TradingAgents：模拟交易公司运作的多智能体 LLM 金融交易框架

TradingAgents 正在 GitHub 上持续走热，日增 371 星，总星数达 33.6K。这一开源框架模拟专业交易公司的运作模式，使用多个 LLM 驱动的专业化代理协同工作——包括基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风险管理师。

框架通过结构化流程运行：分析师团队并行收集市场数据，研究团队讨论并评估分析结果，交易员基于分析做出决策，风险管理团队评估决策与当前市场状况的匹配度。这完整再现了真实交易桌的运作方式，每个代理贡献其专业领域的洞察。

基于 LangGraph 构建以实现模块化，TradingAgents 支持多种 LLM 提供商，包括 OpenAI、Google、Anthropic、xAI、OpenRouter 和 Ollama。框架采用快速推理模型处理数据检索，深度思考模型处理分析——无需 GPU 即可运行。用户可通过 CLI 或 Python 的 .propagate() 函数进行交互。

实验表明，该框架在累计收益率、夏普比率和最大回撤等指标上均显著优于基线模型。项目源自 Tauric Research 2024 年 12 月的研究论文，现已发展为生产就绪的框架。

GitHub：https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
许可证：Apache 2.0