TradingAgents-CN

TradingAgents-CN 是一个面向中文用户的金融交易决策框架，基于多智能体与大语言模型技术构建，支持对 A 股、港股及美股市场的综合分析。该项目由 Tauric Research 团队维护，通过开源方式推动 AI 技术在中文金融领域的应用与实践。

TradingAgents-CN官网入口网址：https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN

核心功能与特点

多智能体协同分析体系

• 系统集成市场分析、基本面评估、新闻解读与情绪判断等多类专业智能体，形成结构化分析流程。
• 引入看涨与看跌研究员的辩论机制，通过多角度论证生成更稳健的投资建议，最终由交易员智能体综合输出决策结果。
• 内置多层次风险控制模块，对潜在市场波动与操作风险进行动态识别与响应。
• 兼容多种金融数据源，包括通达信、AkShare、FinnHub 和 Yahoo Finance，确保数据覆盖广度与获取稳定性。

灵活的模型与系统架构

• 支持主流大语言模型，涵盖 DeepSeek、Google AI、OpenAI 及 OpenRouter 等平台，同时适配国产模型如阿里百炼系列。
• 提供模型配置管理功能，用户可保存偏好设置并快速切换不同模型，提升使用效率。
• 设计智能降级策略，在主数据源不可用时自动切换备用通道，保障系统持续运行。

用户交互与部署能力

• 前端界面基于 Streamlit 开发，支持多市场同步分析、任务进度实时展示及分析报告导出。
• 提供 Docker 镜像、本地安装脚本及命令行工具，满足不同环境下的部署需求。
• 具备基础用户权限管理机制，支持角色分配与操作日志记录，适用于团队协作场景。

完善的文档与社区支持

• 项目配套超过五万字的中文技术文档，详细说明系统架构、配置方法、使用示例及常见问题解答。
• 代码托管于 GitHub，社区活跃，更新频繁，开发者可参与讨论或提交改进。

典型应用场景

• 金融市场分析：对 A 股、港股、美股进行自动化、多维度的技术与基本面研判。
• 辅助投资决策：结合风险评估与多智能体观点，生成结构化投资建议。
• 教学与科研：适用于高校金融课程、AI 应用研究及量化策略实验。

主要优势

• 全流程中文化设计，从界面到文档均针对中文用户优化，降低使用门槛。
• 兼顾国产与国际大模型生态，提升技术选型灵活性。
• 以开源形式发布，代码透明，便于二次开发与功能扩展。

TradingAgents-CN 凭借其模块化架构、多智能体协作机制与扎实的中文支持，为 千流导航 用户提供了一个可靠且可定制的金融 AI 分析平台，适用于个人投资者、研究人员及技术团队的多样化需求。