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Fincept Terminal 要約

このリポジトリは何？

Fincept Terminal v4 は、Fincept Corporation が開発するオープンソースの統合金融分析デスクトップアプリケーション（AGPL-3.0 / 商用デュアルライセンス）。

• 技術スタック：純ネイティブ C++20 + Qt6 (6.8.3) UI、分析ロジックに Python 3.11 埋め込み、ビルドは CMake + Ninja。単一ネイティブバイナリで配布。
• 対応OS：Windows x64 / Linux x64 / macOS Apple Silicon（インストーラ、Docker、ソースビルドを提供）。
• 規模感：fincept-qt/src 配下に ai_chat auth core datahub mcp network python screens services storage trading ui など多数のモジュール。
• 主な機能群
  • CFA カリキュラム級アナリティクス（DCF、ポートフォリオ最適化、VaR/Sharpe、デリバティブ価格計算）
  • 37体のAIエージェント（Buffett / Graham / Lynch / Munger 等の投資家フレーム、経済・地政学系）と、OpenAI/Anthropic/Gemini/Groq/DeepSeek/Ollama などマルチプロバイダ対応 + ローカル LLM
  • 100+ データコネクタ（Yahoo Finance、FRED、IMF、World Bank、DBnomics、Polygon、Kraken、AkShare、各国政府 API、Adanos 市場センチメント 等）
  • リアルタイムトレーディング（Kraken/HyperLiquid WebSocket）、16ブローカー統合（Zerodha、Angel One、IBKR、Alpaca、Tradier、Saxo 等）、ペーパートレード
  • QuantLib 18モジュール（価格設定・リスク・確率過程・ボラ・債券）、ML/強化学習/HFT 用 AI Quant Lab
  • 海事追跡・地政学・衛星データ、ノードエディタによる視覚的ワークフロー、MCP ツール連携

既存手段との比較 — 何が嬉しい？

比較対象	Fincept が解く課題
Bloomberg / Refinitiv 等の商用ターミナル	数千ドル/月級の高コストと閉じたデータに対し、AGPL-3.0 で無料、個人・教育・非商用なら自由に使える。100+ のオープン/公的データ源を同梱し「データは制約じゃない」を掲げる。
Electron ベースの OSS 金融アプリ（OpenBB 等）	Web ランタイム（Node.js / ブラウザ）を排し C++20 + Qt6 ネイティブ。単一バイナリで起動が速く、メモリ消費が軽く、チャート描画も GPU 寄り。
Python 単体スクリプト / Jupyter	Python の分析資産（QuantLib、各種モデル）を埋め込みつつ、UI・リアルタイム配信・ブローカー接続・認証・テーマといった “アプリ層” を Qt で一気通貫に提供。
国別ブローカー個別アプリ	インド系（Zerodha/Angel One/Upstox 他）から米国（IBKR/Alpaca）、欧州（Saxo）、暗号資産（Kraken/HyperLiquid）まで1つのターミナルで横断。
AI コパイロット単体	37の投資哲学ペルソナ／地政学エージェントを分析画面と直結し、単なるチャットではなく “エージェント駆動の自動調査” に統合。

端的に言えば、「Bloomberg級の分析深度 × OpenBB級のオープン性 × ネイティブアプリの軽快さ」 を 1 バイナリで同時に満たすことが差別化点。

使うときの流れ

1. 入手
   • 一番簡単：Releases から OS 別インストーラ（v4.0.2：Windows .exe / Linux .run / macOS .dmg）を DL。
   • ソースから：git clone → setup.sh（Linux/macOS）か setup.bat（Windows VS 2022 Dev Cmd）でコンパイラ・CMake・Qt6・Python 依存を一括セットアップ＆ビルド。
   • 手動ビルド：Qt 6.8.3、CMake 3.27.7、Ninja 1.11.1、Python 3.11.9 を入れて cmake --preset <os>-release && cmake --build --preset <os>-release。
   • Docker：ghcr.io/fincept-corporation/fincept-terminal:latest（主に Linux + X11 前提）。

2. 初回起動・認証：PIN 認証／テーマ選択を経てダッシュボードへ。

3. データ接続設定：「Data Sources」でコネクタを選び API キー登録（FRED、Polygon、Kraken、ブローカー、Adanos 代替データ 等）。未設定のコネクタはドーマント。

4. 日常利用：
   • Equity Research / Portfolio / News 画面でリサーチ・保有管理・ニュース＋センチメント横断閲覧
   • Trading で実取引・ペーパートレード（16ブローカー）
   • AI Agents / AI Chat に銘柄やマクロ質問を投げて投資家ペルソナ別の意見を取得
   • Node Editor で「データ取得→加工→エージェント評価→発注/通知」をビジュアル自動化
   • QuantLib / AI Quant Lab で価格モデル・ファクター発見・ML/RL 実験
5. 拡張・貢献：新データコネクタ、AI エージェント、C++ スクリーン、Python 分析モジュールを docs/CONTRIBUTING.md と Python/C++ 別のコントリビュータガイドに沿って追加。大学・機関向けには月額 $799/20 アカウントの教育ライセンスあり。

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