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

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 行业应用 🍴 复刻 6846 🐛 待处理 300 👀 关注 251
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 32862
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无官网定价信息

项目预览

TradingAgents-CN 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类行业应用
开发团队hsliuping
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无官网定价信息
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
GitHub 星标★ 32862
上线时间2025-06-26 00:00:00
代码更新2026-09-22
仓库体积79.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-09-26
浏览次数2

项目介绍

TradingAgents-CN 是面向中文金融场景的多智能体 LLM 交易分析框架,基于开源项目 TradingAgents 做中文增强。它把一次投资决策拆成多个角色智能体:基本面分析师、技术面分析师、新闻舆情分析师、多头与空头研究员、交易员、风控与组合经理等,让它们像投研团队一样辩论、互相质疑,最终汇总成一份带买卖倾向和理由的分析报告。项目解决的是普通投资者或量化爱好者难以把大模型能力落地到 A 股、港股、美股研究流程的问题,提供中文提示词、国内数据源适配、可视化界面和回测/复盘入口。核心能力包括多智能体协作辩论、多市场数据接入、可配置的模型与角色、结果结构化输出,以及相对完整的本地部署与二次开发文档。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

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。

难度:进阶 约 20 分钟 部署方式:本地安装 6 步

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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=adminauthSource=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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