TradingAgents 中文增强版
⚠️ 重要版权声明与授权说明
🚨 版权侵权警告
我们注意到 tradingagents-ai.com 网站未经授权使用了我们的专有代码，并声称是他们公司的产品。
⚠️ 重要提醒： - ❌ 我们项目组目前没有给任何组织或个人进行过商业授权 - ❌ 该网站未经授权使用我们的代码，属于侵权行为 - ⚠️ 请大家注意识别，避免上当受骗
✅ 官方唯一渠道： - 📦 GitHub 仓库：https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN - 📧 官方邮箱：hsliup@163.com - 📱 微信公众号：TradingAgents-CN
如发现任何未经授权的商业使用，请通过上述渠道联系我们。
📋 版本授权说明
v1.0.0-preview（当前版本）
- ✅ 个人使用：完全开源，可自由使用
- ❌ 商业使用：必须获得商业授权，未经授权禁止商业使用
- 📧 授权联系：hsliup@163.com
v2.0.0（开发中）
- 🔄 开发状态：已完成两轮内测，接近完工上线阶段
- ⚠️ 开源计划：因存在盗版问题，v2.0 版本暂时不进行开源
- 📢 发布方式：将通过官方渠道发布，敬请关注
📄 许可证详情
本项目采用混合许可证模式：
- 🔓 开源部分（Apache 2.0）：除 app/ 和 frontend/ 外的所有文件
- 🔒 专有部分（需商业授权）：app/（FastAPI后端）和 frontend/（Vue前端）目录
🎓 学习中心: AI基础 | 提示词工程 | 模型选择 | 多智能体分析原理 | 风险与局限 | 源项目与论文 | 实战教程（部分为外链） | 常见问题 🎯 核心功能: 原生OpenAI支持 | Google AI全面集成 | 自定义端点配置 | 智能模型选择 | 多LLM提供商支持 | 模型选择持久化 | Docker容器化部署 | 专业报告导出 | 完整A股支持 | 中文本地化
面向中文用户的多智能体与大模型股票分析学习平台。帮助你系统化学习如何使用多智能体交易框架与 AI 大模型进行合规的股票研究与策略实验，不提供实盘交易指令，平台定位为学习与研究用途。
🙏 致敬源项目
感谢 Tauric Research 团队创造的革命性多智能体交易框架 TradingAgents！
🎯 我们的定位与使命: 专注学习与研究，提供中文化学习中心与工具，合规友好，支持 A股/港股/美股 的分析与教学，推动 AI 金融技术在中文社区的普及与正确使用。
🎉 v1.0.0-preview 版本上线 - 全新架构升级
🚀 重磅发布: v1.0.0-preview 版本现已正式！全新的 FastAPI + Vue 3 架构，带来企业级的性能和体验！
✨ 核心特性
🏗️ 全新技术架构
- 后端升级: 从 Streamlit 迁移到 FastAPI，提供更强大的 RESTful API
- 前端重构: 采用 Vue 3 + Element Plus，打造现代化的单页应用
- 数据库优化: MongoDB + Redis 双数据库架构，性能提升 10 倍
- 容器化部署: 完整的 Docker 多架构支持（amd64 + arm64）
🎯 企业级功能
- 用户权限管理: 完整的用户认证、角色管理、操作日志系统
- 配置管理中心: 可视化的大模型配置、数据源管理、系统设置
- 缓存管理系统: 智能缓存策略，支持 MongoDB/Redis/文件多级缓存
- 实时通知系统: SSE+WebSocket 双通道推送，实时跟踪分析进度和系统状态
- 批量分析功能: 支持多只股票同时分析，提升工作效率
- 智能股票筛选: 基于多维度指标的股票筛选和排序系统
- 自选股管理: 个人自选股收藏、分组管理和跟踪功能
- 个股详情页: 完整的个股信息展示和历史分析记录
- 模拟交易系统: 虚拟交易环境，验证投资策略效果
