TradingAgents-CN 社区版（Community Edition）

English: TradingAgents-CN Community Edition is a hybrid-licensed (Apache-2.0 core engine + proprietary source-available application layer) multi-agent stock research assistant for the Chinese A-share market. It orchestrates LLM-based analyst agents for debate-style research, natural-language stock screening, paper trading and study courses. For learning and research only — not investment advice.

基于多智能体协作的 A 股研究辅助系统。由多个扮演不同角色（大盘/板块/市场/基本面/新闻分析师，乐观/审慎研究员等）的 AI 智能体协作完成研究流程，帮助你系统化学习多智能体框架与 AI 大模型在股票研究中的应用。

本项目是研究辅助工具，所有 AI 生成内容仅供学习参考，不构成投资建议。

核心功能

• 单股研究：多智能体辩论式分析（5 级深度），多情景观点呈现
• 通用研究：自然语言提问，研究任意市场主题
• 股票筛选：自然语言 + 条件筛选，从 6000+ 只股票中发现标的
• 选股助手：按研究需求描述匹配候选股票池
• 智能助手：联网搜索 + 工具调用 + 事实记忆
• AI 记忆：项目级记忆与事实沉淀
• Skill 中心：创建和管理自定义数据获取技能
• 学习中心：免费系统课程（发现阶段 5 课）+ 8 篇学习指南
• 模拟交易：纸面交易与复盘

版本演进

社区版与 Pro 版的差异

Pro 版面向有更高阶研究工作流需求的用户，获取方式见项目主页或联系作者。

快速开始

环境要求

• Python 3.11
• Node.js 18+
• MongoDB 7.0+（推荐 8.0）与 Redis 6+（推荐 7）—— 需自行安装，见下方「安装 MongoDB / Redis」

安装 MongoDB / Redis

本项目不自带数据库，请先自行安装并启动 MongoDB 与 Redis（版本要求见上）。任意一种安装方式都可以，只要账号密码与端口和下一步的 .env 保持一致。

也可以用 Docker 只跑这两个数据库（需要本机已装 Docker）：

docker run -d --name ta-mongo -p 27017:27017 \
  -e MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME=admin -e MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD=<你的密码> mongo:8.0
docker run -d --name ta-redis -p 6379:6379 \
  redis:7-alpine redis-server --requirepass <你的密码>

MongoDB 需开启认证（authSource=admin），并自行创建管理员账号；把用户名/密码、主机与端口写入下一步的 .env（本地默认 localhost:27017 / localhost:6379）。

启动步骤

# 1. 克隆
git clone <本仓库地址>
cd TradingAgents-CN

# 2. 后端环境（Python 3.11）
python -m venv env
env\Scripts\activate            # Windows
source env/bin/activate         # Linux / macOS
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置（必填 MongoDB / Redis / JWT_SECRET，详见 .env.example 注释）
copy .env.example .env          # Windows
cp .env.example .env            # Linux / macOS

# 4. 启动已安装好的 MongoDB / Redis（账号密码与 .env 保持一致）

# 5. 启动后端（默认 8000 端口，与前端默认代理一致）
uvicorn app.main:app

# 6. 启动前端
cd frontend
npm install
npm run dev                     # 默认 http://localhost:3000

首次登录

后端首次启动时会自动完成初始化（无需手动执行任何导入脚本）：

1. 导入系统级配置（模型目录、提示词模板、Agent 配置、工作流等）
2. 用户表为空时，用 .env 中的 ADMIN_DEFAULT_PASSWORD 创建管理员账号 admin

登录后请先在系统设置中配置大模型 API Key（OpenAI / DeepSeek / 通义千问等），并按需配置行情数据 Token。

文档

• 用户手册：docs/02-user-guide/user-manual-v3.0.md
• 学习指南：docs/02-user-guide/（learning-01 ~ 08）
• 免费课程：docs/07-courses/v3.0/phase-01-discover/

数据来源

行情与财务数据来自 Tushare / AKShare / BaoStock 等公开接口，需自行注册获取 token。

参与共建（招募中）

我们正在寻找志同道合的开源人才，一起把 TradingAgents-CN 做得更好。

怎么加入：直接提交 Pull Request。不看简历、不面试——PR 是唯一的考察方式，我们根据 PR 质量判断是否合适：

1. 解决真问题：修复实际存在的 Bug 或补齐真实缺口，而非为改而改
2. 说明修改原因：讲清楚"为什么改"，而不只是"改了什么"
3. 响应 review 意见：积极回应评审意见并跟进修改

持续贡献高质量 PR 的伙伴将参与版本规划与关键模块开发。

当前欢迎的方向：

• 数据源适配：行情/财务公开接口的接入与维护
• 前端开发：Vue 3 + TypeScript 功能开发与体验优化
• Agent 编排与提示词工程：分析链路优化
• 文档与课程：用户手册、学习课程建设

你能得到：公开署名与流量（版本发布/公众号点名致谢）、多智能体系统的工程实战经验、项目商业化优先权。项目目前收入尚不足以覆盖基础成本，暂为志愿参与；收入覆盖成本后的分配原则（社区贡献基金 / 顾问费 / 分成路径）已提前写明。

怎么联系：初始沟通请发邮件至 hsliup@163.com；具体技术问题建议直接提 Issue / PR 公开讨论；协作顺畅后会邀请加入项目微信群与知识星球。

提交流程、分配框架与贡献者协议（CLA）详见 CONTRIBUTING.md。

免责声明

• 本系统仅支持 A 股市场研究，输出为 AI 生成的研究参考，不构成投资建议
• 不提供目标价、止损止盈、买卖时机等交易指令
• 投资有风险，决策需独立判断

License

本项目采用混合授权，详见 LICENSE：

• Apache-2.0 开源组件：tradingagents/（交易智能体库）、cli/、docs/、tests/ 等——可自由使用、修改、分发
• 专有组件（Source Available）：app/（后端应用）、frontend/（前端应用）、core/（核心功能层）——源码可见，允许个人使用、评估与教育用途，禁止再分发与商业使用（商业许可请联系作者）

提交贡献即表示同意签署贡献者许可协议（CLA）。

致谢

• Tauric Research / TradingAgents — 多智能体交易框架原版项目
• 所有通过 PR 参与共建的贡献者

完整致谢（含授权说明与数据源致谢）见 ACKNOWLEDGMENTS.md。