hsliuping/TradingAgents-CN
项目简介
基于多智能体大语言模型的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版
基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版
智能解读
TradingAgents-CN 是一个基于多智能体与大语言模型的中文金融分析学习平台。该项目采用 FastAPI 后端与 Vue 3 前端构建，提供现代化的股票研究与策略实验环境。核心功能包括智能模型选择、多数据源集成（支持A股、港股、美股）、批量股票分析、模拟交易以及专业的报告导出。平台强调合规性与研究用途，不提供实盘交易指令，旨在帮助用户系统化学习AI在金融领域的应用。通过用户权限管理、实时通知和容器化部署等企业级特性，该项目为个人学习者和研究者提供了一个高性能、可扩展的中文本地化分析工具。
智能标签
使用场景
这是一个面向中文用户，用于合规股票研究、策略验证和AI金融技术学习的多智能体分析平台。
合规股票研究分析
个人投资者或研究员想利用AI进行股票分析，但担心合规风险，且缺乏系统化的分析框架。
使用该项目作为合规的学习研究平台，通过多智能体协作（如市场分析师、基本面分析师）对A股/港股/美股进行系统化分析，生成专业报告。
研究员想分析“贵州茅台”的投资价值，可在平台配置数据源（如Tushare），选择多个AI分析师角色，一键生成包含技术面、基本面、市场情绪的多维度分析报告（支持Markdown/Word/PDF导出）。
验证投资策略效果
量化交易初学者或策略研究者想测试自己的投资逻辑，但搭建回测环境复杂，且难以结合AI进行策略优化。
利用项目的模拟交易系统和多智能体分析能力，在虚拟环境中验证策略，并通过AI分析师提供策略优化建议。
用户有一个基于MACD金叉的策略想法，可先在平台进行模拟交易，同时让“技术分析师”智能体对交易结果进行复盘，指出策略在震荡市中的失效风险，并给出改进建议。
学习AI金融应用
开发者或金融从业者想学习如何将大语言模型应用于金融领域，但缺乏中文友好的实战项目和系统教程。
通过项目提供的“学习中心”（含提示词工程、模型选择、多智能体原理等教程）和完整开源代码，结合实际股票分析任务进行实践学习。
一个Python开发者想了解如何用GPT-4分析财报，可以参照项目中“基本面分析师”的提示词设计，学习如何构造专业查询指令，并利用项目支持的多种LLM供应商（OpenAI、Google AI等）进行对比实验。
快速搭建分析系统
金融机构或技术团队需要内部股票研究工具，但自研周期长，且要支持多数据源、多模型和权限管理。
基于该项目企业级架构（FastAPI+Vue3+MongoDB+Redis），利用其用户权限管理、配置中心、批量分析等功能，快速部署私有化研究平台。
一家私募基金需要为投研团队搭建内部AI分析平台，可基于Docker版一键部署，接入自有的数据源（如Wind），配置团队成员的访问权限，并利用批量分析功能同时处理数十只股票池。
项目健康度
综合活跃度、人气、增长、社区、文档评估
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