🤖 智能分析增强
- 动态供应商管理: 支持动态添加和配置 LLM 供应商
- 模型能力管理: 智能模型选择，根据任务自动匹配最佳模型
- 多数据源同步: 统一的数据源管理，支持 Tushare、AkShare、BaoStock
- 报告导出功能: 支持 Markdown/Word/PDF 多格式专业报告导出
� 重大Bug修复
- 技术指标计算修复: 彻底解决市场分析师技术指标计算不准确问题
- 基本面数据修复: 修复基本面分析师PE、PB等关键财务数据计算错误
- 死循环问题修复: 解决部分用户在分析过程中触发的无限循环问题
- 数据一致性优化: 确保所有分析师使用统一、准确的数据源
�🐳 Docker 多架构支持
- 跨平台部署: 支持 x86_64 和 ARM64 架构（Apple Silicon、树莓派、AWS Graviton）
- GitHub Actions: 自动化构建和发布 Docker 镜像
- 一键部署: 完整的 Docker Compose 配置，5 分钟快速启动
📊 技术栈升级
| 组件 | v0.1.x | v1.0.0-preview | |------|--------|----------------| | 后端框架 | Streamlit | FastAPI + Uvicorn | | 前端框架 | Streamlit | Vue 3 + Vite + Element Plus | | 数据库 | 可选 MongoDB | MongoDB + Redis | | API 架构 | 单体应用 | RESTful API + WebSocket | | 部署方式 | 本地/Docker | Docker 多架构 + GitHub Actions |
📥 安装部署
三种部署方式，任选其一：
| 部署方式 | 适用场景 | 难度 | 文档链接 | |---------|---------|------|---------| | 🟢 绿色版 | Windows 用户、快速体验 | ⭐ 简单 | 绿色版安装指南 | | 🐳 Docker版 | 生产环境、跨平台 | ⭐⭐ 中等 | Docker 部署指南 | | 💻 本地代码版 | 开发者、定制需求 | ⭐⭐⭐ 较难 | 本地安装指南 |
⚠️ 重要提醒：在分析股票之前，请按相关文档要求，将股票数据同步完成，否则分析结果将会出现数据错误。
📚 使用指南
在使用前，建议先阅读详细的使用指南： - 0、📘 TradingAgents-CN v1.0.0-preview 快速入门视频
- 1、📘 TradingAgents-CN v1.0.0-preview 使用指南
- 2、📘 使用 Docker Compose 部署TradingAgents-CN v1.0.0-preview（完全版）
- 3、📘 从 Docker Hub 更新 TradingAgents‑CN 镜像
- 4、📘 TradingAgents-CN v1.0.0-preview绿色版安装和升级指南
- 5、📘 TradingAgents-CN v1.0.0-preview绿色版端口配置说明
- 6、📘 TradingAgents v1.0.0-preview 源码版安装手册（修订版）
- 7、📘 TradingAgents v1.0.0-preview 源码安装视频教程
使用指南包含： - ✅ 完整的功能介绍和操作演示 - ✅ 详细的配置说明和最佳实践 - ✅ 常见问题解答和故障排除 - ✅ 实际使用案例和效果展示
关注公众号
- 关注公众号: 微信搜索 "TradingAgents-CN" 并关注
-
公众号每天推送项目最新进展和使用教程
-
微信公众号: TradingAgents-CN（推荐）
🆚 中文增强特色
