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🎓 学习中心: AI基础 | 提示词工程 | 模型选择 | 多智能体分析原理 | 风险与局限 | 源项目与论文 | 实战教程(部分为外链) | 常见问题 🎯 核心功能: 原生OpenAI支持 | Google AI全面集成 | 自定义端点配置 | 智能模型选择 | 多LLM提供商支持 | 模型选择持久化 | Docker容器化部署 | 专业报告导出 | 完整A股支持 | 中文本地化
面向中文用户的多智能体与大模型股票分析学习平台。帮助你系统化学习如何使用多智能体交易框架与 AI 大模型进行合规的股票研究与策略实验,不提供实盘交易指令,平台定位为学习与研究用途。
感谢 Tauric Research 团队创造的革命性多智能体交易框架 TradingAgents!
🎯 我们的定位与使命: 专注学习与研究,提供中文化学习中心与工具,合规友好,支持 A股/港股/美股 的分析与教学,推动 AI 金融技术在中文社区的普及与正确使用。
🚀 重磅发布: v1.0.0-preview 版本现已正式!全新的 FastAPI + Vue 3 架构,带来企业级的性能和体验!
- 后端升级: 从 Streamlit 迁移到 FastAPI,提供更强大的 RESTful API
- 前端重构: 采用 Vue 3 + Element Plus,打造现代化的单页应用
- 数据库优化: MongoDB + Redis 双数据库架构,性能提升 10 倍
- 容器化部署: 完整的 Docker 多架构支持(amd64 + arm64)
- 用户权限管理: 完整的用户认证、角色管理、操作日志系统
- 配置管理中心: 可视化的大模型配置、数据源管理、系统设置
- 缓存管理系统: 智能缓存策略,支持 MongoDB/Redis/文件多级缓存
- 实时通知系统: SSE+WebSocket 双通道推送,实时跟踪分析进度和系统状态
- 批量分析功能: 支持多只股票同时分析,提升工作效率
- 智能股票筛选: 基于多维度指标的股票筛选和排序系统
- 自选股管理: 个人自选股收藏、分组管理和跟踪功能
- 个股详情页: 完整的个股信息展示和历史分析记录
- 模拟交易系统: 虚拟交易环境,验证投资策略效果
- 动态供应商管理: 支持动态添加和配置 LLM 供应商
- 模型能力管理: 智能模型选择,根据任务自动匹配最佳模型
- 多数据源同步: 统一的数据源管理,支持 Tushare、AkShare、BaoStock
- 报告导出功能: 支持 Markdown/Word/PDF 多格式专业报告导出
- 技术指标计算修复: 彻底解决市场分析师技术指标计算不准确问题
- 基本面数据修复: 修复基本面分析师PE、PB等关键财务数据计算错误
- 死循环问题修复: 解决部分用户在分析过程中触发的无限循环问题
- 数据一致性优化: 确保所有分析师使用统一、准确的数据源
- 跨平台部署: 支持 x86_64 和 ARM64 架构(Apple Silicon、树莓派、AWS Graviton)
- GitHub Actions: 自动化构建和发布 Docker 镜像
- 一键部署: 完整的 Docker Compose 配置,5 分钟快速启动
| 组件 | v0.1.x | v1.0.0-preview |
|---|---|---|
| 后端框架 | Streamlit | FastAPI + Uvicorn |
| 前端框架 | Streamlit | Vue 3 + Vite + Element Plus |
| 数据库 | 可选 MongoDB | MongoDB + Redis |
| API 架构 | 单体应用 | RESTful API + WebSocket |
| 部署方式 | 本地/Docker | Docker 多架构 + GitHub Actions |
三种部署方式,任选其一:
| 部署方式 | 适用场景 | 难度 | 文档链接 |
|---|---|---|---|
| 🟢 绿色版 | Windows 用户、快速体验 | ⭐ 简单 | 绿色版安装指南 |
| 🐳 Docker版 | 生产环境、跨平台 | ⭐⭐ 中等 | Docker 部署指南 |
| 💻 本地代码版 | 开发者、定制需求 | ⭐⭐⭐ 较难 | 本地安装指南 |
