https://tradingagents-ai.github.io/
在金融交易日益数字化的今天，人工智能，特别是大型语言模型（LLM），正以前所未有的方式改变着投资领域。最近，一个名为 TradingAgents 的新型多智能体LLM金融交易框架浮出水面，它从专业的交易公司中汲取灵感，旨在通过协同合作的智能体网络，提升交易决策的效率和效果。
TradingAgents的核心理念与架构
TradingAgents框架的设计灵感来源于真实交易团队的运作模式，它由多个LLM驱动的智能体构成，每个智能体都肩负着专业化的角色。这包括：
基本面分析师 (Fundamental Analyst)：深入研究公司财务报表、行业前景等基本面信息。
情绪分析师 (Sentiment Analyst)：捕捉市场情绪，分析新闻、社交媒体等信息对市场的影响。
技术分析师 (Technical Analyst)：运用图表和指标，识别价格走势和交易信号。
交易员 (Traders)：这些交易员智能体拥有不同的风险偏好，他们根据分析师的洞察进行交易决策。
牛熊研究员 (Bull and Bear Researchers)：他们负责评估整体市场状况，形成对市场走势的共识或分歧。
风险管理团队 (Risk Management Team)：这个团队对投资组合的风险敞口进行严格监控，确保在可控范围内。
协同工作：结构化沟通与决策流程
TradingAgents 的一个显著特点是其高效的结构化沟通协议。智能体之间主要通过报告和图表进行信息交换和协作，而自然语言对话则主要用于特定的互动场景，例如研究员和风险管理团队内部的辩论，以提炼更精准的见解。这种沟通机制有助于减少信息冗余，提高决策效率。
性能卓越与决策透明
通过全面的实验，TradingAgents 展现出令人印象深刻的性能。与传统的基准模型（如买入并持有、MACD、KDJ & RSI、ZMR和SMA）相比，TradingAgents 在累计收益、夏普比率和最大回撤方面均表现出显著的提升。
更重要的是，TradingAgents 提供了透明的决策过程。每个智能体的行动都会伴随着自然语言的解释，这使得框架的决策逻辑可解释、可调试，对于实际的金融应用而言，这一特性至关重要，因为它能帮助用户理解并信任系统的行为。
未来展望
虽然TradingAgents已经取得了显著进展，但未来的工作将继续拓展其能力，包括实现实时部署、扩展更多的智能体角色以及处理实时数据。这些进步将使其在复杂多变的金融市场中发挥更大的潜力。
TradingAgents的出现，不仅为LLM在金融领域的应用开辟了新途径，也预示着一个由智能体协同驱动的、更加智能和高效的金融交易新时代的到来。
觉得还是设法跟着MM走比较安心 - 习惯成自然了
以后SPMO也不需要了，AI自动每个月给我选top 10
不当码工整20年了，当年工作写的是java，自己从2002年开始写的仍在运行的网站用的是perl，从来没学过python，也不想学了，所以试不动了。
https://tradingagents-ai.github.io/
在金融交易日益数字化的今天，人工智能，特别是大型语言模型（LLM），正以前所未有的方式改变着投资领域。最近，一个名为 TradingAgents 的新型多智能体LLM金融交易框架浮出水面，它从专业的交易公司中汲取灵感，旨在通过协同合作的智能体网络，提升交易决策的效率和效果。
TradingAgents的核心理念与架构
TradingAgents框架的设计灵感来源于真实交易团队的运作模式，它由多个LLM驱动的智能体构成，每个智能体都肩负着专业化的角色。这包括：
基本面分析师 (Fundamental Analyst)：深入研究公司财务报表、行业前景等基本面信息。
情绪分析师 (Sentiment Analyst)：捕捉市场情绪，分析新闻、社交媒体等信息对市场的影响。
技术分析师 (Technical Analyst)：运用图表和指标，识别价格走势和交易信号。
交易员 (Traders)：这些交易员智能体拥有不同的风险偏好，他们根据分析师的洞察进行交易决策。
牛熊研究员 (Bull and Bear Researchers)：他们负责评估整体市场状况，形成对市场走势的共识或分歧。
风险管理团队 (Risk Management Team)：这个团队对投资组合的风险敞口进行严格监控，确保在可控范围内。
协同工作：结构化沟通与决策流程
TradingAgents 的一个显著特点是其高效的结构化沟通协议。智能体之间主要通过报告和图表进行信息交换和协作，而自然语言对话则主要用于特定的互动场景，例如研究员和风险管理团队内部的辩论，以提炼更精准的见解。这种沟通机制有助于减少信息冗余，提高决策效率。
性能卓越与决策透明
通过全面的实验，TradingAgents 展现出令人印象深刻的性能。与传统的基准模型（如买入并持有、MACD、KDJ & RSI、ZMR和SMA）相比，TradingAgents 在累计收益、夏普比率和最大回撤方面均表现出显著的提升。
更重要的是，TradingAgents 提供了透明的决策过程。每个智能体的行动都会伴随着自然语言的解释，这使得框架的决策逻辑可解释、可调试，对于实际的金融应用而言，这一特性至关重要，因为它能帮助用户理解并信任系统的行为。
未来展望
虽然TradingAgents已经取得了显著进展，但未来的工作将继续拓展其能力，包括实现实时部署、扩展更多的智能体角色以及处理实时数据。这些进步将使其在复杂多变的金融市场中发挥更大的潜力。
TradingAgents的出现，不仅为LLM在金融领域的应用开辟了新途径，也预示着一个由智能体协同驱动的、更加智能和高效的金融交易新时代的到来。
觉得还是设法跟着MM走比较安心 - 习惯成自然了
以后SPMO也不需要了，AI自动每个月给我选top 10
不当码工整20年了，当年工作写的是java，自己从2002年开始写的仍在运行的网站用的是perl，从来没学过python，也不想学了，所以试不动了。