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前段時間麻省理工學(xué)院推出了一款開源的AI金融股票交易智能體——TradingAgents，它被譽(yù)為“史上最強(qiáng)股神”，引發(fā)了廣泛關(guān)注。這個多智能體交易框架模擬真實(shí)交易公司的運(yùn)作模式，整合了基本面分析、情緒分析、技術(shù)分析等多個專業(yè)角色，通過動態(tài)討論和協(xié)同決策，能夠精準(zhǔn)洞察市場趨勢并制定交易策略。本文將詳細(xì)介紹TradingAgents的架構(gòu)、技術(shù)亮點(diǎn)以及如何本地部署，帶你一探究竟，了解AI如何在復(fù)雜的金融市場中大展身手。

最近的金融領(lǐng)域信息層出不窮，穩(wěn)定幣，Circle等讓人眼花繚亂。在瞬息萬變的金融市場中，跟我一樣，每個人都希望有一位能夠精準(zhǔn)洞察市場趨勢、輔助做出明智決策的強(qiáng)大的AI。今天他來了，由麻省理工學(xué)院參與推出的開源項(xiàng)目——TradingAgents，開源即王炸，堪稱目前最強(qiáng)大的AI金融股票交易智能體。

如圖所示，目前star已經(jīng)達(dá)到5000多

項(xiàng)目開源地址： https://github.co m/TauricResearch/TradingAgents

智能體架構(gòu)

TradingAgents是一個模擬真實(shí)交易公司運(yùn)作模式的多智能體交易框架。通過部署專業(yè)化的LLM驅(qū)動智能體——從基本面分析師、情緒分析師、技術(shù)分析師，到交易員、風(fēng)險管理團(tuán)隊(duì)，平臺能夠協(xié)同評估市場狀況并制定交易決策。這些智能體還會通過動態(tài)討論來確定最優(yōu)策略。

TradingAgents框架僅供研究用途。交易表現(xiàn)可能因多種因素而異，包括所選基礎(chǔ)語言模型、模型溫度參數(shù)、交易時段、數(shù)據(jù)質(zhì)量及其他非確定性因素。本框架不構(gòu)成財(cái)務(wù)、投資或交易建議。

該框架將復(fù)雜交易任務(wù)分解為專業(yè)角色，確保系統(tǒng)采用穩(wěn)健、可擴(kuò)展的市場分析和決策方法。

1、分析師團(tuán)隊(duì)

• 基本面分析師：評估公司財(cái)務(wù)和績效指標(biāo)，識別內(nèi)在價值和潛在風(fēng)險信號
• 情緒分析師：運(yùn)用情緒評分算法分析社交媒體和公眾情緒，研判短期市場情緒
• 新聞分析師：監(jiān)測全球新聞和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，解讀事件對市場狀況的影響
• 技術(shù)分析師：利用MACD、RSI等技術(shù)指標(biāo)識別交易模式并預(yù)測價格走勢

2、研究團(tuán)隊(duì)

研究團(tuán)隊(duì)由秉持不同觀點(diǎn)的看漲研究員和看跌研究員組成。他們?nèi)缤q論場上的正反雙方，通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)構(gòu)化辯論，充分權(quán)衡投資的潛在收益與潛在風(fēng)險，有效避免了單一視角可能帶來的局限性。

• 看漲研究員積極挖掘市場中的有利因素，例如行業(yè)發(fā)展機(jī)遇、公司創(chuàng)新成果等，構(gòu)建支持投資的邏輯；
• 而看跌研究員則敏銳地捕捉潛在的風(fēng)險信號和不利因素，例如宏觀經(jīng)濟(jì)下行壓力、公司競爭劣勢等，并提出相應(yīng)的風(fēng)險警示。

3、交易員智能體

交易員智能體如同經(jīng)驗(yàn)豐富的交易員，能夠綜合分析師團(tuán)隊(duì)提供的豐富信息和研究員團(tuán)隊(duì)的深入探討，制定出切實(shí)可行的交易策略。他們在決策過程中充分權(quán)衡風(fēng)險與收益，精確把握交易時機(jī)、規(guī)模和方向，力求實(shí)現(xiàn)交易回報的最大化。

當(dāng)市場出現(xiàn)符合預(yù)設(shè)交易條件的信號時，交易員智能體會迅速下達(dá)買入或賣出指令，并根據(jù)市場的實(shí)時變化靈活調(diào)整投資組合的配置。