在使用前,建议先阅读详细的使用指南:
使用指南包含:
- ✅ 完整的功能介绍和操作演示
- ✅ 详细的配置说明和最佳实践
- ✅ 常见问题解答和故障排除
- ✅ 实际使用案例和效果展示
- 关注公众号: 微信搜索 "TradingAgents-CN" 并关注
- 公众号每天推送项目最新进展和使用教程
-
微信公众号: TradingAgents-CN(推荐)
微信公众号
相比原版新增: 智能新闻分析 | 多层次新闻过滤 | 新闻质量评估 | 统一新闻工具 | 多LLM提供商集成 | 模型选择持久化 | 快速切换按钮 | | 实时进度显示 | 智能会话管理 | 中文界面 | A股数据 | 国产LLM | Docker部署 | 专业报告导出 | 统一日志管理 | Web配置界面 | 成本优化
TradingAgentsCN 已经获得 13,000+ stars,但一直由我一个人开发维护。每次发布新版本时,尽管我会尽力测试,但仍然会有一些隐藏的 bug 没有被发现。
我需要你的帮助来让这个项目变得更好!
- ✅ 对股票分析或 AI 应用感兴趣
- ✅ 愿意在新版本发布前进行测试
- ✅ 能够清晰描述遇到的问题
- ✅ 每周可以投入 2-4 小时(弹性时间)
不需要编程经验! 功能测试、文档测试、用户体验测试都非常有价值。
- 优先体验权 - 提前体验新功能和新版本
- 技术成长 - 深入了解多智能体系统和 LLM 应用开发
- 社区认可 - 在 README 和发布说明中致谢,获得 "Core Tester" 标签
- 开源贡献 - 为 13,000+ stars 的项目做出实质性贡献
- 未来机会 - 如果项目商业化,可能会有相应的报酬
方式一:微信公众号申请(推荐)
- 关注微信公众号:TradingAgentsCN
- 在公众号菜单选择"测试申请"菜单
- 填写申请信息
方式二:邮件申请
- 发送邮件到:hsliup@163.com
- 主题:测试志愿者申请
- 日常测试(每周 2-4 小时):测试新功能和 bug 修复,在不同环境下验证功能
- 版本发布前测试(每月 1-2 次):完整的功能回归测试、安装和部署流程测试
- 🪟 Windows 用户 - 测试 Windows 安装程序和绿色版
- 🍎 macOS 用户 - 测试 macOS 兼容性
- 🐧 Linux 用户 - 测试 Linux 兼容性
- 🐳 Docker 用户 - 测试 Docker 部署
- 📊 多市场用户 - 测试 A 股、港股、美股数据源
- 🤖 多 LLM 用户 - 测试不同 LLM 提供商(OpenAI/Gemini/DeepSeek/通义千问等)
详细信息: 查看完整招募公告 → 📢 测试志愿者招募
我们欢迎各种形式的贡献:
- 🐛 Bug修复 - 发现并修复问题
- ✨ 新功能 - 添加新的功能特性
- 📚 文档改进 - 完善文档和教程
- 🌐 本地化 - 翻译和本地化工作
- 🎨 代码优化 - 性能优化和代码重构
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
查看所有贡献者和详细贡献内容:🤝 贡献者名单
本项目采用混合许可证模式,详见 LICENSE 文件:
- 适用范围:除
app/和frontend/外的所有文件 - 权限:商业使用 ✅ | 修改分发 ✅ | 私人使用 ✅ | 专利使用 ✅
- 条件:保留版权声明 ❗ | 包含许可证副本 ❗
- 适用范围:
app/(FastAPI后端)和frontend/(Vue前端)目录 - 商业使用:需要单独许可协议
- 联系授权:hsliup@163.com
- 个人学习/研究:可自由使用全部功能
- 商业应用:请联系获取专有组件授权
- 定制开发:欢迎咨询商业合作方案
我们向 Tauric Research 团队表达最深的敬意和感谢:
- 🎯 愿景领导者: 感谢您们在AI金融领域的前瞻性思考和创新实践
- 💎 珍贵源码: 感谢您们开源的每一行代码,它们凝聚着无数的智慧和心血
- 🏗️ 架构大师: 感谢您们设计了如此优雅、可扩展的多智能体框架
- 💡 技术先驱: 感谢您们将前沿AI技术与金融实务完美结合
- 🔄 持续贡献: 感谢您们持续的维护、更新和改进工作
感谢所有为TradingAgents-CN项目做出贡献的开发者和用户!
