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⁠TradingAgents-Astock

基于 TauricResearch/TradingAgents⁠（65K ⭐）的 A 股深度特化 fork
全 Apache 2.0 开源 · pip install 即跑 · 零外部服务依赖

⚠️ 本项目是 TradingAgents 论文⁠框架的工程实现与研究复现，面向研究与教学。
不构成任何投资建议，也不提供任何投资服务。

为什么做这个 Fork⁠ · 与上游对比⁠ · 架构概览⁠ · Analyst 角色⁠ · 数据源⁠ · 快速开始⁠ · Web UI⁠ · 排错⁠

⁠寻找深圳的 AI 工作机会

作者目前正在寻找深圳的 AI 相关工作机会，重点关注腾讯等大型科技企业及金融机构的 AI 投研产品、FDE 与 AI 咨询 / 解决方案岗位。

兼具金融机构从业经历与 AI 产品实战，持续构建金融市场数据工具和多智能体系统，开源项目累计获得 17K+ GitHub Stars。

联系：[email protected]⁠

⁠为什么做这个 Fork

原版 TradingAgents 是一个出色的多 Agent 投研框架，但它针对美股设计：数据走 Yahoo Finance / Alpha Vantage，分析师不懂 A 股制度，辩论和决策完全面向美股市场。

本 Fork 的目标：把 TradingAgents 的多 Agent 辩论架构真正落地到 A 股，不是简单翻译，而是从数据层、Agent 角色、交易规则三个维度做深度特化。

⁠核心改造

⁠与上游对比

⁠架构概览

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    7 Analyst 研报生成                      │
│  Market → Social → News → Fundamentals                   │
│  → Policy → Hot Money → Lockup                           │
│         （每个 Analyst 带工具循环）                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│               Bull vs Bear 投研辩论                       │
│         Bull Researcher ←→ Bear Researcher               │
│               （最多 N 轮辩论）                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│              Research Manager 综合研判                     │
│         （深度思考 LLM，输出投资计划）                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  Trader 交易方案                          │
│         （A 股约束：T+1/涨跌停/手数）                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│        Aggressive ←→ Conservative ←→ Neutral             │
│               三方风险辩论                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│            Portfolio Manager 最终决策                      │
│     （深度思考 LLM，输出评级 + 理由）                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

双 LLM 设计：

• quick_think_llm：所有 Analyst、Researcher、Trader、Risk Debater
• deep_think_llm：Research Manager 和 Portfolio Manager（需要综合全局信息做决策）

⁠7 个 Analyst 角色

⁠原版 4 角色（A 股适配）

⁠A 股特化 3 角色（新增）

所有 7 个 Analyst 的报告会流入后续的 Bull/Bear 辩论和三方风险辩论，确保 A 股特色因素贯穿整条决策链。

⁠数据源

全部免费，无需 API Key，无积分墙：

⁠快速开始

⁠1. 环境准备

# Python >= 3.10
git clone https://github.com/simonlin1212/tradingagents-astock.git
cd tradingagents-astock
pip install -e .

# 如需使用 Google Gemini 模型（无 [google] extra，需显式装，见下方 FAQ）：
pip install --no-deps "langchain-google-genai>=4.0.0"
pip install "google-genai>=1.53.0" "httpx>=0.28.1"

# 如需让节点走你个人 Claude Pro/Max 订阅额度而非 API 计费（可选）：
pip install -e ".[agentsdk]"

⁠2. 配置 LLM

在项目根目录创建 .env 文件，按你选择的供应商配置：

# ── 方案 A：MiniMax（推荐，国内直连，性价比高）──────────
MINIMAX_API_KEY=sk-xxx
# 申请地址：https://platform.minimaxi.com/

# ── 方案 B：DeepSeek ─────────────────────────────────
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
# 申请地址：https://platform.deepseek.com/

# ── 方案 C：智谱 GLM ─────────────────────────────────
ZHIPU_API_KEY=xxx
# 申请地址：https://open.bigmodel.cn/

# ── 方案 D：通义千问 Qwen ────────────────────────────
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxx
# 申请地址：https://dashscope.console.aliyun.com/

# ── 方案 E：OpenAI ───────────────────────────────────
OPENAI_API_KEY=sk-xxx

# ── 方案 F：Anthropic ────────────────────────────────
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx

# ── 方案 G：Kimi（Anthropic 兼容 API）────────────────
ANTHROPIC_API_KEY=your-kimi-token
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.kimi.com/coding/
# ⚠️ 两个都要设。只给 key 不给端点，请求会发到 Anthropic 官方并报
#    「401 invalid x-api-key」。端点也可以写在 config 的 backend_url 里（见下）。
# ⚠️ 别用 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN——那是 Claude Code CLI 的写法，本项目走 langchain，
#    只认 ANTHROPIC_API_KEY。

# ── 方案 H：任意 OpenAI 兼容网关（9Router / AI Router / 自建代理）──
OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=sk-xxx     # 也接受 OPENAI_API_KEY
BACKEND_URL=https://your-relay.example/v1   # 你的网关地址（也可在 Web 侧栏「API Base URL」填）

