Agno & Finance : Construire un Agent d'Analyse Boursière Agno & Finance: Building a Stock Analysis Agent

Par Synapse Tech | Développement IA & Fintech By Synapse Tech | AI Development & Fintech

Les LLM ne servent pas qu'à écrire des poèmes. Lorsqu'ils sont connectés à des outils d'analyse de données via Agno, ils deviennent de redoutables analystes financiers.

Dans ce tutoriel avancé, nous allons utiliser l'outil YFinanceTools d'Agno pour permettre à un agent de récupérer les cours de bourse en temps réel, d'analyser les fondamentaux d'une entreprise et de présenter les données sous forme de tableau comparatif.

LLMs aren't just for writing poems. When connected to data analysis tools via Agno, they become formidable financial analysts.

In this advanced tutorial, we will use Agno's YFinanceTools to enable an agent to fetch real-time stock prices, analyze company fundamentals, and present the data in a comparison table.

1. L'Agent "Wall Street" : Configuration

1. The "Wall Street" Agent: Setup

Nous allons utiliser deux outils puissants : YFinanceTools pour les données de marché et DuckDuckGo pour les actualités récentes. L'agent devra croiser ces deux sources pour donner un conseil éclairé.

We will use two powerful tools: YFinanceTools for market data and DuckDuckGo for recent news. The agent will have to cross-reference these two sources to give informed advice.

from agno.agent import Agent
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.tools.yfinance import YFinanceTools
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGo

finance_agent = Agent(
    name="Wall Street Analyst",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[
        YFinanceTools(stock_price=True, analyst_recommendations=True, company_info=True),
        DuckDuckGo()
    ],
    instructions=[
        "Utilise des tableaux pour afficher les données.",
        "Compare toujours le P/E Ratio (Price-to-Earnings).",
        "Analyse le sentiment des dernières nouvelles.",
        "Sois concis et factuel."
    ],
    show_tool_calls=True,
    markdown=True,
)

2. Exécution : Analyse Comparative

2. Execution: Comparative Analysis

Lançons l'agent sur une tâche complexe : comparer deux géants de la tech.

Let's run the agent on a complex task: comparing two tech giants.

finance_agent.print_response(
    "Compare NVDA (Nvidia) et AMD. Lequel est le meilleur investissement pour l'IA en 2026 ?",
    stream=True
)

L'agent va automatiquement :

  1. Appeler l'API Yahoo Finance pour obtenir les cours actuels.
  2. Chercher les recommandations des analystes (Acheter/Vendre).
  3. Lire les actualités récentes sur les puces IA.
  4. Générer un tableau comparatif en Markdown.

The agent will automatically:

  1. Call the Yahoo Finance API to get current prices.
  2. Look up analyst recommendations (Buy/Sell).
  3. Read recent news about AI chips.
  4. Generate a comparison table in Markdown.

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