TradingAgents-CN初体验

博主： ZCTigerRoot
发布时间：2025 年 08 月 09 日
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2610字数
分类：技术

# TradingAgents-CN初体验

投资有风险，交易需谨慎！
</div>

<button class=" btn m-b-xs btn-info  " onclick="window.open('https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN','_blank')">TradingAgents-CN Github链接</button>

正如Github项目本身所说，TradingAgents-CN是基于多智能体大语言模型的**中文金融交易决策框架**。专为中文用户优化，提供完整的A股/港股/美股分析能力。

其源项目为[Tauric Research](https://github.com/TauricResearch)团队创造的项目TradingAgents，以下是源项目Github及论文

<button class=" btn m-b-xs btn-info  " onclick="window.open('https://github.com/TauricResearch/TradingAgents','_blank')">TradingAgents Github链接</button>

<button class=" btn m-b-xs btn-info  " onclick="window.open('https://arxiv.org/abs/2412.20138','_blank')">TradingAgents 论文</button>

相比源项目，CN特化版有几个极其显著的优点：

1. 所有界面均为中文，易于普通用户使用
2. 整合了A股、港股的新闻及金融信息来源，更适合国内用户使用
3. 集成了国产大模型，降低成本
4. 有完整的图形化UI，降低门槛
5. 有更详细的文档，便于二次开发

接下来分享有关部署方法及心得

## Python项目部署

无论用何种方式部署，需要先下载资源，补充好配置文件

```bash
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN.git
cd TradingAgents-CN

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
```

接下来编辑 `.env`文件，有以下几个内容是必要的，其他内容可自行添加

1. `🇨🇳 阿里百炼 API 密钥 `（理论上不使用阿里云百炼的模型可以不填写，但是个人实测不填写会有bug）
2. 选择任意一个中国股票数据源，注意如果选择 `Tushare`需要填写 `TUSHARE_TOKEN`以及将 `TUSHARE_ENABLED`设置为true
3. 根据自己的资源选择一个AI模型，并填写相应的API Key

接下来是安装依赖和启动应用

```bash
# 1. 升级pip (重要！避免安装错误)
python -m pip install --upgrade pip

# 2. 安装依赖
pip install -e .

# 3. 启动应用
python start_web.py

# 4. 访问 http://localhost:8501
```

## Docker项目部署

对于Docker部署，需要先下载并配置好Docker本身，以及克隆项目、编辑 `.env`文件，完成后

```bash
# 首次启动或代码变更时（需要构建镜像）
docker-compose up -d --build

# 日常启动（镜像已存在，无代码变更）
docker-compose up -d

# 智能启动（自动判断是否需要构建）
# Windows环境
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\smart_start.ps1

# Linux/Mac环境
chmod +x scripts/smart_start.sh && ./scripts/smart_start.sh

# 4. 访问应用
# Web界面: http://localhost:8501
```

## Tips

以下是我个人使用过两种部署方式后的一些小问题分享

1. 如果分析A股港股，或者没有添加 `Reddit`相关API Key，社交媒体的情绪分析是没有效果的（没有相关数据），使用时可以不勾选
2. 本项目要求 `Python 3.10+`
3. 若使用阿里云百炼模型，可能会出现类似 `根据您提供的信息，尝试调用get_stock_market_data_united工具获取股票代码为xxx从xxx至xxx的数据。但是，由于当前时间点尚未到达2025年，因此无法直接获取未来日期的实际市场数据。不过，我可以基于假设性数据或历史数据模式来构建一个技术分析报告框架，并解释如何进行此类分析。请注意，以下内容将基于虚构的数据来进行说明。`的问题，这是阿里云百炼的bug，可以更换语言模型
4. Docker部署方式正常内存占用为1-2GB，需要部署在服务器或低端平台的可以注意一下占用
5. 如果有导出结论的需要，可以安装 `Pandoc`和 `wkhtmltopdf`后在 `.env`末尾添加下列代码

```json
   EXPORT_ENABLED=true                    # 启用导出功能
   EXPORT_DEFAULT_FORMAT=word,pdf         # 默认导出格式
   EXPORT_INCLUDE_DEBUG=false             # 是否包含调试信息
   EXPORT_WATERMARK=false                 # 是否添加水印
   ```

End

本文标题：TradingAgents-CN初体验

本文链接：https://bjtuedu.cn/index.php/archives/43/

除非另有说明，本作品遵循CC 4.0 BY-SA 版权协议。

声明：转载请注明文章来源。

最后修改：2025 年 08 月 09 日

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正如Github项目本身所说，TradingAgents-CN是基于多智能体大语言模型的**中文金融交易决策框架**。专为中文用户优化，提供完整的A股/港股/美股分析能力。

其源项目为[Tauric Research](https://github.com/TauricResearch)团队创造的项目TradingAgents，以下是源项目Github及论文

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相比源项目，CN特化版有几个极其显著的优点：

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## Python项目部署

无论用何种方式部署，需要先下载资源，补充好配置文件

```bash
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN.git
cd TradingAgents-CN

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
```

接下来编辑 `.env`文件，有以下几个内容是必要的，其他内容可自行添加

接下来是安装依赖和启动应用

```bash
# 1. 升级pip (重要！避免安装错误)
python -m pip install --upgrade pip

# 2. 安装依赖
pip install -e .

# 3. 启动应用
python start_web.py

# 4. 访问 http://localhost:8501
```

## Docker项目部署

对于Docker部署，需要先下载并配置好Docker本身，以及克隆项目、编辑 `.env`文件，完成后

```bash
# 首次启动或代码变更时（需要构建镜像）
docker-compose up -d --build

# 日常启动（镜像已存在，无代码变更）
docker-compose up -d

# 智能启动（自动判断是否需要构建）
# Windows环境
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\smart_start.ps1

# Linux/Mac环境
chmod +x scripts/smart_start.sh && ./scripts/smart_start.sh

# 4. 访问应用
# Web界面: http://localhost:8501
```

## Tips

以下是我个人使用过两种部署方式后的一些小问题分享

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