Trading Agents股票投资分析系统

基于 AgentScope 框架的多智能体协作股票诊断系统。

系统架构

智能体团队

1. 分析师团队 (ReActAgent)

   • MarketAnalyst: 技术面分析
   • FundamentalsAnalyst: 基本面分析
   • NewsAnalyst: 舆情面分析

2. 研究员团队 (AgentBase)

   • BullishResearcher: 看多研究员
   • BearishResearcher: 看空研究员
   • ResearchFacilitator: 研究主持人

3. 交易与风控团队

   • Trader: 交易员
   • AggressiveRisk: 激进型风控
   • NeutralRisk: 中性型风控
   • ConservativeRisk: 保守型风控
   • RiskFacilitator: 风控协调人

4. 基金经理

   • Manager: 最终决策

工作流程

阶段1: 数据采集（分析师团队）
  ↓
阶段2: 研究员辩论
  ↓
阶段3: 交易员决策
  ↓
阶段4: 风险管理讨论
  ↓
阶段5: 基金经理最终决策

快速开始

使用方法

方式一: 作为 OpenClaw 技能使用

将本目录复制到 OpenClaw 项目的 skills 目录：

cp -r trading-agents /path/to/openclaw/skills/

方式二: 作为 Python 包安装

# 安装整个技能包
pip install /path/to/trading-agents/

# 或进入 scripts 目录安装核心代码
pip install /path/to/trading-agents/scripts/

基本用法

OpenClaw 中使用:

# OpenClaw 会自动加载技能
from trading_agents import StockAdvisorSystem

# 或使用完整路径
from trading_agents.scripts import StockAdvisorSystem

独立使用:

from trading_agents import StockAdvisorSystem

# 创建系统实例
advisor = StockAdvisorSystem()

# 诊断股票
result = advisor.diagnose("600519.SH", base_report_dir="report")

# 保存完整报告
advisor.save_report(result)

print(f"报告目录: {result['report_dir']}")
print(f"最终决策: {result['final_decision']}")

使用特定模型

from trading_agents.config import config

# 切换模型
config.model_name = "qwen-max-2025-01-25"  # 或其他支持的模型

# 支持的模型:
# - kimi-k2.5
# - qwen-max-2025-01-25
# - qwen3.5-plus
# - glm-5
# - MiniMax/MiniMax-M2.5

配置说明

环境变量

# Tushare API Token
TUSHARE_TOKEN=your_token_here

# 阿里云百炼 API Key
ALIYUN_BAILIAN_API_KEY=your_key_here

配置参数

from trading_agents.config import config

# 辩论轮数
config.debate_rounds = 2

# 风控讨论轮数
config.risk_discussion_rounds = 2

# 权重配置
config.tech_weight = 0.25    # 技术面权重
config.fund_weight = 0.35    # 基本面权重
config.news_weight = 0.20    # 舆情面权重
config.research_weight = 0.20 # 研究员共识权重

输出报告

系统生成以下报告文件:

• MarketAnalyst_技术面分析.md
• FundamentalsAnalyst_基本面分析.md
• NewsAnalyst_舆情面分析.md
• 研究员辩论报告.md
• 交易员决策报告.md
• 风险管理讨论报告.md
• 最终决策报告.md
• complete_diagnosis_report.json (完整JSON数据)
• {股票名}_{代码}_{时间}_{决策}.pdf (合并PDF报告)

核心组件

分析师智能体

from trading_agents.agents import (
    MarketAnalystAgent,
    FundamentalsAnalystAgent,
    NewsAnalystAgent
)

# 技术面分析
market_analyst = MarketAnalystAgent()
report = market_analyst.analyze("600519.SH")

# 基本面分析
fund_analyst = FundamentalsAnalystAgent()
report = fund_analyst.analyze("600519.SH")

# 舆情分析
news_analyst = NewsAnalystAgent()
report = news_analyst.analyze("600519.SH", "贵州茅台")

数据工具

from trading_agents.tools import TushareTools, AKShareTools

# Tushare 数据
tushare = TushareTools(token)
data = tushare.get_stock_daily("600519.SH", days=60)
indicators = tushare.get_technical_indicators("600519.SH")