多头空头吵完、风控点头才下单：一支按交易公司分工的智能体队伍
来源：GitHub — 2026-10-27 · ⭐ 115,685 stars · Python
📋 概述
Tauric Research 把一家交易公司的分工拆成 LLM 角色：基本面、情绪（新闻标题加 StockTwits 与 Reddit 讨论）、新闻宏观、技术面四名分析师同时开工，各自用各自的工具，四份报告齐了才开始研究辩论；看多与看空研究员结构化对吵，Trader 汇总定时机与仓位，风控团队按波动性与流动性调策略出评估报告，最后由 Portfolio Manager 批准或驳回，通过才送进模拟交易所成交。v0.7.0 起可以直接跑在自己的 ChatGPT Plus 或 Pro 额度上，回测收益从每次决策之后的第一个收盘价开始算，启动时还会提示有没有新版本。
🔑 核心要点
- 分析师并行、辩论串行：四个分析师各自动手同时跑，报告到齐才进研究辩论，避免先到先得带偏结论。
- 时点诚实是核心工程：v0.5 起每条带日期的数据路径做 point-in-time 校验，SEC EDGAR 财报按当时披露的原文给，回测在 ticker 乘日期的网格上看不到未来数据。
- 决策可追溯：memory log 记住过去的判断，LangGraph checkpoint 支持断点续跑，v0.6 起报告存成单页 HTML、过去的决策在每个标的上下一次分析前先结算。
- 模型按层配：分析师与经理层可以各用不同模型，推理模型不接受温度参数，要更可复现就指定非推理模型。
- 边界写得明确：项目自称研究用途，收益随骨干模型、温度、时段与数据质量变化，不构成投资建议。
💡 金句
TradingAgents is a multi-agent trading framework that mirrors the dynamics of real-world trading firms.
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