TradingAgents 是一个模拟真实交易公司运作模式的多智能体交易框架，本地运行命令行工具，演示执行命令行模式，使用docker镜像打包

视频演示地址https://www.bilibili.com/video/BV13TQLBsELB/演示执行没有openapi key1项目说明https://www.zdoc.app/zh/TauricResearch/TradingAgentsgithub地址https://github.com/TauricResearch/TradingAgentsdocker镜像打包地址https://gitee.com/pythonstock/trading-agentsTradingAgents 是一个模拟真实交易公司运作模式的多智能体交易框架。通过部署由大语言模型驱动的专业智能体——从基本面分析师、情绪分析师、技术分析师到交易员和风险管理团队平台能够协同评估市场状况并制定交易决策。这些智能体还会进行动态讨论以确定最优策略。TradingAgents 框架仅供研究用途。交易表现可能因多种因素而异包括所选基础语言模型、模型温度参数、交易周期、数据质量以及其他非确定性因素。本框架不作为财务、投资或交易建议。我们的框架将复杂交易任务分解为专业角色。这种设计确保系统采用稳健、可扩展的方法进行市场分析和决策制定。分析师团队基本面分析师评估公司财务和业绩指标识别内在价值和潜在风险信号情绪分析师运用情绪评分算法分析社交媒体和公众情绪研判短期市场情绪新闻分析师监测全球新闻和宏观经济指标解读事件对市场状况的影响技术分析师运用MACD、RSI等技术指标识别交易模式并预测价格走势研究团队由多头和空头研究员组成他们会对分析师团队提供的见解进行批判性评估。通过结构化辩论权衡潜在收益与固有风险。交易员代理整合分析师和研究员的报告做出明智的交易决策。基于全面的市场洞察决定交易时机和规模。风险管理与投资组合经理通过评估市场波动性、流动性及其他风险因素持续监控投资组合风险。风险管理团队评估并调整交易策略向投资组合经理提交评估报告以供最终决策。投资组合经理审批交易提案。若获批准订单将发送至模拟交易所执行。