4、風(fēng)險管理與投資組合經(jīng)理

在充滿不確定性的金融市場中，風(fēng)險管理至關(guān)重要。風(fēng)險管理團(tuán)隊(duì)如同堅(jiān)固的風(fēng)險控制防線，實(shí)時監(jiān)控持倉情況與市場波動，并通過設(shè)置止損訂單等手段，嚴(yán)格控制投資風(fēng)險。

他們持續(xù)評估投資組合的風(fēng)險狀況，確保所有交易活動都在預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行，同時遵守相關(guān)的監(jiān)管要求，從而有效地保護(hù)投資者的資產(chǎn)安全。

例如，當(dāng)某只股票的價格出現(xiàn)顯著下跌，并接近預(yù)設(shè)的止損價位時，風(fēng)險管理團(tuán)隊(duì)會及時提醒交易員智能體采取相應(yīng)的應(yīng)對措施，以最大限度地減少潛在損失

三、技術(shù)亮點(diǎn)

LangGraph驅(qū)動的靈活工作流

TradingAgents采用先進(jìn)的工廠模式來創(chuàng)建智能體。這種靈活的設(shè)計(jì)模式使得系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的需求，輕松配置各種LLM模型，例如GPT-4、o1-preview等。

同時，系統(tǒng)還支持選擇實(shí)時市場數(shù)據(jù)或歷史緩存數(shù)據(jù)作為分析的數(shù)據(jù)來源，并允許用戶自由設(shè)定辯論的輪次，從而能夠完美地適應(yīng)各種復(fù)雜多變的金融交易場景。。

多模態(tài)數(shù)據(jù)深度融合

該系統(tǒng)具備強(qiáng)大的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力，能夠有效地整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如財(cái)務(wù)報表、交易數(shù)據(jù)）與非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)（如新聞報道、社交媒體信息）。

通過先進(jìn)的LLM技術(shù)，系統(tǒng)能夠從這些復(fù)雜且多樣化的數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)地提取關(guān)鍵信息，從而顯著提升市場預(yù)測的準(zhǔn)確性。

以一家上市公司為例，系統(tǒng)可以同步分析其財(cái)務(wù)報表中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)、相關(guān)新聞報道中的文本內(nèi)容以及社交媒體上投資者的討論和觀點(diǎn)，從而全面綜合地判斷該公司的發(fā)展態(tài)勢和市場預(yù)期，為最終的投資決策提供更為全面和準(zhǔn)確的依據(jù)。

動態(tài)決策與持續(xù)反饋優(yōu)化

智能體在TradingAgents系統(tǒng)中并非僵化地執(zhí)行預(yù)設(shè)的任務(wù)，而是能夠根據(jù)市場的實(shí)時變化快速調(diào)整其策略。

此外，通過引入回測獎勵機(jī)制，系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化模型參數(shù)，形成一個閉環(huán)學(xué)習(xí)的良性循環(huán)。

例如，當(dāng)市場行情發(fā)生劇烈波動等突發(fā)變化時，交易員智能體可以立即調(diào)整其交易策略，風(fēng)險管理團(tuán)隊(duì)也能夠相應(yīng)地調(diào)整風(fēng)險控制措施。

而創(chuàng)新的回測獎勵機(jī)制則會基于歷史交易數(shù)據(jù)和實(shí)際市場表現(xiàn)，對模型的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，從而使系統(tǒng)在未來的交易中能夠做出更加明智和合理的決策。

本地部署

安裝步驟 克隆TradingAgents倉庫：

git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.gitcd TradingAgents

使用您喜歡的環(huán)境管理工具創(chuàng)建虛擬環(huán)境：

conda create -n tradingagents python=3.13 conda activate tradingagents

安裝依賴項(xiàng)：

pip install -r requirements.txt

必要API 需要FinnHub API獲取金融數(shù)據(jù)，所有代碼均兼容免費(fèi)套餐：

export FINNHUB_API_KEY=$YOUR_FINNHUB_API_KEY

所有智能體運(yùn)行需要OpenAI API：

export OPENAI_API_KEY=$YOUR_OPENAI_API_KEY

命令行使用 可直接運(yùn)行CLI：

python -m cli.main

界面將顯示可選參數(shù)：股票代碼、日期、LLM模型、研究深度等

運(yùn)行時會實(shí)時顯示加載結(jié)果，可追蹤智能體執(zhí)行進(jìn)度