Мультиагентный ИИ добрался до китайского фондового рынка

TradingAgents-CN — это open-source адаптация оригинального мультиагентного LLM-фреймворка TradingAgents, ориентированная на китайских пользователей. Проект поддерживает рынок акций категории A-share, а также гонконгские и американские бумаги, интегрирует отечественные LLM вроде DeepSeek и разворачивается через Docker на архитектурах amd64 и arm64. Стабильная версия v1.0.1 вышла 14 апреля 2026 года и принесла серьёзную техническую переработку платформы.

ℹ Что такое TradingAgents?
Оригинальный TradingAgents от Tauric Research — это фреймворк для биржевой торговли, где LLM-агенты выполняют специализированные роли: фундаментальный аналитик, сентимент-аналитик, технический аналитик, трейдер. Фреймворк включает агентов-«быков» и агентов-«медведей», команду риск-менеджмента и трейдеров, которые синтезируют инсайты из дискуссий и исторических данных.

Архитектура v1.0.1: полная переработка стека

Главное изменение — отказ от Streamlit в пользу полноценного клиент-серверного стека:

КомпонентСтарая версия (v0.1.x)Новая версия (v1.0.1)
BackendStreamlitFastAPI + Uvicorn
FrontendStreamlitVue 3 + Vite + Element Plus
База данныхMongoDB (опционально)MongoDB + Redis (обязательно)
APIМонолитное приложениеRESTful API + WebSocket
ДеплойЛокально / DockerDocker multi-arch + GitHub Actions

По данным репозитория, переход на MongoDB + Redis обеспечивает прирост производительности в 10 раз по сравнению с предыдущей архитектурой. Контейнеризация реализована с поддержкой нескольких архитектур, включая amd64 и arm64.

Как устроена мультиагентная система

TradingAgents-CN строит рабочий процесс финансового анализа на основе взаимодействия специализированных агентов, а не единственного монолитного промпта. Задачи, связанные с рынком, распределяются по ролям и этапам: разные агенты занимаются исследованием, рассуждением, агрегацией данных и поддержкой принятия решений в структурированном pipeline.


graph TD
    A[Аналитики / Analysts Team] --> B[Фундаментальный аналитик]
    A --> C[Технический аналитик]
    A --> D[Сентимент-аналитик]
    A --> E[Новостной аналитик]
    B & C & D & E --> F[Исследователи Bull & Bear]
    F --> G[Риск-менеджмент]
    G --> H[Трейдер — итоговое решение]

Цель системы — не выдать простой ответ «купи вот эту акцию», а задействовать несколько AI-агентов для имитации полноценной команды финансовых аналитиков: один смотрит на фундаментал, другой — на техническую картину, третий следит за новостями и настроением рынка.

Ключевые улучшения v1.0.1

Управление конфигурацией. Новый порядок отображения провайдеров и моделей — самые свежие записи показываются первыми. Добавлена поддержка агрегатора AiHubMix, совместимого с OpenAI API, что упрощает подключение десятков LLM через единый эндпоинт.

Синхронизация данных. Усилена цепочка резервных источников для реалтайм-котировок A-share:

stock_bid_ask_em → stock_zh_a_spot → stock_zh_a_spot_em → stock_zh_a_hist

Если основной источник AKShare недоступен, система автоматически переключается на следующий уровень.

Исправление критических багов. Устранены ошибки в расчёте технических индикаторов (некорректные значения у маркет-аналитика), исправлены формулы PE и PB у фундаментального аналитика, ликвидирован баг с бесконечным циклом при анализе ряда инструментов.

Экспорт отчётов. Платформа поддерживает экспорт профессиональных отчётов в форматах Markdown, Word и PDF, а также обеспечивает унифицированную синхронизацию данных через Tushare, AkShare и BaoStock.

Поддерживаемые LLM-провайдеры

💡 Какие модели можно использовать?
Проект поддерживает OpenAI (GPT-4o, GPT-4o-mini), Google AI (Gemini), DeepSeek, Alibaba Qwen, а также любые OpenAI-совместимые эндпоинты через агрегаторы AiHubMix, OpenRouter, 302.AI, One API и New API.

Пример минимальной конфигурации для OpenAI:

config = {
    "llm_provider": "openai",
    "deep_think_llm": "gpt-4o",
    "quick_think_llm": "gpt-4o-mini"
}

Лицензирование: смешанная модель

Проект использует гибридную схему лицензирования, что важно понимать перед использованием:

Часть проектаЛицензияКоммерческое использование
Всё, кроме app/ и frontend/Apache 2.0✅ Разрешено
app/ (FastAPI backend)Проприетарная❌ Требует отдельного разрешения
frontend/ (Vue frontend)Проприетарная❌ Требует отдельного разрешения

Авторы также предупреждают о нарушении прав: сайт tradingagents-ai.com использует код проекта без авторизации. Разработчики подчёркивают, что никаких коммерческих лицензий сторонним организациям не выдавалось.

Версия 2.0.0 под угрозой пиратства

Из-за существующих проблем с несанкционированным использованием кода версия v2.0.0 временно не будет выходить в открытый доступ. Релиз состоится только через официальные каналы.

Вторая мажорная версия уже прошла два раунда закрытого бета-тестирования и находится в финальной стадии разработки. Однако проблемы с «пиратством» кода вынудили команду отказаться от классического open-source релиза.

Позиционирование: учёба, не торговля

Разработчики чётко обозначают назначение платформы: это инструмент для обучения, исследований и вспомогательного анализа. Он не должен восприниматься как реальные торговые рекомендации — финансовые рынки сопряжены с риском, а результаты работы модели могут быть ошибочными, запоздалыми или избыточно самоуверенными.

⚠ Важно
Фреймворк предназначен только для исследовательских и образовательных целей. Не является инвестиционной рекомендацией. Перед принятием финансовых решений проконсультируйтесь с профессиональным финансовым советником.

Проект набрал более 14 700 звёзд на GitHub, что отражает его растущую популярность в образовательных и исследовательских сообществах, занимающихся симуляцией стратегий финансовой торговли. Для тех, кто изучает связку LLM + мультиагентные системы + финансы, TradingAgents-CN остаётся одним из наиболее полных и практических учебных стендов в своём классе.

GitHub: hsliuping/TradingAgents-CN