Skills Atlas · Fincept Terminal 使用說明書

使用說明書 · github.com/Fincept-Corporation/FinceptTerminal

FINCEPT TERMINAL — 開源金融工作站資料不是限制，
你的思考才是。
C++20 原生編譯的桌面金融終端。

Fincept Terminal 把機構級分析、AI 自動化與多資產投組管理塞進一個編譯好的原生二進位 — C++20 + Qt 6 寫成、內嵌 Python 3.11，不靠 Electron 或瀏覽器殼。內含 37 個 AI 投資代理、100+ 個資料連接器、16 家券商整合、QuantLib 18 個量化模組，README 把它定位為 Bloomberg Terminal 的開源替代品。授權是 AGPL-3.0 ＋商業雙授權 — 個人與學術免費，商業使用要另購。

AI 投資代理

37 Agents

含 Buffett、Graham、Lynch、Munger 等投資人風格，外加經濟與地緣分析代理。

資料連接器

100+ Sources

DBnomics、Polygon、Kraken、Yahoo Finance、FRED、IMF、World Bank、AkShare…

券商整合

16 Brokers

Zerodha、Angel One、Upstox、Alpaca、IBKR… 另含一個紙上交易引擎。

版本與授權

v4.0.3

AGPL-3.0 ＋商業雙授權；技術堆疊為 C++20 / Qt 6 / Python 3.11 / QuantLib。

01 / 編者手記一個想做成 BLOOMBERG TERMINAL 替代品的開源專案

把買方分析、AI 自動化、多資產投組管理 — 編進同一個二進位。

編者手記 EDITOR'S NOTE

Fincept Terminal 的野心很直白：把那些通常分散在十幾個 SaaS 與付費終端裡的東西 — DCF 建模、投組最佳化、衍生品定價、即時交易、總經資料、AI 代理 — 收進一個 C++20 編譯的桌面 app。它是開源的，但商業使用有一道收費的門檻 — fork 之前先讀 LICENSE。

原生編譯，不是又一個 Electron 殼。

核心是 C++20 ＋ Qt 6，分析層內嵌 Python 3.11，最後產出單一二進位 — README 強調沒有 Electron、Node.js、JavaScript 的負擔。對一個要同時跑即時行情串流、QuantLib 定價與多視窗儀表板的桌面工具來說，這個取向換到的是延遲與資源佔用的優勢。Windows x64、Linux x64、macOS arm64 都有預編譯安裝檔。

賣點是「資料連接性」，不是某一個花俏功能。

README 自陳的差異化第一條就是「極致的資料連接」：100+ 個公開來源（DBnomics、Polygon、Kraken、Yahoo Finance、FRED、IMF、World Bank、AkShare…），外加可選的另類資料覆蓋層 — 情緒、海事追蹤、地緣政治、衛星資料。把這些跟 37 個多 LLM AI 代理擺在一起，定位就很清楚：一個能自己拉資料、自己推論的研究台。

開源 ≠ 可商用 — 這是雙授權專案。

個人學習、學術研究、開源貢獻走 AGPL-3.0（免費）；任何商業使用（含新創、避險基金、SaaS、白標、以及「用第三方 API 替換 Fincept API 的 fork」）都需要商業授權。README 寫得很硬：clone／fork／改 code 都不等於拿到商業權利，未授權商業使用有從每年 USD 50,000 起跳的違約金條款、會走 DMCA，準據法為印度、管轄地德里。要拿來營利之前，這段必須先看懂。

02 / 功能總覽 AI 代理 · 多資產分析 · 資料連接 · 量化 · 即時交易

功能總覽 Capabilities

六大塊：37 個 AI 投資代理、多資產分析引擎、100+ 資料連接器、即時交易與券商整合、QuantLib 量化套件，再加上全球情報與視覺化工作流。

6 Entries
Agents · Quant · Trading
C++20 / Qt 6

01^/06

Fincept-Corporation / FinceptTerminal · AI Agents

37 個 AI 投資代理

Buffett、Graham、Lynch、Munger 風格 + 經濟與地緣分析，背後的 LLM 可換

內建 37 個 AI 代理，橫跨交易員／投資人側寫（價值投資、成長投資等大師框架）、總體經濟與地緣政治分析。底層是多 LLM 支援 — OpenAI、Anthropic、Gemini、Groq、DeepSeek，以及本機的 Ollama — 所以可以依成本、隱私或品質換掉代理背後的模型。README 的 Q2 2026 路線圖把目標寫成 50+ 個代理。

