可视化多智能体 LLM 交易研究平台 — 看见 Agent 怎么想、怎么辩、怎么决策,而不是只看最后一个 BUY/SELL。

用户7313914436273
0 阅读14分钟

可视化多智能体 LLM 交易研究平台 — 看见 Agent 怎么想、怎么辩、怎么决策,而不是只看最后一个 BUY/SELL。

github.com/wjhccc/Trad…

image.png

image.png

TradingAgents-Studio

可视化多智能体 LLM 交易研究平台 — 看见 Agent 怎么想、怎么辩、怎么决策,而不是只看最后一个 BUY/SELL。

A visual multi-agent LLM trading research workbench. Watch the agents debate, see the causal chain unfold, replay history with one click.

License Python Frontend Backend

English | 简体中文

⚠️ 仅供研究 / 教学用途。不构成任何投资建议。 完整免责声明 ↓

✨ Studio 不一样在哪

🎯 看推理过程,而不是一堵 Markdown 墙

大多数 LLM 交易框架最终扔给你一堆长 Markdown 报告,让你自己滚动翻。 Studio 解析同样的报告,把它们转成结构化可视化。

  • 因果链卡片 — 事件分析师的输出会被拆成一张张事件卡: 事件 → 直接影响 → 供应链 → 板块情绪 → 个股, 以纵向链条渲染,卡片边框按情绪正负染色。

    因果链可视化转存失败，建议直接上传图片文件

  • 多空双方变成对话 — 不再是两大段长文。 左右气泡按轮次分割,标注角色,最新一轮带实时脉冲动画。 风险辩论(激进 / 保守 / 中立)用三种颜色同样处理。

  • 流式实时展示 — 进度页通过 WebSocket 订阅 debate_turn 事件, 图运行的过程中对话实时生长 — 不只是"节点 X 已完成"这种时间线打点。

🇨🇳 A 股一等公民

从数据层开始就为中国市场而生,同时保留对美股 / 港股 / 全球市场的完整覆盖。

  • AKShare(免费,默认) + Tushare Pro(可选付费兜底) — vendor 路由会自动识别 A 股代码(6 位数字、.SS/.SH/.SZ、 sh/sz 前缀)并路由到 CN 数据链。无需手工切换。
  • 4 个 A 股原生分析师:
    • cn_social — 东方财富股吧散户讨论(纯 HTTP,无需鉴权)
    • event — LLM 推理因果链,无需关键词词典
    • capital_flow — 主力资金净流入 / 北向(沪深港通) / 融资融券 / 龙虎榜
    • macro — 自上而下宏观判断(CPI/PPI/M2/PMI/LPR/USDCNY/美债 10Y) 映射到板块倾向
  • 分钟级 K 线 适配 A 股(1/5/15/30/60 分钟,通过 AKShare), 交易时段每 30–60 秒实时刷新。

🛠 完整工作流,不只是一次推理

Studio 集成了研究工作台真正需要的肌肉:

功能干什么用
自然语言入口"研究茅台短期" / "AAPL 30 天" → 自动填充代码 + 日期 + 周期。默认走规则解析(确定性、免费),可选 LLM 兜底。
持仓追踪A 股 / 全球持仓,记录股数、成本、实时报价、盈亏,以及每个标的最新一次分析信号。CSV 导入兼容 代码/股数/成本价 等中文表头。
定时分析间隔 / 每日 / 每周后台运行。分析师与 LLM 配置在创建时快照保留。连续失败 3 次自动停用,坏配置不会悄悄烧光你的额度。
模拟交易虚拟账户、现金、持仓、每日 NAV 快照。一键"按此决策模拟下单" 会解析 trader proposal 的 Action + Entry/Target/Stop 并开一笔虚拟仓位。强制执行 A 股 T+1。
决策回放回测 (Decision Replay)事件驱动的回测,在任意窗口内回放 Studio 已存储的 Agent 决策 —— 回答 "如果我当时听了 Agent 的 Buy/Sell,现在净值会是多少?"。零 LLM 成本,因为是历史回放。报告总收益、最大回撤、夏普、索提诺、胜率、盈亏比、相对基准的 alpha。每笔交易可回链到对应的源分析报告。
K 线面板在持仓页或模拟交易页按标的弹出抽屉。日线 + 1/5/15/30/60 分钟线,MA(5/10/20) + 成交量副图,可叠加入场/目标/止损参考线,支持全屏。
API Key 与模型选择每个 provider 自带模型目录(如 DeepSeek V4 Pro / V3.2 thinking / …,Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / …)。API Key 可在「设置」中直接编辑 → 写穿到 .env,CLI 看到的是同一份。读路径打码,原值永不回显。

