثماريًا مثل بافيت وجراهام.
2. يستخدم Kelly Criterion لحساب حجم المركز.
3. الواجهة تشبه Bloomberg Terminal.
4. يدعم روبوتات Telegram و Slack و WeChat.
5. مرخص تحت MIT ومجاني تمامًا.
6. يتطلب 4GB RAM و CPU ثنائي النواة.
7. يمكن تشغيله بدون Docker عبر Python مباشرة.
8. لا يدعم التحليل الفني، فقط الأساسي.
9. دقة التحليل تعتمد على جودة بيانات LLM.
إجابات مباشرة على ما يبحث عنه الزائر
تعريفات مختصرة تمنع الالتباس
نظام متعدد الوكلاء: مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون معًا لحل مشكلة.
معيار كيلي: صيغة رياضية لتحديد حجم الرهان الأمثل لتعظيم النمو على المدى الطويل.
Model Context Protocol: بروتوكول لتكامل النماذج اللغوية مع أدوات خارجية.
أداة لتعريف وتشغيل تطبيقات Docker متعددة الحاويات.
استخدمها كمسارات متابعة داخل نفس الموضوع
تحول القارئ: من قارئ يبحث عن أداة تحليل أسهم مجانية إلى مستخدم قادر على تركيب Augur وتشغيله وتحليل الأسهم بنفسه
القيمة الحقيقية تظهر عند العودة والتطبيق
لا تتعامل معه كمقال يُقرأ مرة واحدة. استخدمه كلوحة تشغيل: ارجع للتشخيص عند ظهور المشكلة، وللقوالب عند التطبيق، ولمؤشرات القياس عند المراجعة.
Augur أداة قوية ومجانية لتحليل الأسهم بأسلوب متعدد الوكلاء. باتباع هذا الدليل، يمكنك تركيبها وتشغيلها في أقل من 30 دقيقة. تذكر أنها أداة مساعدة وليست بديلاً عن البحث الشخصي أو الاستشارة المالية المهنية. جربها على أسهم تعرفها، وقارن النتائج مع تحليلك الخاص.
إذا واجهت أي مشكلة، راجع قسم الأخطاء الشائعة أو ابحث في Issues على GitHub. شارك تجربتك مع المجتمع العربي لتطوير المحتوى التقني.
حتى يبقى المرجع صالحاً مع الوقت
FAQ
استمر في القراءة
