模拟专业交易机构 · 7-8 个专业角色协作决策
并行分析 → 结构化辩论 → 共识形成 → 风险评估
TradingAgents 的中文增强版 · 多智能体交易决策
TradingAgents-CN 是基于多智能体大语言模型（LLM）的中文金融交易框架， 是 Tauric Research 开源 TradingAgents 项目的中文增强版。 它通过模拟真实交易公司的团队协作模式，部署多个专业化 AI 智能体协作完成市场分析与交易决策。
据论文（arXiv:2412.20138）研究数据，准确率达 68.5%，超过基准线 23.2 个百分点。 支持 A 股、港股、美股三大市场，集成国产 LLM 与国内数据源。
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| 仓库 | github.com/hsliuping/TradingAgents-CN |
| 官网 | tradingagents-cn.com |
| 论文 | arXiv:2412.20138 |
| 技术栈 | Python 3.10+ · LangChain · MongoDB · Redis · FastAPI · Vue 3 |
| 市场 | A 股 · 港股 · 美股 |
| LLM | DeepSeek V3 · 阿里百炼 Qwen · Google AI · OpenRouter（60+）· OpenAI |
| 数据源 | Tushare · AkShare · BaoStock · FinnHub · Yahoo Finance |
分析师团队 → 研究员辩论 → 交易决策 → 风控审批
并行分析 → 结构化辩论 → 共识形成 → 风险评估 → 模拟交易
通过多轮辩论与共识机制，模拟真实交易机构「投研分离、集体决策」的专业流程。
全面中文化 + 国产模型 + 国内数据源
| 维度 | 增强内容 |
|---|---|
| 本地化 | 界面、提示词、知识库全面中文化 |
| 市场 | 完整支持 A 股 / 港股 / 美股三大市场 |
| 模型 | 阿里百炼（Qwen）、DeepSeek V3 等国产 LLM 集成 |
| 数据 | Tushare、AkShare、BaoStock 等 A 股数据接口 |
| 报告 | 支持 Markdown / Word / PDF 专业报告导出 |
| 部署 | Docker 一键部署，约 5 分钟快速启动 |
v1.0.1（当前推荐）→ v1.1.0（已开源）→ v2.0（即将开源，Apache 2.0）→ v3.0（即将发布：AI 工作流设计器、复盘研究、持仓研究、Skill 系统、智能助手）
定位仅供研究与教育用途，不提供实盘交易指令，不构成投资建议。非生产级交易引擎，对高频交易、期权等衍生品支持较弱，需要一定 Python 开发和金融基础知识。
约 5 分钟完成部署
# 克隆代码 git clone https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN.git cd TradingAgents-CN
# Docker 一键启动（约 5 分钟） docker-compose up -d # 浏览器访问 Web 界面
# 配置 LLM（DeepSeek / 阿里百炼 Qwen / OpenAI / Google AI） # 配置数据源（Tushare token / AkShare / FinnHub key）