相比原版新增: 智能新闻分析 | 多层次新闻过滤 | 新闻质量评估 | 统一新闻工具 | 多LLM提供商集成 | 模型选择持久化 | 快速切换按钮 | | 实时进度显示 | 智能会话管理 | 中文界面 | A股数据 | 国产LLM | Docker部署 | 专业报告导出 | 统一日志管理 | Web配置界面 | 成本优化
📢 招募测试志愿者
🎯 我们需要你的帮助！
TradingAgentsCN 已经获得 13,000+ stars，但一直由我一个人开发维护。每次发布新版本时，尽管我会尽力测试，但仍然会有一些隐藏的 bug 没有被发现。
我需要你的帮助来让这个项目变得更好！
🙋 我们需要什么样的志愿者？
- ✅ 对股票分析或 AI 应用感兴趣
- ✅ 愿意在新版本发布前进行测试
- ✅ 能够清晰描述遇到的问题
- ✅ 每周可以投入 2-4 小时（弹性时间）
不需要编程经验！ 功能测试、文档测试、用户体验测试都非常有价值。
🎁 你将获得什么？
- 优先体验权 - 提前体验新功能和新版本
- 技术成长 - 深入了解多智能体系统和 LLM 应用开发
- 社区认可 - 在 README 和发布说明中致谢，获得 "Core Tester" 标签
- 开源贡献 - 为 13,000+ stars 的项目做出实质性贡献
- 未来机会 - 如果项目商业化，可能会有相应的报酬
🚀 如何加入？
方式一：微信公众号申请（推荐） 1. 关注微信公众号：TradingAgentsCN 2. 在公众号菜单选择"测试申请"菜单 3. 填写申请信息
方式二：邮件申请 - 发送邮件到：hsliup@163.com - 主题：测试志愿者申请
📋 测试内容示例
- 日常测试（每周 2-4 小时）：测试新功能和 bug 修复，在不同环境下验证功能
- 版本发布前测试（每月 1-2 次）：完整的功能回归测试、安装和部署流程测试
🌟 特别需要的测试方向
- 🪟 Windows 用户 - 测试 Windows 安装程序和绿色版
- 🍎 macOS 用户 - 测试 macOS 兼容性
- 🐧 Linux 用户 - 测试 Linux 兼容性
- 🐳 Docker 用户 - 测试 Docker 部署
- 📊 多市场用户 - 测试 A 股、港股、美股数据源
- 🤖 多 LLM 用户 - 测试不同 LLM 提供商（OpenAI/Gemini/DeepSeek/通义千问等）
详细信息: 查看完整招募公告 → 📢 测试志愿者招募
🤝 贡献指南
我们欢迎各种形式的贡献：
贡献类型
- 🐛 Bug修复 - 发现并修复问题
- ✨ 新功能 - 添加新的功能特性
- 📚 文档改进 - 完善文档和教程
- 🌐 本地化 - 翻译和本地化工作
- 🎨 代码优化 - 性能优化和代码重构
贡献流程
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建 Pull Request
📋 查看贡献者
查看所有贡献者和详细贡献内容：🤝 贡献者名单
📄 许可证详情
本项目采用混合许可证模式，详见 LICENSE 文件：
🔓 开源部分（Apache 2.0）
- 适用范围：除
app/和frontend/外的所有文件 - 权限：商业使用 ✅ | 修改分发 ✅ | 私人使用 ✅ | 专利使用 ✅
- 条件：保留版权声明 ❗ | 包含许可证副本 ❗
🔒 专有部分（需商业授权）
- 适用范围：
app/（FastAPI后端）和frontend/（Vue前端）目录 - 商业使用：需要单独许可协议
- 联系授权：hsliup@163.com
📋 许可证选择建议
- 个人学习/研究：可自由使用全部功能
- 商业应用：请联系获取专有组件授权
- 定制开发：欢迎咨询商业合作方案
📚 相关文档
🙏 致谢与感恩
🌟 向源项目开发者致敬
我们向 Tauric Research 团队表达最深的敬意和感谢：
- 🎯 愿景领导者: 感谢您们在AI金融领域的前瞻性思考和创新实践