从上游继承的所有东西 —— LangGraph 工作流、多 provider LLM、决策日志、断点续跑 —— 全部照常工作。

🆚 为什么要 fork?

上游 TradingAgentsTradingAgents-Studio
交互界面仅 CLICLI + Web UI
市场覆盖美股美股 + A 股原生 + 港股
Agent 输出Markdown 报告结构化可视化 + Markdown
A 股分析师—cn_social、event、capital_flow、macro
A 股数据源—AKShare(免费) + Tushare Pro(可选)
持仓 / 模拟交易 / 回测—✅
定时分析—✅
自然语言输入—✅(规则 + 可选 LLM)
LLM ProviderOpenAI / Google / Anthropic+ DeepSeek / 通义 / 智谱 / MiniMax / OpenRouter / Ollama / Azure

这是一个开源社区 fork,与 Tauric Research 无任何官方关联。 原始作品与引用请见 上游致谢。

🚀 快速开始

1. 安装

git clone <your-repo-url> TradingAgents-Studio
cd TradingAgents-Studio

# 推荐:使用虚拟环境
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate          # Windows
# source .venv/bin/activate     # Linux/macOS

# 安装 — 按需选择 extras:
pip install -e ".[web,cn]"                    # Web UI + A 股(推荐)
# pip install -e ".[web]"                     # 仅美股,不装 akshare/tushare
# pip install -e ".[web,cn,cn-pro,cn-social]" # + Tushare 付费 + 股吧/微博 情绪
# pip install -e ".[all]"                     # 除开发工具外全部安装
# pip install -e ".[web,cn,dev]"              # 贡献者(包含 pytest)

2. 配置 API Key

cp .env.example .env
# 编辑 .env:至少配一个 LLM provider 的 Key。
# 数据源 Key(TUSHARE_TOKEN / ALPHA_VANTAGE_API_KEY)全部可选 ——
# 默认情况下整条流水线只跑免费数据源。

也可以在 Web Studio 的「设置」页里管理 LLM API Key —— 值会同步写穿到 .env,CLI 看到的是同一份 Key。

3. 运行

Web Studio(推荐):

# 终端 1 — 后端(http://127.0.0.1:8000)
tradingagents-web

# 终端 2 — 前端(http://localhost:3000)
cd web/frontend
npm install
npm run dev

生产环境单进程部署:前端构建一次,让后端直接托管静态产物:

cd web/frontend && npm run build
cd ../..
tradingagents-web              # 在 http://127.0.0.1:8000/ 上提供已构建好的 UI

CLI:

tradingagents

Docker(CLI 模式):

