tradingagents-astock

プロジェクトの位置付け TradingAgents-Astock は TauricResearch/TradingAgents の論文フレームワークにおける A 株向けエンジニアリング実装です。Apache 2.0 ライセンスを採用し、研究と教育を目的としており、投資顧問や銘柄推奨サービスは提供しません。ユーザーは自身の LLM API Key を使用してローカルで実行する必要があり、出力は AI によって生成され、投資助言を構成するものではありません。 コアフロー システムはまず 7 人の Analyst がそれぞれリサーチレポートを作成します。市場アナリストはローソク足、テクニカル指標、出来高と価格を担当します。世論アナリストはソーシャルメディアのセンチメントに注目し、ニュースアナリストは業界ニュース、公告、マクロイベントを処理します。ファンダメンタルズアナリストは財務諸表、収益力、バリュエーションを読み取ります。新設された政策アナリストは規制と産業政策、遊資追跡師は竜虎榜、大口注文、主力資金、解禁監視師は制限株の解禁、減持、質押を注視します。 レポートはその後、Bull と Bear のリサーチャーによるディベートに付され、Research Manager が統合して投資計画を作成します。続いて Trader が A 株の制約に従って売買プランを生成します。フローには積極、保守、中立の 3 者によるリスクディベートも含まれ、最後に Portfolio Manager が方向性、レーティング、理由を出力します。フレームワークは quick_think_llm と deep_think_llm の 2 モデル構成を採用し、ロールごとに異なるベンダーやモデルを指定することもできます。 A 株対応 データ層は mootdx、騰訊財経、東方財富、新浪財経、同花順、財聯社、百度股市通などの情報源を使用し、ローソク足、財務、バリュエーション、竜虎榜、解禁、セクター、資金フロー、ニュース、コンセンサス予想などの情報をカバーします。相場と財務データは優先的に mootdx または騰訊を使用します。東方財富へのリクエストには直列レート制限、ランダムジッター、Keep-Alive 再利用が組み込まれており、ブロックされるリスクを低減します。売買ルールは T+1、ストップ高・ストップ安、最小売買単元、取引時間、ST などの制約をカバーし、ベンチマークは滬深300 です。最終レポートは中国語で、内部ディベートは英語を維持します。 利用方法 プロジェクトは Python 3.10 以上を必要とし、pip でのインストールをサポートし、対話型 CLI、Python API、Streamlit Web UI を提供します。Web UI では LLM ベンダーとモデルを選択し、A 株コードと日付を入力し、12 段階のリアルタイム進捗を確認し、各段階のレポートを展開し、履歴を保存し、Markdown または PDF をエクスポートできます。対応するモデルチャネルには MiniMax、DeepSeek、智譜 GLM、通義千問、OpenAI、Anthropic、Google、xAI、OpenRouter、Ollama、およびカスタム OpenAI 互換ゲートウェイが含まれます。また、Claude Agent SDK を介して個人の Claude サブスクリプション枠を利用することも選択できます。 プロジェクトは意思決定パフォーマンス統計コマンドも提供します。ローカルのメモリログに基づき、後続の分析時に相場データをバックフィルし、滬深300 対比の方向的中率などの指標を計算します。ドキュメントには、この統計はバックテストではなく、ポジション管理、取引コスト、インパクトコストを含まず、サンプルが少ない場合は結果に参考価値がないと明記されています。フレームワーク自体は建値価格、損切り水準、ポジション、目標価格を出力しません。