中文多智能体金融交易决策框架-TradingAgents-CN

最新推荐文章于 2025-10-29 16:02:16 发布
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#人工智能 #大数据

最低0.47元/天 解锁文章
TradingAgents 中文增强版-基于多智能体LLM的中文金融交易框架
银行信息系统架构详解
10-10 681
作为当前金融科技领域的热门项目，TradingAgents 已获得行业广泛认可：其 GitHub 主仓库 "TauricResearch/TradingAgents" 星标数达 56k，分支项目 "TradingAgents-CN" 中文增强版星标数 3k，Fork 量分别为 2.7k 和 695，庞大的社区数据印证了市场对多智能体交易系统的迫切需求。
TradingAgents-CN：专为中文用户打造的A股智能交易系统，开箱即用的多智能体金融决策平台
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
08-07 2108
摘要：TradingAgents-CN是针对A股市场设计的AI交易系统，通过多智能体协作架构实现金融决策自动化。系统整合基本面分析、技术面预测、舆情监控等模块，采用分析师、研究员、交易员等多角色协同工作模式，并配备风险管理体系。其特色包括：1）深度适配A股市场特性；2）支持通义千问等国产大模型；3）提供开箱即用的Web界面。适用于个人投资者、私募基金及教育机构等多种场景，目前已开源并支持社区贡献。该系统通过模拟人类投资团队的协作决策，有效解决了传统量化交易在A股市场的适应性难题。
TradingAgents-CN：基于多智能体的中文金融交易决策框架解析与应用
威哥说编程
08-13 1226
是一种基于多智能体系统的中文金融交易决策框架。它通过构建多个自主智能体（Agent），模拟市场参与者的行为，实时进行市场分析与决策。每个智能体负责执行特定的任务，例如：市场分析、订单生成、风险管理等，并与其他智能体进行信息交互与协作。
【AI+金融】TradingAgents：多智能体协作实现全自动交易决策，从安装到实战详解！
最新发布
m0_74942241的博客
10-29 1087
TradingAgents是基于多智能体架构的开源金融交易框架，通过Analyst团队(多维数据分析)、Researcher团队(观点辩论)、Trader智能体(决策制定)和风险管理团队的协作，结合"深度思考"与"快速思考"双模型LLM架构，实现从数据分析到交易执行的全流程自动化。文章详细介绍了系统架构、安装指南、核心API调用及完整交易示例，帮助读者构建智能交易系统，提升策略准确性与稳健性。
开源项目_金融分析工具TradingAgents
谢彦的技术博客
09-01 3853
TradingAgents是由UCLA和MIT联合开发的多智能体金融交易框架，利用LLM驱动的专业化智能体协作进行交易决策。
TradingAgents 中文增强版：更高效的金融交易决策利器!
weixin_44626085的博客
10-04 1157
TradingAgents中文增强版是一个基于多智能体大语言模型的金融交易决策框架，专为中文用户优化，支持A股、港股和美股分析。最新版本cn-0.1.15新增了千帆大模型支持和完善的开发工具链，提供原生OpenAI接口、多厂商模型选择、Docker容器化部署等功能。项目适用于个人投资者、金融机构和学术研究，可通过Web界面快速进行股票分析并导出专业报告。安装方式提供Docker和本地两种方案，支持多格式股票代码输入和5级研究深度选择。相比同类产品，该项目在中文支持和本地化体验方面具有优势。
探索 TradingAgents：用 AI 团队帮你分析股票的开源项目
weixin_66005172的博客
07-24 1551
TradingAgents 是个创新项目，让 AI 团队化分析股票，适合想深入懂投资但没时间的小白或专业人士。它开源、透明，还能自我进化，虽然有成本和依赖问题，但你可以根据需要改代码（比如用不同模型避偏见）。如果你对投资感兴趣，不妨去 GitHub 试试！跑个 demo，看看它怎么帮你分析 Tesla 或 Apple。未来，这样的多 AI 系统可能会改变投资世界。你怎么看？欢迎评论分享你的想法。保持好奇，继续探索！🚀。
TradingAgents-CN: 基于多智能体的中文金融交易决策框架
TradingAgents-CN专栏
08-11 3323
摘要：TradingAgents-CN是基于多智能体大语言模型的中文金融交易决策框架，支持A股/港股/美股市场分析。该项目对原版TradingAgents进行中文优化，集成国产大模型，提供完整的中文体验。核心功能包括多智能体协作架构（基本面、技术面、新闻面和社交媒体分析师）、结构化辩论机制、智能决策和风险管理。系统支持多种LLM提供商（DeepSeek、阿里百炼等），具备模型选择持久化、Docker容器化部署和专业报告导出功能。最新版本v0.1.11新增多LLM提供商集成（60+模型）、URL参数持久化存储
5 分钟部署属于自己的投资「智能体」——TradingAgents-CN，全流程零踩坑指南！
m0_38065162的博客
08-10 6468
本文介绍了如何快速部署TradingAgents-CN投资智能体系统，这是一个专为中文金融市场设计的AI交易工具。文章提供了v0.1.7及以上版本的详细部署指南，包括环境准备（Docker和Docker Compose）、项目克隆、.env文件配置（需设置阿里百炼、FinnHub等API密钥）、Docker容器构建启动等步骤。
股神上线！极空间NAS部署金融交易决策框架『TradingAgents-CN』
qq_63499861的博客
08-21 2041
项目的部署可能对于很多新手小白来说确实有点难度，它虽说是一个Docker项目，但已经不是传统Docker项目部署的流程，而且今天加上去的也只是必须的两个大模型，事实上它支持的模型非常多，有兴趣的可以根据官方说明文档进一步折腾。从另一方面讲，该项目的部署成功也反应出了极空间NAS的强大，其不仅具备传统NAS的文件存储和管理，甚至是一些IT运维才能用到的专业功能，它同样也可以胜任。
2024-arXiv-TradingAgents：多智能体LLM金融交易框架
m0_59082437的博客
02-19 992
在金融领域，LLM 研究主要集中在处理特定任务的单智能体系统或独立收集数据的多智能体框架上，
【金融智能交易】基于多智能体协作与国产大模型的A股分析系统：多层缓存与LangGraph驱动的自动化投资决策框架设计
10-24
内容概要：本文详细解析了TradingAgents-CN这一基于多智能体系统的金融交易决策框架的技术架构，涵盖其分层设计、核心组件、数据获取流程、大模型交互机制及完整的调用链路。系统采用LangGraph实现状态管理与工作流...
