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。

TradingAgents-Studiohttps://github.com/wjhccc/TradingAgents-Studio喜欢的话点个star~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.[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。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)可选 微博/小红书/抖音(通过 MediaCrawler)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 T1。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 MarkdownA 股分析师—cn_social、event、capital_flow、macroA 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gitcloneyour-repo-urlTradingAgents-StudiocdTradingAgents-Studio# 推荐:使用虚拟环境python-mvenv .venv .venv\Scripts\activate# Windows# source .venv/bin/activate # Linux/macOS# 安装 — 按需选择 extras:pipinstall-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 Keycp.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)cdweb/frontendnpminstallnpmrun 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:cdweb/frontendnpmrun buildcd../..tradingagents-web# 在 http://127.0.0.1:8000/ 上提供已构建好的 UICLI:tradingagentsDocker(CLI 模式):cp.env.example .envdockercompose run--rmtradingagentsDocker 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 — 典型流程打开http://localhost:3000/。设置→ 填上DEEPSEEK_API_KEY(或任意一个 LLM provider 的 Key)。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。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。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。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)。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。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。 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_TOKENyfinance美股 / 港股 / 东京 / 全球免费无需 KeyAlpha 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 HTTPMediaCrawler微博 / 小红书 / 抖音免费(自托管)可选 —— 需要单独跑 MediaCrawler MySQLReddit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fromtradingagents.graph.trading_graphimportTradingAgentsGraphfromtradingagents.default_configimportDEFAULT_CONFIG configDEFAULT_CONFIG.copy()config[llm_provider]deepseekconfig[deep_think_llm]deepseek-v4-proconfig[quick_think_llm]deepseek-v4-flashconfig[max_debate_rounds]2taTradingAgentsGraph(selected_analysts[market,cn_social,event,news,fundamentals],configconfig,)_,decisionta.propagate(贵州茅台,2026-01-15)# 或 600519print(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 TyperWeb 后端:FastAPI Uvicorn · WebSockets · SQLiteWeb 前端:Vue 3 TypeScript Vite · Naive UI · Pinia · Vue Router · Chart.js vue-chartjs · klinecharts · marked · axiosLLM 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 UIGitHub 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:跑单元测试:pytest -m unit如果改动了 LangGraph 编排或数据 schema,请更新CHANGELOG.md的[Unreleased]段落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:上游仓库:github.com/TauricResearch/TradingAgents论文:Xiao, Y., Sun, E., Luo, D., Wang, W. (2025).TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework. arXiv:2412.20138misc{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。EnglishTradingAgents-Studio is intended forresearch, education, and personalexperimentation only. It isNOTfinancial, investment, or trading advice.The project doesnot recommend any stock or security. The outputs ofLLM-based agents — including any “Buy / Sell / Hold” signal, target price,stop-loss level, or confidence score — are the product of multi-agentalgorithmic debate,notan 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 aresolely responsiblefor any decisions made using this software,and for any resulting financial outcome.This project mustnotbe used to provide investment advisory services,stock recommendations, or asset management to the public, whether for freeor for a fee.