TradingAgents-CN 多智能体AI选股平台3分钟跑通Docker部署【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN盯盘到深夜、研报读不完、指标算到眼花TradingAgents-CN 把这套活儿交给一支 AI 团队多智能体大模型股票分析平台你只给股票代码它拉数据、跑辩论、出报告。一、3分钟跑通——最快上手路径最省力的方式是 Docker容器化部署。你只需要装好 Docker 和 Docker Composegit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN cd TradingAgents-CN docker-compose up -d后端、前端、MongoDB、Redis 四个服务会一起拉起来。等一两分钟浏览器打开 http://localhost:3000 看到登录页说明前端活了再访问 http://localhost:8000/api/health 返回 ok说明后端就绪。想走源码或绿色版路线一句话带过README 里列了完整部署选项。二、它到底在帮你做什么——核心工作流一次完整分析走的是输入→处理→输出三步。输入你贴一个股票代码比如 600519。处理系统先从 AkShare、Tushare 等多个数据源来源见 tradingagents/dataflows/拉齐行情、财务、新闻数据再驱动多个 AI 智能体接力分析。输出一份含多空观点、买卖方案与风控建议的完整报告支持 Markdown、Word、PDF 导出。多智能体的分工像一支迷你投研团队研究员分基本面、技术面、新闻、情绪几个角色各写报告并展开多空辩论争出平衡结论交易员据此给买卖与仓位方案风控官最后把关划定止损边界。整条流水线在 tradingagents/graph/trading_graph.py 里编排你不用关心看结果就行。图多智能体协作架构研究员、交易员与风控分工流转的 AI 选股流程三、三种典型用法——从单只票到批量策略个股深度分析你输入一只股票代码它给你多空双方观点、买卖建议和风险提示一屏看完。图研究员智能体的多空辩论过程多智能体股票分析流程的直观展示批量筛选你给一批代码它逐个跑完整分析并按指标排序好票直接排到前面省掉你一只只翻研报的功夫。策略验证你把想法放进模拟交易环境它给你虚拟盘里的盈亏、回撤和成交记录不花真钱试错。图技术面分析输出多智能体选股流程的终端演示四、按需配置——数据源、参数与性能数据源在 Web 端配置中心里管理内置几家免费源默认优先级已调好数据源费用主要用途AkShare免费A股实时行情与财务数据Tushare免费起步历史K线、财务指标BaoStock免费历史行情与技术指标MongoDB 存数据、Redis 做缓存Docker 方式已内置无需你动手。硬件方面4核8G 起步长期跑批量分析建议 8核16G。数据源偶发超时时把并发调低AkShare 会自动走多级降级链路重试不必人工干预。五、踩坑与自救——高频问题速查端口被占用现象是 3000 或 8000 打不开但端口被别的程序占了。定位netstat -ano | findstr :3000看谁占着。修复改docker-compose.yml里的端口映射后重新docker-compose up -d。数据源拉不到数据现象是报告缺行情或财务数据。定位多为 API 密钥失效或触发限频。修复去配置中心补密钥AkShare 会自动降级到备用接口重试。分析任务卡住或超时现象是进度条长时间不动。定位看logs/下后端日志找卡住的那一步。修复重试一次或调低并发再跑。六、想再进一步——扩展与定制入口如果你需要改角色怎么干活可以去看 tradingagents/agents/研究员、交易员、风控的逻辑都在这里。如果你需要接入自己的私有数据可以去看 tradingagents/dataflows/providers/按现有 Provider 的样子加一个即可。如果你需要调整辩论轮次或信号处理规则可以去看 tradingagents/graph/整条流水线都挂在这里。七、写在最后TradingAgents-CN 的定位很明确学习和研究工具不是实盘交易指令发生器。建议你先挑一只熟悉的股票把完整流程走一遍再扩展到批量分析。配置有变化、数据有出入先查 docs/ 里的中文文档。所有分析结果仅供学习参考不构成投资建议据此操作风险自负。【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 TradingAgents-CN 多智能体AI选股平台：3分钟跑通Docker部署
