
TradingAgents-CN
让多个AI投研角色辩论,帮你生成一份带理由的交易分析报告
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-26 · 当前星标 ★ 32862
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 环境(后端为 FastAPI 应用,用 uvicorn 启动)
- Node.js / npm(前端为 Vue 3,需 npm install 与 npm run dev)
- MongoDB(需开启认证,authSource=admin,并自建管理员账号)
- Redis(需设置密码 requirepass)
- 可选:本机已安装 Docker,用于只跑 MongoDB 与 Redis 两个数据库
安装与启动步骤
-
1获取项目代码
从 GitHub 仓库克隆 TradingAgents-CN 并进入项目根目录,后续所有命令都在该目录下执行。
git clone https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN.git cd TradingAgents-CN -
2安装启动数据库
项目不自带数据库,需先装并启动 MongoDB 与 Redis。这里用 Docker 方式跑两个库,密码与下一步 .env 保持一致;macOS 可用 brew、Ubuntu 可用 apt 安装。
docker run -d --name ta-mongo -p 27017:27017 -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=ta_pass_2024 mongo:8.0 docker run -d --name ta-redis -p 6379:6379 redis:7-alpine redis-server --requirepass ta_pass_2024 -
3创建配置文件
复制示例配置生成 .env。Windows 用 copy 命令,Linux / macOS 用 cp 命令,在项目根目录执行。
cp .env.example .env -
4填写必填配置
按 .env.example 注释填写 MongoDB、Redis 连接信息与 JWT_SECRET,账号密码要与上一步启动数据库时设置的一致。
-
5启动后端服务
在项目根目录用 uvicorn 启动 FastAPI 后端,默认监听 8000 端口,与前端默认代理一致。
uvicorn app.main:app -
6启动前端
进入 frontend 目录安装依赖并启动开发服务器,默认访问地址为 http://localhost:3000。
cd frontend npm install npm run dev
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME | 是 | MongoDB 管理员用户名,需与 .env 中配置一致 | admin |
MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD | 是 | MongoDB 管理员密码,需与 .env 中配置一致 | ta_pass_2024 |
requirepass | 是 | Redis 访问密码,启动 Redis 时设置,需与 .env 一致 | ta_pass_2024 |
JWT_SECRET | 是 | .env 中的必填项,用于 JWT 签名,务必改成自己的值 | jwt_secret_xxxxxxxx |
MongoDB authSource | 是 | MongoDB 需开启认证,连接时指定 authSource=admin | authSource=admin |
如何确认成功
后端 8000 端口正常响应,浏览器打开 http://localhost:3000 能访问前端界面即启动成功。
常见问题
Q:必须自己安装 MongoDB 和 Redis 吗?
A:是的,本项目不自带数据库,需先自行安装并启动 MongoDB 与 Redis,且账号密码、端口要和 .env 保持一致。
Q:能不能不改数据库配置?
A:不行,MongoDB、Redis 与 JWT_SECRET 为必填项,需按 .env.example 注释逐个填写后才能正常启动。
Q:Windows 下怎么创建 .env?
A:用命令 copy .env.example .env 生成;Linux 或 macOS 则用 cp .env.example .env。
Q:前后端分别用什么端口?
A:后端 uvicorn 默认 8000 端口,与前端默认代理一致;前端 npm run dev 默认 http://localhost:3000。
Q:装数据库还有其他方式吗?
A:可以,Windows 用 MongoDB 官网安装包加 WSL 里的 redis-server,macOS 用 brew,Ubuntu / Debian 用 apt 安装均可。
注意事项
- 本项目为研究辅助工具,所有 AI 生成内容仅供学习参考,不构成投资建议。
- README 节选中启动步骤从第 3 步开始,第 1、2 步(依赖安装等)未展示,请对照仓库完整文档补齐后再启动。
- 社区版与 Pro 版功能不同,Agent 工作坊、交易系统、定时/批量分析、专业报告导出等属于 Pro 版能力。
- MongoDB 需开启认证并使用 authSource=admin,自行创建管理员账号后再写入 .env。
核心亮点
- 把投研流程拆成分析师、研究员、交易员、风控等多角色,通过辩论机制减少单一模型拍脑袋的偏差
- 中文提示词和国内数据源适配较完整,A股/港股场景比原版更易直接用
- 提供可视化界面和配置化的模型/角色设置,非专业程序员也能跑起来看结果
不足之处
- 多智能体多轮调用 LLM,token 消耗和运行成本较高,实时性受模型响应速度限制
- 输出质量高度依赖所选模型和提示词,结论仍属研究参考,不能直接当交易信号使用
- 数据源多为公开接口,稳定性和覆盖度受第三方限制,需自行处理限频与缺失
适用场景
- 个人投资者在买入前,让框架从基本面、技术面和舆情多角度生成一份带辩论过程的个股分析
- 量化或投研团队把它当作 LLM 多智能体实验平台,替换数据源和角色提示词做策略研究
- 内容创作者或财经博主用它快速产出结构化的市场分析素材,再人工润色成文章或视频脚本
替代项目
TradingAgents、FinGPT
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