Популярный проект
TauricResearch/TradingAgents
Мультиагентный фреймворк на LLM, моделирующий работу трейдинговой фирмы: фундаментальный, технический, новостной и сентимент-аналитики, риск-менеджер и портфельный управляющий.
- Stars
- ★ 100.8k ↗ +2.3k за 7 дней
- Forks
- ⑂ 19.4k
- Язык
- Python
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
TradingAgents — это исследовательский фреймворк на базе LangGraph, в котором специализированные LLM-агенты совместно принимают торговые решения: аналитики оценивают фундаменталку, новости, сантимент и техиндикаторы, бычьи и медвежьи исследователи ведут структурированные дебаты, а трейдер, риск-менеджер и портфельный управляющий формируют и утверждают сделку. Поддерживаются провайдеры OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, OpenRouter, Ollama и Azure OpenAI, а также любые OpenAI-совместимые эндпоинты. Подходит для экспериментов с многоагентной координацией, бэктестинга и прототипирования стратегий на исторических данных Yahoo Finance.
Исследователи, кванты и разработчики, экспериментирующие с применением LLM и мультиагентных систем в трейдинге и финансовой аналитике
Что внутри
- Команда аналитиков: фундаментальный, технический (MACD/RSI), новостной и сантимент-аналитик
- Команда исследователей с дебатами быков и медведей для оценки рисков
- Агент-трейдер, риск-менеджер и портфельный управляющий с финальным одобрением сделки
- Поддержка множества LLM-провайдеров и OpenAI-совместимых эндпоинтов, включая локальные модели через Ollama
- CLI, Python API, Docker, журнал решений и чекпоинты LangGraph для восстановления после сбоев
Где применять
- Исследование многоагентных LLM-систем в финансовой аналитике
- Бэктестинг и прототипирование торговых стратегий на исторических данных
- Сравнение поведения разных LLM и провайдеров в ролях аналитиков и трейдеров
- Эксперименты с многоагентной координацией и дебатами для принятия решений
Темы