TauricResearch/TradingAgents

TradingAgents 是一个用多个 LLM Agent 模拟投资决策流程的金融交易框架，可以理解为把一家小型对冲基金的分工搬进了代码里：分析师负责读财报、新闻和宏观数据，研究经理汇总观点，交易员给出买卖信号，组合经理最终拍板并管理仓位。它接了 SEC EDGAR、FRED、Yahoo 等真实数据源，并强调 point-in-time 完整性，也就是回测时只用当时已公开的信息，避免未来函数污染结果。实际用途是做策略回测和决策流程实验，比如在某个历史日期跑一遍完整流程，看它当时会怎么判断某只股票，再和真实走势对比。适合量化研究员、AI Agent 应用开发者，以及想研究多 Agent 协作或 LLM 在金融场景落地的人；如果你不做交易相关工作，跟你的关系不大。

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