2026-07-13 12:36:27 +08:00

个性化多智能体金融分析工具

基于TradingAgents底层框架打造

  • 【2026-04】搭建Webui仪表盘作为观察大盘数据的入口,个股分析作为TradingAgents分析工具的入口
  • 【2026-04】后续预告:交易策略工具搭建中,包括回测,开仓信号,平仓信号等

基于 TradingAgents 多智能体框架,提供:

  • 交互式 CLI 分析流程
  • Streamlit WebUI(市场总览、个股分析、报告回看、持仓管理)
  • 本地报告与快照持久化能力

仅用于研究与学习,不构成任何投资建议。


当前功能(WebUI

WebUI 入口:app.py

一级页面(当前实现):

  1. 仪表盘
    • 指数、宏观代理、板块 Top3、Top10 新闻
    • LLM 新闻立场与摘要
    • LLM 大盘总结
    • 手动刷新并写入快照(latest + history
  2. 个股分析
    • 启动分析任务、查看运行进度与日志
    • 展示最新报告摘要
    • 内嵌历史报告浏览
  3. 策略
    • 当前为占位页(后续实现)
  4. 股票筛选
    • 搜索/排序/查看 ticker
    • 跳转股票详情页
  5. 股票详情
    • 概览指标、最新分析引导、历史报告
  6. 持仓
    • 本地持仓录入、同 ticker 合并、均价重算

产品规格文档见:docs/webui_prd.md


项目结构(核心目录)

TradingAgents/
├── app.py                        # WebUI 入口
├── web/
│   ├── pages/                    # 各页面实现
│   ├── services/                 # 数据拉取/存储/LLM 服务
│   ├── theme.py                  # 全局主题样式
│   ├── sidebar_nav.py            # 侧栏导航
│   ├── history.py                # 报告历史扫描
│   └── report_viewer.py          # 报告渲染
├── tradingagents/                # 多智能体核心框架
├── cli/                          # CLI 入口与交互
├── docs/                         # 文档
├── data/                         # 本地运行数据(建议忽略运行产物)
├── reports/                      # Web 分析报告输出(运行产物)
├── results/                      # CLI 结果输出(运行产物)
└── eval_results/                 # 评估日志输出(运行产物)

安装

git clone https://github.com/qchen34/TradingAgents.git
cd TradingAgents
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

环境变量

至少配置一个 LLM Provider 的 Key(按需):

export OPENAI_API_KEY=...
export SILICONFLOW_API_KEY=...
export GOOGLE_API_KEY=...
export ANTHROPIC_API_KEY=...
export XAI_API_KEY=...
export OPENROUTER_API_KEY=...
export ALPHA_VANTAGE_API_KEY=...

也可使用 .env

cp .env.example .env

启动方式

1) 启动 WebUI

streamlit run app.py

2) 启动 npm 前端 + Python API

# API
python -m uvicorn backend.api.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000 --reload

# Frontend(新终端)
cd frontend
npm install
npm run dev

3) 一键并行启动(Streamlit + FastAPI + Next.js

bash scripts/start_dual_stack.sh

4) 启动 CLI

python -m cli.main
# 或(安装后)
tradingagents

运行数据与输出目录说明

以下目录/文件通常为运行自动生成,建议加入 .gitignore

  • eval_results/
  • reports/
  • results/
  • data/dashboard/history/
  • data/dashboard/latest.json
  • data/cache/
  • data/portfolio.json

如果你希望仓库“干净可复现”,建议只保留代码与文档,运行产物不入库。

引用

本项目底层引用Tauric Research的TradingAgents框架:https://github.com/TauricResearch/TradingAgents

S
Description
TradingAgents:基于多智能体 LLM 的金融交易框架。
Readme Apache-2.0 12 MiB