cp .env.example .env
docker compose run --rm tradingagents

Docker 镜像面向 CLI 工作流。若需在 Docker 中跑 Web Studio, 请开放 8000 端口,并在启动前先构建好前端。

🎬 上手试试 — 典型流程

  1. 打开 http://localhost:3000/。
  2. 设置 → 填上 DEEPSEEK_API_KEY(或任意一个 LLM provider 的 Key)。
  3. 新建分析 → 在智能解析框里输入 研究茅台短期 → 点击「解析并填充」 → 代码 600519、日期今天,全部自动填好。
  4. 选择分析师团队 —— 勾上 Event 看因果链输出,勾上 CN Sentiment 看股吧情绪 → 开始。
  5. 分析进度页右侧会随着每一轮的完成,实时生长出 Bull 和 Bear 之间的辩论记录。
  6. 报告详情页打开「事件影响」Tab —— 一张张事件卡片,带箭头展示 事件 → 影响 → 供应链 → 板块 → 个股(而不是一堵 Markdown 墙)。
  7. 在持仓追踪里把该标的加入,填上股数和成本。持仓页会显示实时价格、盈亏,以及链回最新一次分析信号的入口。
  8. 在模拟交易页对任意持仓打开 K 线抽屉 —— 日线 + 1/5/15/30/60 分钟线,带 MA(5/10/20)、成交量副图,以及从决策卡同步过来的入场/目标/止损参考线。

模拟交易与 K 线面板转存失败，建议直接上传图片文件

💰 成本与速度参考

完整一次分析(4 个分析师 + 1 轮辩论,约 5–10K 输入 token + 3–5K 输出 token) 典型成本与耗时:

LLM单次成本耗时备注
DeepSeek V4 Pro~¥0.05~45sCN 性价比最佳
Qwen Plus (DashScope)~¥0.10~50s中文上下文强,熟悉 A 股
GLM-4.6~¥0.15~40s推理可用,成本偏低
Claude Sonnet 4.6~$0.20~40s结构化输出最稳
GPT-5.4~$0.30~30s高端档里最快
Ollama(本地)免费视情况质量取决于模型与硬件

数字是 Studio 典型运行的粗略估算;实际成本会随分析师数量、辩论轮数、报告长度变化。 Studio 所有数据源都是免费的 —— 付费 Key(Tushare、Alpha Vantage)可选。

🏛 架构

                 ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
                 │             TradingAgentsGraph (LangGraph)             │
                 │                                                        │
   selected ───► │  Analysts ─► Researchers ─► Trader ─► Risk ─► Portfolio│
   analysts      │  market                    (debate)  (debate) Manager  │
                 │  social                                                │
                 │  news                                                  │
                 │  fundamentals                                          │
                 │  cn_social   ← Studio (A-share)                        │
                 │  event       ← Studio (LLM causal chain)               │
                 │  capital_flow← Studio (主力资金 / 北向 / 龙虎榜)        │
                 │  macro       ← Studio (CPI/PPI/M2/PMI/LPR)             │
                 └────────────────────────────────────────────────────────┘
                                          ▲
                                          │  WebSocket: agent_complete + debate_turn
                                          │
                 ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
                 │   Web Studio                                            │
                 │   FastAPI ◄─► SQLite  │  Vue 3 + Naive UI frontend     │
                 │                                                        │
                 │   ▸ 自然语言分析入口                                    │
                 │   ▸ 因果链 + 辩论气泡可视化                             │
                 │   ▸ 持仓追踪(实时报价、最新信号)                      │
                 │   ▸ 定时分析(间隔 / 每日 / 每周)                      │
                 │   ▸ 模拟交易(按决策下单、NAV 曲线)                    │
                 │   ▸ K 线面板(日线 + 1/5/15/30/60 分钟,实时)          │
                 │   ▸ 决策回放回测                                        │
                 │   ▸ API Key + 模型目录管理                              │
                 └────────────────────────────────────────────────────────┘
                                          ▲
                                          │  vendor 路由自动识别 A 股
                                          │  → akshare → tushare → yfinance
                 ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
                 │   数据源                                                │
                 │   AKShare  · Tushare · yfinance · Alpha Vantage         │
                 │   东方财富股吧 · Reddit · StockTwits · MediaCrawler    │
                 └────────────────────────────────────────────────────────┘

📡 数据源

Studio 通过 tradingagents/dataflows/interface.py:route_to_vendor 路由数据请求, 该函数会自动识别 A 股代码,并在失败时按顺序在多个 vendor 之间兜底。

