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TradingAgents - 多智能体 LLM 金融交易框架

项目简介

TradingAgents 是由 Tauric Research 开源的多智能体 LLM 金融交易框架，目前在 GitHub 上已获得 60,346 颗 Stars，今日新增 2,112 颗，稳居 Trending 榜首。

该框架模拟真实交易公司的运作模式，通过部署多个专业化的 LLM 驱动智能体，协同评估市场状况并做出交易决策。

⚠️ 本框架仅供研究目的，不构成任何财务、投资或交易建议。

核心特性

  • 🤖 多智能体协作：分析师、研究员、交易员分工明确
  • 📊 多维分析：基本面、情绪、技术面、新闻全覆盖
  • 🔄 结构化辩论：多空双方观点碰撞
  • 💾 持久化记忆：历史决策自动学习优化
  • 🐳 Docker 支持：开箱即用

系统架构

分析师团队（Analyst Team）

角色 职责
基本面分析师 评估公司财务状况和绩效指标
情绪分析师 分析社交媒体和公众情绪
新闻分析师 监控全球新闻和宏观经济指标
技术分析师 MACD、RSI 等技术指标分析

研究员团队（Researcher Team）

包含多头研究员和空头研究员，对分析师团队的洞察进行批判性评估，通过结构化辩论平衡潜在收益与固有风险。

交易决策层

  • 交易员智能体：综合分析报告，做出交易决策
  • 风险管理团队：评估市场波动性、流动性等风险
  • 投资组合经理：审批交易提案，执行订单

快速上手

安装 

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git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents
conda create -n tradingagents python=3.13
conda activate tradingagents
pip install .

配置 API 密钥 

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export OPENAI_API_KEY=...          # OpenAI
export ANTHROPIC_API_KEY=...       # Claude
export DEEPSEEK_API_KEY=...        # DeepSeek
export DASHSCOPE_API_KEY=...       # 阿里云 Qwen

使用方式

CLI 呼令行：

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tradingagents

Python 代码：

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from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=DEFAULT_CONFIG.copy())
_, decision = ta.propagate("NVDA", "2026-01-15")
print(decision)

技术栈

  • 核心框架：LangGraph
  • 支持模型：GPT-5.x、Gemini 3.x、Claude 4.x、Grok 4.x、DeepSeek、Twen、GLM 等
  • 协议：Apache-2.0

相关资源

  • GitHub：https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
  • 论文：https://arxiv.org/abs/2412.20138

本框架仅供研究目的，投资有风险，入市需谨慎。