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TauricResearch/TradingAgents
1. 这是一个模拟真实交易公司协作流程的多智能体金融交易框架,让 LLM 扮演分析师、交易员和风控等角色,共同完成市场分析与决策。 2. 技术栈基于 Python,将任务拆解给基本面、情绪、新闻和技术分析师等专用智能体,通过多轮动态讨论形成策略,并支持接入 GPT、Claude、Gemini 等多种大模型。 3. 亮点在于开源复现了分层团队协作的决策机制
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+22%6 月 23 日9 月 19 日
语言Python
分类AI/机器学习
最近提交9 月 18 日
创建时间12 月 28 日
首次收录6 月 23 日 · 自动扫描
README 摘要
1. 这是一个模拟真实交易公司协作流程的多智能体金融交易框架,让 LLM 扮演分析师、交易员和风控等角色,共同完成市场分析与决策。
2. 技术栈基于 Python,将任务拆解给基本面、情绪、新闻和技术分析师等专用智能体,通过多轮动态讨论形成策略,并支持接入 GPT、Claude、Gemini 等多种大模型。
3. 亮点在于开源复现了分层团队协作的决策机制
中文摘要由 AI 生成,仅供参考。
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TauricResearch/TradingAgents
88 天前首次出现未被群岛收录1. 这是一个模拟真实交易公司协作流程的多智能体金融交易框架,让 LLM 扮演分析师、交易员和风控等角色,共同完成市场分析与决策。 2. 技术栈基于 Python,将任务拆解给基本面、情绪、新闻和技术分析师等专用智能体,通过多轮动态讨论形成策略,并支持接入 GPT、Claude、Gemini 等多种大模型。 3. 亮点在于开源复现了分层团队协作的决策机制
Python创建于 2024 年 12 月最近提交 2026 年 9 月
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共 62 个采集点 · 近 30 日 +8,6412026-06-232026-09-18
项目介绍
由 AI 摘自仓库 README1. 这是一个模拟真实交易公司协作流程的多智能体金融交易框架,让 LLM 扮演分析师、交易员和风控等角色,共同完成市场分析与决策。
2. 技术栈基于 Python,将任务拆解给基本面、情绪、新闻和技术分析师等专用智能体,通过多轮动态讨论形成策略,并支持接入 GPT、Claude、Gemini 等多种大模型。
3. 亮点在于开源复现了分层团队协作的决策机制
仓库信息
Topics
#agent#finance#llm#multiagent#trading
来自雷达
该项目由雷达自动扫描 GitHub 发现,含 Star 增速、提交活跃度与分类标签,中文摘要由 AI 生成。