行情 / 基本面 / 新闻

数据源覆盖范围成本配置
AKShareA 股 OHLCV / 基本面 / 新闻免费无需 Key(A 股默认)
Tushare ProA 股 OHLCV / 基本面免费档(有限流) + 付费设置 TUSHARE_TOKEN
yfinance美股 / 港股 / 东京 / 全球免费无需 Key
Alpha Vantage美股 价格 / 基本面 / 新闻 / 内部人25 次/日免费,付费可加量设置 ALPHA_VANTAGE_API_KEY(可选)

情绪数据

数据源覆盖范围成本配置
东方财富股吧A 股散户讨论免费纯 HTTP
MediaCrawler微博 / 小红书 / 抖音免费(自托管)可选 —— 需要单独跑 MediaCrawler + MySQL
Reddit美股代码、r/wallstreetbets 等免费—
StockTwits美股交易员社区免费—

整条流水线可以只用免费数据源跑完。 Tushare 与 Alpha Vantage 的 Key 都是可选的; 没配置时 vendor 路由会自动跳过它们。

🐍 Python 编程使用

from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

config = DEFAULT_CONFIG.copy()
config["llm_provider"] = "deepseek"
config["deep_think_llm"] = "deepseek-v4-pro"
config["quick_think_llm"] = "deepseek-v4-flash"
config["max_debate_rounds"] = 2

ta = TradingAgentsGraph(
    selected_analysts=["market", "cn_social", "event", "news", "fundamentals"],
    config=config,
)
_, decision = ta.propagate("贵州茅台", "2026-01-15")  # 或 "600519"
print(decision)

无论全局 data_vendors 怎么配,A 股代码都会自动按 AKShare → Tushare → yfinance 的顺序路由。具体 chain 见 tradingagents/default_config.py 中的 cn_data_vendors。

可运行的最小示例见 examples/quickstart.py。

💾 持久化与恢复

决策日志

始终开启。每次完整运行结束都会把决策追加到 ~/.tradingagents/memory/trading_memory.md。 下一次跑同一标的时,框架会把最近的几条决策与已实现收益反思 注入到 Portfolio Manager 的 prompt 中。 路径可通过 TRADINGAGENTS_MEMORY_LOG_PATH 覆盖。

断点续跑

通过 --checkpoint 开启。LangGraph 在每个节点结束后保存状态, 崩溃的运行可从最后一个成功步骤恢复。每个标的的 SQLite 数据库 位于 ~/.tradingagents/cache/checkpoints/<TICKER>.db。

Web 状态

Web Studio 的 SQLite(runs、holdings、schedules、paper account、backtests) 位于 ~/.tradingagents/web_state.db,可通过 TRADINGAGENTS_WEB_DB 覆盖。 启动时若文件不存在会自动重建 —— 删掉它就等于清空状态。 API Key 存在 .env,不存在这个数据库里。

🧰 技术栈

核心(Python): Python 3.10+ · LangChain + LangGraph · Pydantic · AKShare / Tushare / yfinance / Alpha Vantage · beautifulsoup4 + lxml(股吧 HTML) · pymysql(MediaCrawler,可选) · stockstats · backtrader · Rich + Typer

Web 后端: FastAPI + Uvicorn · WebSockets · SQLite

Web 前端: Vue 3 + TypeScript + Vite · Naive UI · Pinia · Vue Router · Chart.js + vue-chartjs · klinecharts · marked · axios

LLM Provider: OpenAI · Google Gemini · Anthropic Claude · xAI Grok · DeepSeek · Qwen(DashScope 国际版 + 国内版) · GLM(Z.AI + BigModel) · MiniMax(全球 + 国内) · OpenRouter · Ollama · Azure OpenAI

