Об этом проекте

Позиционирование проекта TradingAgents-Astock — это инженерная реализация фреймворка из статьи TauricResearch/TradingAgents для A-рынка, распространяется по лицензии Apache 2.0, предназначена для исследований и обучения и не предоставляет услуг инвестиционного консультирования или рекомендаций по акциям. Пользователь должен запускать систему локально со своим API-ключом LLM; вывод генерируется ИИ и не является инвестиционной рекомендацией. Основной процесс Сначала 7 аналитиков готовят отдельные исследовательские отчёты: рыночный аналитик отвечает за свечи, технические индикаторы и объём-цену; аналитик настроений — за эмоции в социальных сетях; новостной аналитик — за отраслевые новости, объявления и макроэкономические события; фундаментальный аналитик — за финансовую отчётность, прибыльность и оценку; добавленный политический аналитик — за регулирование и промышленную политику, аналитик по горячим деньгам — за списки драконов и тигров, крупные заявки и средства основных игроков, аналитик по разблокировке — за снятие ограничений на продажу, сокращение долей и залог акций. Затем отчёты попадают в дебаты исследователей Bull и Bear, а Research Manager формирует инвестиционный план; Trader с учётом ограничений A-рынка создаёт торговый план. Процесс также включает трёхсторонние дебаты о рисках — агрессивную, консервативную и нейтральную стороны, — после чего Portfolio Manager выдаёт направление, рейтинг и обоснование. Фреймворк использует двухмодельный дизайн quick_think_llm и deep_think_llm, а также поддерживает назначение разных поставщиков или моделей для отдельных ролей. Адаптация к A-рынку Уровень данных использует источники mootdx, Tencent Finance, Eastmoney, Sina Finance, Tonghuashun, Cailianshe и Baidu Gushitong, охватывая свечи, финансы, оценку, списки драконов и тигров, разблокировку, сектора, потоки средств, новости и консенсус-прогнозы. Котировки и финансы в приоритете идут через mootdx или Tencent; запросы к Eastmoney имеют встроенное последовательное ограничение скорости, случайный джиттер и повторное использование Keep-Alive для снижения риска блокировки. Торговые правила охватывают T+1, лимиты роста и падения, минимальный лот, торговые сессии и ограничения ST; базовый индекс — CSI 300. Итоговый отчёт на китайском языке, внутренние дебаты остаются на английском. Способы использования Проект требует Python 3.10 или выше, поддерживает установку через pip и предоставляет интерактивный CLI, Python API и Streamlit Web UI. В Web UI можно выбрать поставщика и модель LLM, ввести код акции A-рынка и дату, просмотреть 12 этапов прогресса в реальном времени, развернуть отчёты по этапам, сохранить историю и экспортировать в Markdown или PDF. Поддерживаемые каналы моделей включают MiniMax, DeepSeek, Zhipu GLM, Tongyi Qianwen, OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, Ollama и пользовательские OpenAI-совместимые шлюзы; также можно использовать личную подписку Claude через Claude Agent SDK. Проект также предоставляет команду статистики эффективности решений, которая на основе локального журнала памяти при последующем анализе подтягивает котировки и рассчитывает показатели, такие как доля правильных направлений относительно CSI 300. Документация прямо указывает, что эта статистика не является бэктестом, не учитывает управление позицией, торговые издержки и издержки влияния на рынок, а при малой выборке результаты не имеют справочной ценности. Сам фреймворк не выдаёт цену входа, уровень стоп-лосса, размер позиции или целевую цену.