TauricResearch/TradingAgents

What it solves

TradingAgents는 금융 트레이딩 연구를 위한 구조화된 멀티 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 전문 트레이딩 회사의 협업 환경을 재현하여, 분석가, 연구원, 매니저 등 다양한 전문가가 함께 시장 상황을 평가하고 정보에 입각한 트레이딩 결정을 내림으로써 단일 LLM 출력에 대한 의존도를 낮춥니다.

How it works

LangGraph로 구축된 이 프레임워크는 전문화된 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 오케스트레이션합니다:

• Analyst Team: Fundamentals Analyst(재무), Sentiment Analyst(소셜 미디어/뉴스), News Analyst(거시경제), Technical Analyst(가격 패턴/지표) 포함.
• Researcher Team: 분석가의 결과를 토론하는 상승·하락 연구원으로, 위험과 보상의 균형을 맞춥니다.
• Trader Agent: 모든 보고서를 종합해 시점과 규모에 대한 최종 트레이딩 결정을 내립니다.
• Risk & Portfolio Management: 위험 관리 팀이 변동성 및 유동성을 평가하고, 포트폴리오 매니저가 최종 승인 또는 거부를 수행합니다.

이 시스템은 OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek 등 다양한 LLM 제공자를 지원하며, Yahoo Finance, FRED, Polymarket 등 데이터 소스와 통합됩니다. 또한 장기 학습을 위한 의사결정 로그와 중단된 실행을 재개할 수 있는 체크포인트 기능을 제공합니다.

Who it’s for

금융 시장에서 멀티 에이전트 AI 분석을 연구하는 연구자를 위해 설계되었으며, 금융 또는 투자 조언을 목적으로 하지 않습니다.

Highlights

• Multi-Agent Architecture: 실제 트레이딩 회사의 역할(Analysts → Researchers → Trader → Risk/Portfolio Manager)을 반영합니다.
• Broad Model Support: OpenAI, Anthropic, Google 및 Ollama를 통한 로컬 모델 등 주요 제공자를 지원합니다.
• Global Market Coverage: Yahoo Finance가 커버하는 모든 시장(미국, 홍콩, 도쿄, 런던, 인도, 캐나다, 호주, 중국 및 암호화폐)에서 작동합니다.
• Persistence Mechanisms: 티커 간 학습을 위한 의사결정 로그와 SQLite 기반 체크포인트 메커니즘을 포함합니다.