大師框架經濟 / 地緣代理多 LLM 含本機 Ollama MCP 工具整合

Agents 37 LLM Providers 6+ Roadmap 50+ (Q2 2026)

Fincept-Corporation / FinceptTerminal · Analytics

多資產分析引擎

DCF 估值、投組最佳化、風險指標、衍生品定價，跨股票／固收／衍生品

機構級分析工具包：DCF 模型、投組最佳化、VaR／Sharpe 等風險指標、衍生品定價，橫跨股票、固定收益與衍生品。對應到 UI 上的 Equity Research（基本面 + 技術面）與 Portfolio（資產配置、績效追蹤、風險指標）兩個主儀表板。

DCF 投組最佳化 VaR / Sharpe 衍生品定價

Assets 股票 / 固收 / 衍生品 Dashboards Equity Research · Portfolio

Fincept-Corporation / FinceptTerminal · Connectors

100+ 個資料連接器

公開資料源一網打盡，外加可選的另類資料覆蓋層

涵蓋 DBnomics、Polygon、Kraken、Yahoo Finance、FRED、IMF、World Bank、AkShare 等 100+ 來源；另有可選的 Adanos 情緒覆蓋層。README 把「極致的資料連接」列為它的第一條差異化 — 從總經、股價到加密貨幣，盡量都從 app 內取得。

100+ sources FRED / IMF / World Bank Polygon / Yahoo / Kraken AkShare

Sources 100+ Alt Data 情緒（可選）

Fincept-Corporation / FinceptTerminal · Trading

即時交易 + 16 家券商整合

加密貨幣 WebSocket、16 家券商、紙上交易引擎

加密貨幣走 Kraken／HyperLiquid 的 WebSocket 即時串流；股票端整合 16 家券商 — Zerodha、Angel One、Upstox、Alpaca、IBKR 等。還有一個紙上交易引擎，可以在接真錢之前先把策略跑過。README 已出貨項目包含即時串流、16 家券商整合與多帳號交易。

crypto WebSocket 16 brokers 紙上交易引擎多帳號

Brokers 16 Crypto Kraken / HyperLiquid

Fincept-Corporation / FinceptTerminal · QuantLib

QuantLib 量化套件 — 18 個模組

定價、風險、隨機過程、波動率、固定收益的數學底層

內建以 QuantLib 為核心的 18 個量化模組，涵蓋定價、風險、隨機過程、波動率與固定收益。對量化研究員來說，這是做因子發掘、ML 模型、HFT 與強化學習時可以直接靠的計算層，不必自己從頭接一套定價函式庫。

18 modules 定價 / 風險隨機過程 / 波動率固定收益

Library QuantLib Modules 18

Fincept-Corporation / FinceptTerminal · Node Editor

全球情報 + 視覺化工作流

海事追蹤、地緣分析、衛星資料，配一個 node 自動化編輯器

「全球情報」這塊包含海事追蹤、地緣政治分析與衛星資料；操作面則有一個 Node Editor — 用視覺化節點串自動化管線，並可接入 MCP 工具。再加上 News 即時新聞儀表板，UI 一共四個主視圖：Equity Research、Portfolio、News、Node Editor。

海事 / 地緣 / 衛星 Node Editor MCP 工具即時新聞

Intel 海事 · 地緣 · 衛星 Views Equity / Portfolio / News / Node

03 / 安裝與設定 INSTALLERS · setup.sh · DOCKER · BUILD · LICENSE

安裝與設定 Setup

四種安裝路徑 — 預編譯安裝檔、setup.sh 一鍵腳本、Docker 影像、從原始碼編譯 — 再加上多 LLM 供應商設定與授權條款。

6 Entries
Installers · CMake · License
v4.0.3

01^/06

FinceptTerminal / releases (v4.0.3)

下載即用的桌面安裝檔

Windows x64 · Linux x64 · macOS arm64 — 三平台預編譯

從 Releases 頁面取得對應平台的安裝包：Windows 為 .exe 安裝程式、Linux 為 .run 可執行檔（或 AppImage）、macOS 為 arm64 .dmg。已將 Qt 6 與內嵌的 Python 3.11 一併打包，不需要另外安裝執行環境。對只想用、不想編譯的人，這是最短路徑。