⁠3. 运行分析

新建一个 Python 文件（比如项目根目录下的 run.py），把下面这段粘进去，按你选的供应商改 config 后运行 uv run python run.py。根目录自带的 main.py 就是这个示例的可运行版本，直接 uv run python main.py 也行。

from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph

# ── MiniMax 示例（推荐）─────────────────────────────
config = {
    "llm_provider": "minimax",
    "deep_think_llm": "MiniMax-M2.7",
    "quick_think_llm": "MiniMax-M2.7-highspeed",
    "output_language": "Chinese",
}

# ── DeepSeek 示例 ───────────────────────────────────
# config = {
#     "llm_provider": "deepseek",
#     "deep_think_llm": "deepseek-chat",
#     "quick_think_llm": "deepseek-chat",
#     "output_language": "Chinese",
# }

# ── Anthropic + Kimi 示例 ───────────────────────────
# config = {
#     "llm_provider": "anthropic",
#     "deep_think_llm": "claude-sonnet-4-6",
#     "quick_think_llm": "claude-sonnet-4-6",
#     "backend_url": "https://api.kimi.com/coding/",
#     "output_language": "Chinese",
# }

ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=config)
final_state, decision = ta.propagate("688017", "2026-05-12")
print(decision)

⁠4. CLI 方式

tradingagents                 # 交互式 CLI
tradingagents analyze         # 同上（默认命令）
tradingagents performance     # 决策绩效统计（见下）
tradingagents --help          # 查看所有选项

⁠5. 决策绩效统计（v0.5.2 新增）

想知道这套流程过往的判断准不准，跑：

tradingagents performance            # 人读的报告
tradingagents performance --json     # 机器读的 JSON

数据来自记忆日志：每次分析会落一条决策，下次分析同一只股票时自动拉真实行情回填收益与 alpha（对沪深 300）。统计本身零 LLM 调用，只读已经落盘的结果。

输出的核心指标是 direction_accuracy（方向正确率）——只有它衡量判断准不准：看多要跑赢、看空要跑输才算对，Hold 不表态不计入。另外给出 up_rate（标的上涨占比）与 outperform_rate（跑赢沪深300占比），这两个只描述标的怎么走，与判断对错无关：给出卖出评级后股价下跌是判断正确，但它不会计入「上涨占比」。

还有按评级、按标的分组，以及一项评级区分度检验——五档评级从 Buy 到 Sell，平均 alpha 是否真的单调递减。评级不单调，说明这套流程的评级没有实际区分能力。

几点务必注意：

• 这不是回测，也不是策略业绩。 每条记录是「某天做出的判断在固定持有期后的表现」：持有窗口互相重叠、没有仓位管理、未计交易成本与冲击成本，样本还可能有选择偏差。
• A 股 beta 很强，跟着大盘涨不代表判断对，所以方向正确率用 alpha 口径判定，看绝对收益容易高估判断力。
• 样本量分开算：方向正确率只统计有方向的评级，已结算总数够、但有方向的不足 20 条时，报告会单独提示这个指标仍是噪音。
• 样本少于 20 条时报告会自己标注「这些比率基本是噪音」，不要拿三五条记录下结论。
• 收益解析不出来的记录会被跳过而不是当成 0%——后者会把统计悄悄拉向中性。

⁠Web UI

内置 Streamlit 可视化界面，支持在侧边栏选择 LLM 供应商和模型，输入股票代码即可一键分析，适合不写代码的用户。

⁠启动

# 方式一：命令行启动（推荐）
tradingagents-web

# 方式二：直接运行
streamlit run web/app.py

打开浏览器访问 http://localhost:8501。

⁠功能

• 配置记住：侧栏选的供应商 / 模型 / Base URL / 订阅覆盖写入 ~/.tradingagents/llm_config.json，重开标签页或重启后自动恢复（v0.5.17）
• 模型自选：侧边栏支持 10 个 LLM 供应商切换（MiniMax/DeepSeek/Qwen/GLM/OpenAI/Anthropic/Google/xAI/OpenRouter/Ollama），外加 「OpenAI 兼容（自定义 base_url）」 一档可接任意 OpenAI 兼容网关（9Router / AI Router / 自建代理）
• 一键分析：输入 6 位 A 股代码 + 分析日期 +「数据起始日期」（默认本月第一天，可自定义技术分析回溯区间，支持按月/自定义时段分析），点击「开始分析」
• 实时进度：12 阶段 pipeline 实时显示（7 分析师 → 质量门控 → 辩论 → 风控 → 决策），所有已完成阶段的报告均可展开查看
• 完整报告：信号卡片（Buy/Hold/Sell）、7 份分析师报告、多空辩论、风控评估
• 报告导出：一键下载 Markdown（零依赖，永远可用）或 PDF 完整分析报告（PDF 自动适配 Windows/macOS/Linux 中文字体）
• 历史记录：自动保存并展示所有历史分析