TradingAgents-CN 多智能体AI选股平台3分钟跑通Docker部署【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN盯盘到深夜、研报读不完、指标算到眼花TradingAgents-CN 把这套活儿交给一支 AI 团队多智能体大模型股票分析平台你只给股票代码它拉数据、跑辩论、出报告。一、3分钟跑通——最快上手路径最省力的方式是 Docker容器化部署。你只需要装好 Docker 和 Docker Composegit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN cd TradingAgents-CN docker-compose up -d后端、前端、MongoDB、Redis 四个服务会一起拉起来。等一两分钟浏览器打开 http://localhost:3000 看到登录页说明前端活了再访问 http://localhost:8000/api/health 返回 ok说明后端就绪。想走源码或绿色版路线一句话带过README 里列了完整部署选项。二、它到底在帮你做什么——核心工作流一次完整分析走的是输入→处理→输出三步。输入你贴一个股票代码比如 600519。处理系统先从 AkShare、Tushare 等多个数据源来源见 tradingagents/dataflows/拉齐行情、财务、新闻数据再驱动多个 AI 智能体接力分析。输出一份含多空观点、买卖方案与风控建议的完整报告支持 Markdown、Word、PDF 导出。多智能体的分工像一支迷你投研团队研究员分基本面、技术面、新闻、情绪几个角色各写报告并展开多空辩论争出平衡结论交易员据此给买卖与仓位方案风控官最后把关划定止损边界。整条流水线在 tradingagents/graph/trading_graph.py 里编排你不用关心看结果就行。图多智能体协作架构研究员、交易员与风控分工流转的 AI 选股流程三、三种典型用法——从单只票到批量策略个股深度分析你输入一只股票代码它给你多空双方观点、买卖建议和风险提示一屏看完。图研究员智能体的多空辩论过程多智能体股票分析流程的直观展示批量筛选你给一批代码它逐个跑完整分析并按指标排序好票直接排到前面省掉你一只只翻研报的功夫。策略验证你把想法放进模拟交易环境它给你虚拟盘里的盈亏、回撤和成交记录不花真钱试错。图技术面分析输出多智能体选股流程的终端演示四、按需配置——数据源、参数与性能数据源在 Web 端配置中心里管理内置几家免费源默认优先级已调好数据源费用主要用途AkShare免费A股实时行情与财务数据Tushare免费起步历史K线、财务指标BaoStock免费历史行情与技术指标MongoDB 存数据、Redis 做缓存Docker 方式已内置无需你动手。硬件方面4核8G 起步长期跑批量分析建议 8核16G。数据源偶发超时时把并发调低AkShare 会自动走多级降级链路重试不必人工干预。五、踩坑与自救——高频问题速查端口被占用现象是 3000 或 8000 打不开但端口被别的程序占了。定位netstat -ano | findstr :3000看谁占着。修复改docker-compose.yml里的端口映射后重新docker-compose up -d。数据源拉不到数据现象是报告缺行情或财务数据。定位多为 API 密钥失效或触发限频。修复去配置中心补密钥AkShare 会自动降级到备用接口重试。分析任务卡住或超时现象是进度条长时间不动。定位看logs/下后端日志找卡住的那一步。修复重试一次或调低并发再跑。六、想再进一步——扩展与定制入口如果你需要改角色怎么干活可以去看 tradingagents/agents/研究员、交易员、风控的逻辑都在这里。如果你需要接入自己的私有数据可以去看 tradingagents/dataflows/providers/按现有 Provider 的样子加一个即可。如果你需要调整辩论轮次或信号处理规则可以去看 tradingagents/graph/整条流水线都挂在这里。七、写在最后TradingAgents-CN 的定位很明确学习和研究工具不是实盘交易指令发生器。建议你先挑一只熟悉的股票把完整流程走一遍再扩展到批量分析。配置有变化、数据有出入先查 docs/ 里的中文文档。所有分析结果仅供学习参考不构成投资建议据此操作风险自负。【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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