详细的贡献者名单和贡献内容请查看:📋 贡献者名单
包括但不限于:
- 🐳 Docker容器化 - 部署方案优化
- 📄 报告导出功能 - 多格式输出支持
- 🐛 Bug修复 - 系统稳定性提升
- 🔧 代码优化 - 用户体验改进
- 📝 文档完善 - 使用指南和教程
- 🌍 社区建设 - 问题反馈和推广
- 🌍 开源贡献: 感谢您们选择Apache 2.0协议,给予开发者最大的自由
- 📚 知识分享: 感谢您们提供的详细文档和最佳实践指导
特别感谢:TradingAgents 项目为我们提供了坚实的技术基础。虽然Apache 2.0协议赋予了我们使用源码的权利,但我们深知每一行代码的珍贵价值,将永远铭记并感谢您们的无私贡献。
创建这个中文增强版本,我们怀着以下初心:
- 🌉 技术传播: 让优秀的TradingAgents技术在中国得到更广泛的应用
- 🎓 教育普及: 为中国的AI金融教育提供更好的工具和资源
- 🤝 文化桥梁: 在中西方技术社区之间搭建交流合作的桥梁
- 🚀 创新推动: 推动中国金融科技领域的AI技术创新和应用
感谢所有为本项目贡献代码、文档、建议和反馈的开发者和用户。正是因为有了大家的支持,我们才能更好地服务中文用户社区。
我们承诺:
- 尊重原创: 始终尊重源项目的知识产权和开源协议
- 反馈贡献: 将有价值的改进和创新反馈给源项目和开源社区
- 持续改进: 不断完善中文增强版本,提供更好的用户体验
- 开放合作: 欢迎与源项目团队和全球开发者进行技术交流与合作
- v0.1.13 (2025年08月02日): 🤖 原生OpenAI支持与Google AI生态系统全面集成 ✨ 最新版本
- v0.1.12 (2025年07月29日): 🧠 智能新闻分析模块与项目结构优化
- v0.1.11 (2025年07月27日): 🤖 多LLM提供商集成与模型选择持久化
- v0.1.10 (2025年07月18日): 🚀 Web界面实时进度显示与智能会话管理
- v0.1.9 (2025年07月16日): 🎯 CLI用户体验重大优化与统一日志管理
- v0.1.8 (2025年07月15日): 🎨 Web界面全面优化与用户体验提升
- v0.1.7 (2025年07月13日): 🐳 容器化部署与专业报告导出
- v0.1.6 (2025年07月11日): 🔧 阿里百炼修复与数据源升级
- v0.1.5 (2025年07月08日): 📊 添加Deepseek模型支持
- v0.1.4 (2025年07月05日): 🏗️ 架构优化与配置管理重构
- v0.1.3 (2025年06月28日): 🇨🇳 A股市场完整支持
- v0.1.2 (2025年06月15日): 🌐 Web界面和配置管理
- v0.1.1 (2025年06月01日): 🧠 国产LLM集成
📋 详细更新日志: CHANGELOG.md
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GitHub Issues: 提交问题和建议
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邮箱: hsliup@163.com
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项目QQ群:1009816091
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项目微信公众号:TradingAgents-CN
微信公众号 -
文档: 完整文档目录
重要声明: 本框架仅用于研究和教育目的,不构成投资建议。
- 📊 交易表现可能因多种因素而异
- 🤖 AI模型的预测存在不确定性
- 💰 投资有风险,决策需谨慎
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