⁠截图

⁠配置说明

所有配置通过 config 字典传入，完整选项：

⁠分角色模型（可选，v0.5.0 新增）

默认所有角色共用 quick_think_llm / deep_think_llm 两档——大多数人只有一家模型，不需要碰这一项。

如果你手上有多家模型，可以给单个角色单独指定。最典型的用法是让多空辩手用不同厂商的模型：同一个模型分饰多角时倾向于互相附和，换成不同底座才会真的出现反驳。

config = {
    "llm_provider": "deepseek",          # 未单独配置的角色仍走这里
    "deep_think_llm": "deepseek-chat",
    "quick_think_llm": "deepseek-chat",
    "role_llms": {
        "bull": {"provider": "qwen",    "model": "qwen-plus"},
        "bear": {"provider": "glm",     "model": "glm-4.6"},
        # provider 省略则沿用 llm_provider，只换模型：
        "portfolio_manager": {"model": "deepseek-reasoner"},
    },
}

合法角色名（其余角色自动沿用两档默认）：

几点说明：

• 角色名写错会直接报错，不会静默忽略——否则你会以为配置生效了，实际没有。
• 相同的 provider + model 只建一个实例，写 7 个角色不会开 7 条连接。
• 每家 provider 用自己的 API Key 环境变量（DEEPSEEK_API_KEY / DASHSCOPE_API_KEY / ZHIPU_API_KEY …），缺哪个会指名报出来。
• 换了 provider 时不会把 backend_url 带过去（那是给主 provider 配的端点），需要的话在该角色里单独写 backend_url。
• 同时开着 claude_agent_sdk 订阅覆盖时，role_llms 里配的角色会绕开订阅按 token 计费，启动时会点名警告是哪几个。

⁠常见问题排错

Q: 用 DeepSeek/通义/智谱，却报 OpenAIError: The api_key client option must be set ... OPENAI_API_KEY？ 每个供应商用各自的环境变量，不是 OPENAI_API_KEY：DeepSeek=DEEPSEEK_API_KEY、通义=DASHSCOPE_API_KEY、智谱=ZHIPU_API_KEY、MiniMax=MINIMAX_API_KEY、xAI=XAI_API_KEY、OpenRouter=OPENROUTER_API_KEY、OpenAI 兼容（自定义）=OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY。在项目根目录 .env 里设置对应变量后重启程序。（v0.2.12 起缺 key 会直接提示该用哪个变量名。）

Q: 想接一个 OpenAI 兼容的第三方网关/中继（9Router、AI Router、自建代理），自定义 base_url + model？ 用 「OpenAI 兼容（自定义 base_url）」 这一档（v0.2.20 新增）。Web 侧栏「LLM 供应商」选它 →「快速/深度思考模型 ID」手动填你网关支持的 model 名 →「API Base URL」填你的网关地址（如 https://your-relay.example/v1）→ .env 里设 OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY=你的key（也接受 OPENAI_API_KEY）。CLI 方式选 OpenAI-Compatible 后会提示输入 Base URL。它走标准 Chat Completions（非 OpenAI Responses API，兼容性最好），model 名自由填、不受内置清单限制。配置方式等价：llm_provider="openai_compatible" + backend_url="<你的网关>" + deep_think_llm/quick_think_llm="<你的model>"。

Q: 明明装了 Python 3.12/3.14，pip install -e . 却报 requires a different Python: 3.9.6 not in '>=3.10'？ 报错里的 3.9.6 就是当前这个 pip 绑定的解释器版本——你装的新版本没被它用上（macOS 自带的 pip3 常指向系统 3.9）。先确认是哪个解释器在跑：

pip3 -V                    # 末尾括号里就是它绑定的 Python
python3.12 -m pip -V       # 换成你想用的版本再看

用 python -m pip 的写法就不会认错人，推荐配合虚拟环境：

python3.12 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
python -m pip install -e .

Windows 用 py -3.12 -m venv .venv + .venv\Scripts\activate。（#92）

Q: 报告写到一半就结束了，上下文明明没超长？ 撞的是输出上限，不是上下文上限——模型一次回复能吐多少 token 是另一个限制。v0.4.1 起，这种截断会在日志里明确告诉你（因为达到输出上限被截断），不再是默默给你半篇报告。调大即可：config 里设 max_tokens（例如 "max_tokens": 16000），或设环境变量 TRADINGAGENTS_MAX_TOKENS=16000。

另外，用 Kimi 等第三方模型名走 anthropic 通道时，langchain 认不出模型名，会默认一个很小的输出上限（旧版本表现为报告普遍偏短）。v0.4.1 起这种情况会自动放宽到 8192，仍不够就显式配 max_tokens。#91

Q: 接 Kimi 报 401 invalid x-api-key？ 说明请求发到了 Anthropic 官方而不是 Kimi——光给 key 没给端点。两个都要给：

ANTHROPIC_API_KEY=你的kimi-token
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.kimi.com/coding/   # 或在 config 里写 backend_url

注意 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 在本项目里不生效（那是 Claude Code CLI 的写法），本项目走 langchain，只读 ANTHROPIC_API_KEY。v0.4.1 起，用非 Claude 模型名却没配端点会在启动时直接告诉你缺什么，而不是等 Anthropic 回一句看不懂的 401。#89

Q: 导出 PDF 报 UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode？ 你的环境里装了旧版 fpdf（pyfpdf），它和本项目