TradingAgents：多Agent LLM金融交易框架
07-21
TradingAgents：多Agent LLM金融交易框架
【免费下载】 TradingAgents-CN：中文金融交易决策框架
gitblog_00095的博客
07-03 1797
TradingAgents-CN 是一个基于多智能体大语言模型的中文金融交易决策框架，专为中文用户提供完整的文档体系和本地化支持。该项目基于 TauricResearch/TradingAgents 开发，旨在帮助用户更好地了解市场情况，做出更明智的投资决策。 ## 项目技术分析 TradingAgents-CN 采用了多智能体协作架构，将市场分析、交易决策、风险管理等功能分散到不同的智能体中...
TradingAgents：基于多智能体的大型语言模型（LLM）金融交易框架
AI浩
06-18 2610
基于大型语言模型（LLMs）驱动的智能体社群在自动化问题求解领域取得了显著进展。在金融领域，现有研究主要聚焦于单智能体系统处理特定任务或多智能体框架独立收集数据。然而，多智能体系统模拟真实世界交易公司协作动态的潜力尚未得到充分探索。本文提出的框架受交易公司启发，设计了一种新型股票交易框架，其中包含由LLMs驱动的、担任不同角色的智能体，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师以及具有不同风险偏好的交易员。该框架包括看涨（Bull）和看跌（Bear）研究员智能体，负责评估市场条件；风险管理团队监控风险敞口；
下一代AI量化交易决策框架TradingAgents-CN
wbsu2004的博客
08-25 7809
TradingAgents-CN 是一个基于多智能体大语言模型（LLM）的开源金融交易决策框架，专为A股、港股及美股市场设计。
TradingAgents：多智能体LLM金融交易框架
Code1994的博客
01-24 4800
近年来，依托大语言模型（LLM）推动的多智能体（multi-agent）协作在自动化决策与问题求解方面取得了显著进展。然而，在金融领域，大多数研究仍然局限于单一智能体处理具体交易任务，或利用多智能体框架独立搜集数据，尚未充分模拟现实交易公司内部“分工—协作”式的团队动态。本篇提出的“TradingAgents”框架，借鉴了专业交易公司的组织结构，打造了基于LLM的多智能体团队，包括从事基本面研究、情绪分析、技术分析以及不同风险偏好交易的多种角色；
TradingAgents：用多Agent框架炒股，多赚6个点收益
2401_85373691的博客
01-06 5535
在利用由大型语言模型（LLMs）驱动的智能体社会实现自动问题解决方面，已取得显著成果。在金融领域，工作重点多为处理特定任务的单智能体系统，或独立收集数据的多智能体框架。然而，多智能体系统复制现实世界交易公司协作动态的潜力尚未充分挖掘。TradingAgents 提出了一个受交易公司启发的全新股票交易框架，其中包含由 LLM 驱动、担任专门角色（如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师和具有不同风险特征的交易员）的智能体。
TradingAgents：基于多智能体的金融交易框架，累计回报23.21%，年回报24.90%
z551646的博客
01-07 1841
TradingAgents提出了一种新型股票交易框架，模拟真实交易公司的协作动态。框架中包含多种角色的LLM驱动代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师和不同风险偏好的交易员。Bull和Bear研究员代理评估市场状况，风险管理团队监控风险敞口，交易员综合辩论和历史数据做出决策。通过模拟动态协作的交易环境，旨在提升交易表现。详细架构和实验结果显示，该框架在累计收益、夏普比率和最大回撤方面优于基线模型，展示了多代理LLM框架在金融交易中的潜力。
TradingAgents-CN：基于多智能体LLM的中文金融交易框架
TradingAgents-CN框架是一个基于多智能体大语言模型（Multi-Agent Large Language Model, Multi-Agent LLM）的中文金融交易决策系统，其核心目标是为中文用户提供一个高度智能化、自动化且本地化优化的金融分析与...
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