TradingAgents-CN多智能体LLM中文金融交易框架，专业股票分析与投资决策

TradingAgents-CN：基于多智能体LLM的中文金融交易框架

你是否曾经被复杂的股票分析和投资决策所困扰？TradingAgents-CN 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于多智能体大语言模型的中文金融交易决策框架，可以帮助开发者快速进行专业的股票分析和投资决策。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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TradingAgents-CN项目目录截图

TradingAgents-CN核心亮点

🌟 多智能体协作架构：采用专业分工的智能体团队，包括市场分析师、基本面分析师、新闻分析师和社交媒体分析师，通过结构化辩论机制提供深度分析。
🎯 全面中文本地化：专为中国用户优化，提供完整的A股/港股/美股分析能力，集成国产大模型，支持中文界面和文档。
🔒 智能新闻分析系统：v0.1.12新增AI驱动的新闻过滤和质量评估，提供基础、增强、集成三级过滤机制。
🧩 多LLM提供商集成：支持阿里百炼、DeepSeek、Google AI、OpenRouter等4大提供商，60+模型选择，一站式AI体验。

TradingAgents-CN快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 TradingAgents-CN：

1. Docker部署（推荐）：

   git clone https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN.git
   cd TradingAgents-CN
   cp .env.example .env
   docker-compose up -d --build

2. 访问Web界面：

   # 浏览器打开 http://localhost:8501

3. 开始分析股票：

   # 输入股票代码：000001(A股)、AAPL(美股)、0700.HK(港股)
   # 选择研究深度，点击"🚀 开始分析"

TradingAgents-CN应用场景

场景一：专业投资分析：投资者可以使用该框架进行多维度的股票分析，包括技术面、基本面、新闻面和市场情绪分析，生成专业的投资建议报告。
场景二：金融研究教育：学术机构和研究人员可以利用多智能体协作机制进行金融市场的深度研究和教学演示。
场景三：量化交易辅助：量化交易团队可以集成该框架作为决策支持系统，辅助交易策略的制定和优化。
用户案例：目前，该项目已在中文金融科技社区获得广泛应用，为众多投资者和研究人员提供了专业的AI金融分析工具。

TradingAgents-CN链接

hsliuping / TradingAgents-CN项目地址：https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN

本文地址：https://www.tgoos.com/15315