✓ 開箱即用 v4.0.3 Win / Linux / macOS 免裝執行環境

Version v4.0.3 Platforms 3 Bundled Qt6 + Py3.11

FinceptTerminal / setup.sh

一鍵設定腳本

git clone → setup.sh → 啟動

git clone https://github.com/Fincept-Corporation/FinceptTerminal.git 後執行 chmod +x setup.sh && ./setup.sh，腳本會處理相依套件、Python 虛擬環境與初始化設定。適合想跟著 master 走、需要動原始碼的開發者。

setup.sh 開發者路徑跟 master

Method Shell Script Branch master

FinceptTerminal / Dockerfile

Docker — 給 CI 與開發環境

桌面 GUI 仍需 X11 轉發（限 Linux）

docker build -t fincept-terminal . 後以 docker run --rm -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix fincept-terminal 啟動。因為這是 Qt 桌面應用，容器內跑 GUI 需要 Linux + X11；把它當成 CI、自動化測試與開發隔離環境，而不是 production headless 服務。

Docker X11 轉發 CI / Dev only

Use CI / Dev GUI 需 X11

FinceptTerminal / CMake Build

從原始碼手動編譯

所有相依版本鎖定 — 重現性優先

工具鏈鎖定版本：CMake 3.27.7、Ninja 1.11.1、MSVC 19.38 / GCC 12.3 / Apple Clang 15.0、Qt 6.8.3、Python 3.11.9。透過 CMake presets win-release / linux-release / macos-release 一鍵設定，確保不同機器產出一致的二進位。

CMake Presets 版本鎖定 C++20 Qt 6.8.3

Build CMake + Ninja Qt 6.8.3 Python 3.11.9

FinceptTerminal / LLM Providers

多 LLM 供應商設定

37 個 AI 代理可指向不同模型

在設定中填入各家 API 金鑰即可切換：OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Groq、DeepSeek，或本機 Ollama。可依任務成本與精度需求把不同的 AI 投資代理綁到不同模型，敏感資料也可走本機推論。

OpenAI / Anthropic Gemini / Groq DeepSeek / Ollama

Providers 6+ Local Ollama

FinceptTerminal / LICENSE (AGPL-3.0)

授權與商業條款

個人與學術免費；商業使用需另購授權

程式碼採 AGPL-3.0，個人與學術用途免費；但任何商業用途都需要商業授權。學術方案約 USD 799/月 含 20 個帳號；違約金條款自 USD 50,000/年 起跳，並保留 DMCA 與印度德里管轄權。商業洽詢寄 support@fincept.in。先確認你的使用情境，再決定能不能直接拿來上線。

AGPL-3.0 商業需授權學術 $799/mo

License AGPL-3.0 Commercial 需另購 Contact support@fincept.in

04 / 實戰應用 BUY-SIDE · TRADING · QUANT · MACRO · AGENTS · PIPELINES

實戰應用 Workflows

六種角色的日常工作流 — 買方分析師、交易員、量化研究員、總經與地緣分析師、AI 代理操盤、用 Node Editor 串自動化管線。

6 Entries
Buy-Side · Trading · Quant
Role-Based

01^/06

FinceptTerminal · 買方分析師工作流

從資料拉取到投組決策，不離開終端

100+ 連接器拉資料 → 多資產分析 → 37 個 AI 代理交叉驗證

一個典型 session：用資料連接器把股票、債券、ETF、商品、加密的最新報價與基本面拉進來，跑多資產分析引擎做估值與相對強弱，再讓 價值投資代理、成長投資代理、宏觀代理 各自出觀點並比較分歧；最後在投組管理模組裡調整部位、看風險暴露。整個流程在同一個 C++ 二進位裡完成，不用在十個 SaaS 之間複製貼上。

✓ 端到端多資產 AI 交叉驗證投組管理

Role 買方分析師 Agents 37 Sources 100+

FinceptTerminal · 交易員即時執行

先紙上交易，再接 16 家券商實單

即時行情 + 紙上交易 + 真實下單在同一介面

策略想法先在 紙上交易 模式下驗證，看執行品質與滑價；確認後切換到已整合的 16 家券商之一直接下實單。即時市場資料模組負責盯盤與觸發提醒，AI 代理可在背景監看異常並提示。適合需要把研究、回測、執行串成一條線的主動交易者。

即時行情紙上交易 16 家券商

Role 交易員 Brokers 16

FinceptTerminal · 量化研究工作流

用 QuantLib 的 18 個模組做訂價與風險

期權訂價、利率曲線、信用風險、蒙地卡羅都在內

研究員可直接調用內建的 QuantLib 18 個模組：建立殖利率曲線、跑 Black-Scholes 與二元樹期權訂價、計算 Greeks、做信用違約模型與蒙地卡羅情境模擬。因為終端內嵌 Python 3.11，自己的因子模型與資料管線可以寫成 Python 腳本掛進來，不用另開 Jupyter。

