TauricResearch/TradingAgents

What it solves

TradingAgents 提供一个结构化的多代理框架，用于金融交易研究。它旨在重现专业交易公司的协作环境，让不同专家（分析师、研究员与经理）共同评估市场状况并做出明智的交易决策，减少对单一 LLM 输出的依赖。

How it works

此框架基于 LangGraph 构建，协调一条由专门的 LLM 驱动代理组成的流水线：

• Analyst Team：包括 Fundamentals Analyst（财务基本面）、Sentiment Analyst（社交媒体/新闻情绪）、News Analyst（宏观经济）与 Technical Analyst（价格模式/指标）。
• Researcher Team：看多和看空的研究员，对分析师的发现进行辩论，以平衡风险与回报。
• Trader Agent：将所有报告综合，生成最终的交易决策（时机与规模）。
• Risk & Portfolio Management：风险管理团队评估波动性和流动性，投资组合经理则给出最终的批准或拒绝。

系统支持多种 LLM 提供商（OpenAI、Google、Anthropic、DeepSeek 等），并可集成 Yahoo Finance、FRED、Polymarket 等数据源。还提供决策日志用于长期学习，并具备检查点机制以在中断后恢复运行。

Who it’s for

此工具面向研究金融市场多代理 AI 分析的研究者，明确不作为金融或投资建议。

Highlights

• Multi-Agent Architecture：映射真实交易公司的角色（Analysts → Researchers → Trader → Risk/Portfolio Manager）。
• Broad Model Support：兼容包括 OpenAI、Anthropic、Google 以及通过 Ollama 使用的本地模型等主要提供商。
• Global Market Coverage：支持 Yahoo Finance 覆盖的所有市场（美国、香港、东京、伦敦、印度、加拿大、澳大利亚、中国以及加密货币）。
• Persistence Mechanisms：包含跨代码学习的决策日志和基于 SQLite 的检查点机制，以便恢复。