tradingagents-astock

Posicionamiento del proyecto TradingAgents-Astock es una implementación de ingeniería para acciones A del marco del artículo TauricResearch/TradingAgents, con licencia Apache 2.0, orientada a investigación y docencia; no ofrece servicios de asesoría de inversión ni recomendación de acciones. El usuario debe ejecutarlo localmente con su propia clave API de LLM; la salida es generada por IA y no constituye consejo de inversión. Flujo central El sistema primero hace que 7 Analyst elaboren informes por separado: el analista de mercado se encarga de velas K, indicadores técnicos y precio-volumen; el analista de opinión pública sigue el sentimiento en redes sociales; el analista de noticias procesa noticias sectoriales, anuncios y eventos macroeconómicos; el analista fundamental lee estados financieros, rentabilidad y valoración; el nuevo analista de políticas sigue regulación y políticas industriales, el rastreador de capital especulativo sigue listas de líderes de ganancias (龙虎榜), grandes órdenes y flujos de capital principal, y el monitor de desbloqueos sigue desbloqueos de acciones restringidas, reducciones de participaciones y pignoraciones. Los informes pasan después al debate entre los investigadores Bull y Bear, y el Research Manager los sintetiza en un plan de inversión; el Trader genera luego una propuesta de trading según las restricciones de las acciones A. El flujo también incluye un debate de riesgos entre tres partes: agresiva, conservadora y neutral; finalmente, el Portfolio Manager emite dirección, calificación y razones. El marco usa un diseño de doble modelo con quick_think_llm y deep_think_llm, y también permite asignar a cada rol un proveedor o modelo distinto. Adaptación a acciones A La capa de datos usa fuentes como mootdx, Tencent Finance, Eastmoney, Sina Finance, Tonghuashun, Cailianshe y Baidu Gushitong, cubriendo velas K, finanzas, valoración, listas de líderes de ganancias, desbloqueos, sectores, flujos de capital, noticias y expectativas de consenso. Las cotizaciones y finanzas priorizan mootdx o Tencent; las solicitudes a Eastmoney incorporan limitación serial, fluctuación aleatoria y reutilización Keep-Alive para reducir el riesgo de bloqueo. Las reglas de trading cubren restricciones como T+1, límites de subida/bajada, lote mínimo, horario de negociación y ST; el benchmark es el CSI 300. El informe final es en chino y los debates internos se mantienen en inglés. Modo de uso El proyecto requiere Python 3.10 o superior, admite instalación con pip y ofrece CLI interactiva, API de Python y UI web con Streamlit. La UI web permite elegir proveedor y modelo de LLM, introducir el código de acción A y la fecha, ver el progreso en tiempo real de 12 etapas, desplegar los informes de cada etapa, guardar el historial y exportar a Markdown o PDF. Los canales de modelos compatibles incluyen MiniMax, DeepSeek, Zhipu GLM, Qwen, OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, Ollama y pasarelas personalizadas compatibles con OpenAI; también se puede optar por usar la cuota de suscripción personal de Claude mediante el Claude Agent SDK. El proyecto también ofrece un comando de estadísticas de rendimiento de decisiones que, a partir del registro de memoria local, rellena cotizaciones posteriores durante análisis futuros y calcula métricas como la tasa de acierto direccional relativa al CSI 300. La documentación aclara que estas estadísticas no son un backtest, no incluyen gestión de posiciones, costes de transacción ni costes de impacto, y que con pocas muestras los resultados no son significativos. El marco en sí no emite precio de entrada, nivel de stop-loss, tamaño de posición ni precio objetivo.