QuantLib 18 模組期權 / 利率 / 信用內嵌 Python

Role 量化研究員 QuantLib 18 模組

FinceptTerminal · 總經與地緣分析

把全球情報接進總經視圖

經濟數據 + 地緣事件 + 新聞情緒 → 一張宏觀儀表板

經濟學家視角的工作流：用全球情報模組匯整經濟指標、央行動態、地緣政治事件與新聞情緒，讓 宏觀代理 出主題判斷；再用視覺化模組把跨國利差、通膨、PMI 等做成可追蹤的儀表板。研究筆記可存進終端，下次接著看。

經濟數據地緣情報新聞情緒

Role 經濟學家 Focus Macro

FinceptTerminal · AI 代理做研究

把 37 個代理綁到不同模型跑分工

便宜模型做初篩，貴模型做深度，本機模型處理敏感資料

利用多 LLM 供應商設定，把篩選類代理指向 Groq 或 DeepSeek 控成本，把判斷類代理指向 Anthropic 或 OpenAI 拉精度，把碰到內部資料的代理指向本機 Ollama。一次提問可讓多個代理並行出觀點，再人工挑分歧最大的地方深究 — 把 AI 當研究助理團隊，而不是單一聊天視窗。

模型分工成本最佳化本機推論

Role 研究主管 Routing Per-Agent

FinceptTerminal · Node Editor 自動化管線

用視覺化節點串資料 → 分析 → 警報

不寫程式也能搭一條每天跑的分析流程

視覺化工作流（Node Editor）讓你把「拉資料」「跑指標」「套 AI 代理」「條件觸發」「輸出報表或警報」接成一張節點圖，存成可重複執行的管線。例如：每天開盤前自動更新持股基本面 → 跑風險檢查 → 有異常就推播。把重複的研究動作沉澱成資產，而不是每天手動重來。

Node Editor 可重複管線條件警報

Role 全部角色 Output Pipelines

想把 Fincept Terminal 接進你的工作流？

終端是開源的。
接上資料與生產環境這一段，
是 Tenten 在做的事。

Tenten 是 AI-First 設計與技術顧問公司。我們把 Claude、MCP、Agentic 工作流接進企業級交付 — 不論是評估 Fincept Terminal 這類開源金融工具的授權與部署、把多 LLM 代理接進你的資料管線，還是替你打造自家的桌面或 web 分析工作站，我們都能幫你接到正式上線那一段。

預約 30 分鐘諮詢 → Tenten Awesome List

Tenten 如何部署這些 Skills

Skills 架構諮詢

依團隊與堆疊選出適配 skills，建立 OpenClaw 路由與 CI/CD 部署流程。

Claude Design System Sprint

兩週固定價格，接上 frontend-design + brand-guidelines 到 production。

Agentic Commerce Build

Shopify Plus / Webflow / Headless 遷移，搭配 Claude + MCP 營運層。

把買方分析、AI 自動化、多資產投組管理 — 編進同一個二進位。

原生編譯，不是又一個 Electron 殼。

賣點是「資料連接性」，不是某一個花俏功能。

開源 ≠ 可商用 — 這是雙授權專案。

功能總覽 Capabilities

37 個 AI 投資代理

多資產分析引擎

100+ 個資料連接器

即時交易 + 16 家券商整合

QuantLib 量化套件 — 18 個模組

全球情報 + 視覺化工作流

安裝與設定 Setup

下載即用的桌面安裝檔

一鍵設定腳本

Docker — 給 CI 與開發環境

從原始碼手動編譯

多 LLM 供應商設定

授權與商業條款

實戰應用 Workflows

從資料拉取到投組決策，不離開終端

先紙上交易，再接 16 家券商實單

用 QuantLib 的 18 個模組做訂價與風險

把全球情報接進總經視圖

把 37 個代理綁到不同模型跑分工

用視覺化節點串資料 → 分析 → 警報

把終端變成日常工作站

先拿預編譯安裝檔，學市場結構

用 100+ 連接器 + 37 代理取代十個 SaaS

先紙上交易驗策略，再接券商實單

先談授權，再談部署

終端是開源的。 接上 資料與生產環境這一段， 是 Tenten 在做的事。

終端是開源的。
接上資料與生產環境這一段，
是 Tenten 在做的事。