🗺 路线图

  • Phase 2 回测 — 实时 Agent 推理回放(每根 K 线重新调 LLM),做真正前向的回测
  • 期货与港股市场数据适配
  • 多账户模拟交易
  • 决策卡片 → 真实券商沙盒 API 桥接
  • 响应式 / 移动端友好 UI
  • GitHub Actions CI(PR 时跑 pytest -m unit)
  • 公开的 Discussions / Issue 模板

有建议?欢迎提 Issue 或开 Discussion —— 反馈会影响路线图走向。

🤝 贡献

欢迎 Issues / PRs。提交 PR 之前请:

  1. 跑单元测试:pytest -m unit
  2. 如果改动了 LangGraph 编排或数据 schema,请更新 CHANGELOG.md 的 [Unreleased] 段落
  3. 如果改动了从上游继承的文件,请加上 "Modified by" 标记 (Apache 2.0 §4(b) —— 参考现有文件的格式)

对接真实 LLM provider 的端到端验证(新 provider 适配器、结构化输出改动),请用:

DEEPSEEK_API_KEY=... python scripts/smoke_structured_output.py deepseek

🌐 社区 / Community

感谢以下社区对本项目的关注与支持：

  • LINUX DO — 一个真正的技术社区,本项目在此分享与讨论。

欢迎在对应社区中提出 issue、反馈与建议。

📁 项目结构

tradingagents/                  # 核心 Agent 框架(继承自上游 + 扩展)
├── agents/
│   ├── analysts/               # + cn_sentiment_analyst.py, event_analyst.py
│   │                           # + capital_flow_analyst.py, macro_analyst.py
│   ├── researchers/            # bull / bear(扩展支持 CN 报告)
│   ├── managers/               # research manager, portfolio manager
│   ├── trader/
│   └── risk_mgmt/
├── backtesting/                # Studio — 事件驱动回测引擎
│   ├── engine.py
│   ├── portfolio.py
│   ├── metrics.py
│   ├── slippage.py
│   └── signals/                # 信号源(memory_log,未来:rule / live_agent)
├── dataflows/                  # 数据获取层
│   ├── _proxy.py               # Studio — 为 CN 域名做 NO_PROXY bootstrap
│   ├── akshare_stock.py        # Studio — A 股行情数据
│   ├── tushare_stock.py        # Studio — A 股付费级兜底
│   ├── cn_sentiment.py         # Studio — A 股情绪聚合
│   ├── eastmoney_guba.py       # Studio — 东方财富股吧客户端
│   ├── mediacrawler_wrapper.py # Studio — MediaCrawler 的 MySQL 适配层
│   ├── event_intelligence.py   # Studio — 事件 / 因果链工具
│   ├── capital_flow.py         # Studio — 主力资金 / 北向 / 龙虎榜 / 两融
│   ├── macro.py                # Studio — CPI/PPI/M2/PMI/LPR/USDCNY/10Y
│   └── ...
├── graph/                      # LangGraph 编排
├── llm_clients/                # 多 provider LLM 工厂
└── utils/
    └── nl_query_parser.py      # Studio — "研究茅台短期" 解析器

web/                            # Web Studio
├── backend/                    # FastAPI + SQLite + WebSocket
│   ├── main.py
│   ├── database.py             # runs · events · reports · holdings ·
│   │                           # schedules · paper_accounts/positions/orders/nav
│   ├── graph_runner.py         # 发出 agent_complete + debate_turn 事件
│   ├── scheduler.py            # Studio — 定时分析的 asyncio 循环
│   └── routers/
│       ├── analyze.py          # 含 POST /api/parse-query
│       ├── history.py
│       ├── dashboard.py
│       ├── holdings.py         # 持仓 CRUD + CSV 导入 + 实时报价
│       ├── schedule.py         # Studio — schedule CRUD + 立即触发 + 从持仓批量创建
│       ├── paper.py            # Studio — 模拟交易
│       ├── quote.py            # Studio — K 线 OHLC(日线 + 分钟线)
│       ├── backtest.py         # Studio — 回测运行 / 曲线 / 成交
│       └── settings.py         # 含 /api/api-keys + /api/model-catalog
└── frontend/                   # Vue 3 + Naive UI + Pinia + Vite
    └── src/
        ├── components/
        │   ├── EventReport.vue       # 因果链可视化
        │   ├── CausalChain.vue
        │   ├── DebateThread.vue      # 多空气泡对话
        │   ├── ModelPicker.vue       # 按 provider 的模型下拉框
        │   └── KLineChart.vue        # Studio — klinecharts 面板
        └── pages/                    # Dashboard · NewAnalysis · Holdings ·
                                       # Schedule · Paper · Backtest ·
                                       # AnalysisProgress · History ·
                                       # ReportDetail · Settings