- 💎 珍贵源码: 感谢您们开源的每一行代码，它们凝聚着无数的智慧和心血
- 🏗️ 架构大师: 感谢您们设计了如此优雅、可扩展的多智能体框架
- 💡 技术先驱: 感谢您们将前沿AI技术与金融实务完美结合
- 🔄 持续贡献: 感谢您们持续的维护、更新和改进工作
🤝 社区贡献者致谢
感谢所有为TradingAgents-CN项目做出贡献的开发者和用户！
详细的贡献者名单和贡献内容请查看：📋 贡献者名单
包括但不限于：
- 🐳 Docker容器化 - 部署方案优化
- 📄 报告导出功能 - 多格式输出支持
- 🐛 Bug修复 - 系统稳定性提升
- 🔧 代码优化 - 用户体验改进
- 📝 文档完善 - 使用指南和教程
- 🌍 社区建设 - 问题反馈和推广
- 🌍 开源贡献: 感谢您们选择Apache 2.0协议，给予开发者最大的自由
- 📚 知识分享: 感谢您们提供的详细文档和最佳实践指导
特别感谢：TradingAgents 项目为我们提供了坚实的技术基础。虽然Apache 2.0协议赋予了我们使用源码的权利，但我们深知每一行代码的珍贵价值，将永远铭记并感谢您们的无私贡献。
🇨🇳 推广使命的初心
创建这个中文增强版本，我们怀着以下初心：
- 🌉 技术传播: 让优秀的TradingAgents技术在中国得到更广泛的应用
- 🎓 教育普及: 为中国的AI金融教育提供更好的工具和资源
- 🤝 文化桥梁: 在中西方技术社区之间搭建交流合作的桥梁
- 🚀 创新推动: 推动中国金融科技领域的AI技术创新和应用
🌍 开源社区
感谢所有为本项目贡献代码、文档、建议和反馈的开发者和用户。正是因为有了大家的支持，我们才能更好地服务中文用户社区。
🤝 合作共赢
我们承诺：
- 尊重原创: 始终尊重源项目的知识产权和开源协议
- 反馈贡献: 将有价值的改进和创新反馈给源项目和开源社区
- 持续改进: 不断完善中文增强版本，提供更好的用户体验
- 开放合作: 欢迎与源项目团队和全球开发者进行技术交流与合作
📈 版本历史
- v0.1.13 (2025-08-02): 🤖 原生OpenAI支持与Google AI生态系统全面集成 ✨ 最新版本
- v0.1.12 (2025-07-29): 🧠 智能新闻分析模块与项目结构优化
- v0.1.11 (2025-07-27): 🤖 多LLM提供商集成与模型选择持久化
- v0.1.10 (2025-07-18): 🚀 Web界面实时进度显示与智能会话管理
- v0.1.9 (2025-07-16): 🎯 CLI用户体验重大优化与统一日志管理
- v0.1.8 (2025-07-15): 🎨 Web界面全面优化与用户体验提升
- v0.1.7 (2025-07-13): 🐳 容器化部署与专业报告导出
- v0.1.6 (2025-07-11): 🔧 阿里百炼修复与数据源升级
- v0.1.5 (2025-07-08): 📊 添加Deepseek模型支持
- v0.1.4 (2025-07-05): 🏗️ 架构优化与配置管理重构
- v0.1.3 (2025-06-28): 🇨🇳 A股市场完整支持
- v0.1.2 (2025-06-15): 🌐 Web界面和配置管理
- v0.1.1 (2025-06-01): 🧠 国产LLM集成
📋 详细更新日志: CHANGELOG.md
📞 联系方式
- GitHub Issues: 提交问题和建议
- 邮箱: hsliup@163.com
- 项目ＱＱ群：1009816091
- 项目微信公众号：TradingAgents-CN
- 原项目: TauricResearch/TradingAgents
- 文档: 完整文档目录
⚠️ 风险提示
重要声明: 本框架仅用于研究和教育目的，不构成投资建议。
- 📊 交易表现可能因多种因素而异
- 🤖 AI模型的预测存在不确定性
- 💰 投资有风险，决策需谨慎
- 👨💼 建议咨询专业财务顾问