TradingAgents 是一个模拟真实交易公司运作模式的多智能体交易框架，本地运行命令行工具，演示执行命令行模式，使用docker镜像打包

视频演示地址

https://www.bilibili.com/video/BV13TQLBsELB/

演示执行，没有openapi key：

1，项目说明

https://www.zdoc.app/zh/TauricResearch/TradingAgents

github地址：
https://github.com/TauricResearch/TradingAgents

docker镜像打包地址：
https://gitee.com/pythonstock/trading-agents

TradingAgents 是一个模拟真实交易公司运作模式的多智能体交易框架。通过部署由大语言模型驱动的专业智能体------从基本面分析师、情绪分析师、技术分析师，到交易员和风险管理团队，平台能够协同评估市场状况并制定交易决策。这些智能体还会进行动态讨论以确定最优策略。

TradingAgents 框架仅供研究用途。交易表现可能因多种因素而异，包括所选基础语言模型、模型温度参数、交易周期、数据质量以及其他非确定性因素。本框架不作为财务、投资或交易建议。

我们的框架将复杂交易任务分解为专业角色。这种设计确保系统采用稳健、可扩展的方法进行市场分析和决策制定。

分析师团队

• 基本面分析师：评估公司财务和业绩指标，识别内在价值和潜在风险信号
• 情绪分析师：运用情绪评分算法分析社交媒体和公众情绪，研判短期市场情绪
• 新闻分析师：监测全球新闻和宏观经济指标，解读事件对市场状况的影响
• 技术分析师：运用MACD、RSI等技术指标识别交易模式并预测价格走势

研究团队

由多头和空头研究员组成，他们会对分析师团队提供的见解进行批判性评估。通过结构化辩论，权衡潜在收益与固有风险。

交易员代理

整合分析师和研究员的报告，做出明智的交易决策。基于全面的市场洞察，决定交易时机和规模。

风险管理与投资组合经理

通过评估市场波动性、流动性及其他风险因素，持续监控投资组合风险。风险管理团队评估并调整交易策略，向投资组合经理提交评估报告以供最终决策。

投资组合经理审批交易提案。若获批准，订单将发送至模拟交易所执行。