cli/                            # 基于 Typer 的 CLI(继承自上游)
examples/                       # 最小可运行 Python 入口示例
scripts/                        # 真实 LLM 的烟雾测试(手动,会产生费用)
tests/                          # 22 个文件,248 个测试用例

⭐ 支持一下

如果 Studio 对你的研究有帮助,给这个仓库点个 Star —— 既能帮其他人找到它, 也能持续推动后续开发。

📜 License

采用 Apache License 2.0 协议,与上游项目一致。详见 LICENSE。

按 Apache 2.0 §4(b) 要求,相对上游有修改的源文件都带有 "Modified by" 标记。 本 fork 新增的文件保留自己的版权声明,同样以 Apache 2.0 发布。

上游致谢

本项目基于开源框架 TradingAgents(作者 Tauric Research)派生而来。 请支持并引用原作:

@misc{xiao2025tradingagentsmultiagentsllmfinancial,
      title={TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework},
      author={Yijia Xiao and Edward Sun and Di Luo and Wei Wang},
      year={2025},
      eprint={2412.20138},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={q-fin.TR},
      url={https://arxiv.org/abs/2412.20138}
}

本项目不附属于、不被认可于、也不被赞助于 Tauric Research。 "TradingAgents" 是上游项目名称;本 fork 以派生名称发布,以避免混淆。 原始项目名称的所有商标权利归各自所有人所有。

本 fork 使用的第三方库各自保留其原本的 license。 MediaCrawler 集成调用的是单独安装的外部项目; 抓取任何数据源前请先审阅并遵守其授权条款与服务条款。

相对上游的变更记录见 CHANGELOG.md。

免责声明 / Disclaimer

中文

TradingAgents-Studio 仅供 研究、教育、个人学习与技术演示 使用, 不构成任何形式的投资、财务或交易建议。

  • 本项目 不推荐任何股票或证券。Agent 输出的"买入 / 卖出 / 持有"信号、目标价、 止损价、置信度等字段,均为多智能体算法辩论的中间产物, 不代表作者、贡献者或任何机构的投资观点。
  • LLM 输出可能存在错误、不完整、偏见或误导。证券市场有风险,投资需谨慎。
  • 任何依据本项目输出做出的投资决策及其后果,均由使用者本人承担, 与作者、贡献者及任何关联方无关。
  • 禁止将本项目用于面向公众的投资咨询、荐股、代客理财、私募/公募基金运作等行为, 无论是否收费。

English

TradingAgents-Studio is intended for research, education, and personal experimentation only. It is NOT financial, investment, or trading advice.

  • The project does not recommend any stock or security. The outputs of LLM-based agents — including any "Buy / Sell / Hold" signal, target price, stop-loss level, or confidence score — are the product of multi-agent algorithmic debate, not an investment opinion of the authors, contributors, or any institution.
  • LLM outputs may be inaccurate, incomplete, biased, or otherwise misleading. Markets involve substantial risk of loss.
  • You are solely responsible for any decisions made using this software, and for any resulting financial outcome.
  • This project must not be used to provide investment advisory services, stock recommendations, or asset management to the public, whether for free or for a fee.
avatar
文章
阅读
粉丝