TradingAgents

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GitHub Python Apache-2.0

简介

TradingAgents 是基于 LangGraph 的多 Agent 金融交易框架，模拟真实交易公司角色协作，包含基本面分析师、情绪分析师、风控经理等多角色 Agent。

核心特性

  • 多角色 Agent 协作 — 模拟真实交易公司分工，包含基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风控经理
  • 基于 LangGraph 构建 — 利用 LangGraph 实现 Agent 间的动态讨论与结构化决策流程
  • 多空研究员辩论机制 — 牛方和熊方研究员对分析师洞察进行结构化辩论，平衡收益与风险
  • 多 LLM 提供商支持 — 兼容 GPT-5.x、Gemini 3.x、Claude 4.x、Grok 4.x、DeepSeek、Qwen 等主流模型
  • 结构化输出 Agent — Research Manager、Trader、Portfolio Manager 使用结构化输出确保决策格式一致
  • Docker 与 Ollama 支持 — 支持 Docker 一键部署，可通过 Ollama 使用本地模型实现完全离线运行

适用场景

💡 量化交易策略研究，利用多 Agent 协作分析市场并生成交易信号
💡 金融市场情绪分析，聚合新闻、StockTwits 和 Reddit 数据评估短期市场情绪
💡 投资组合风险评估，通过风控团队持续评估波动性和流动性风险
💡 交易决策回测与模拟，在模拟交易所中执行和验证交易策略
💡 AI 多 Agent 系统架构研究，学习复杂角色分工与协作模式的设计

标签

multi-agent finance trading langgraph llm

分类

🧠 多智能体

快速开始

# 克隆仓库
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents

# 创建并激活虚拟环境
conda create -n tradingagents python=3.13
conda activate tradingagents

# 安装依赖
pip install .

# 设置 API 密钥（以 OpenAI 为例）
export OPENAI_API_KEY=your-key

# 运行交易分析
python main.py --ticker AAPL
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