TradingAgents-CN 股票分析助手

基于 hsliuping/TradingAgents-CN 的多智能体股票分析框架。

⚠️ 重要声明

本技能仅供学习研究用途，不构成任何投资建议。

• 股票分析结果仅供参考，投资决策请咨询专业顾问
• 模型分析可能存在偏差，请结合多方面信息判断
• 使用本技能进行投资决策的风险由用户自行承担

一、前置条件

1. 克隆 TradingAgents-CN 项目到本地，记录项目路径（下文用 {PROJECT_DIR} 表示）

   git clone https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN.git
   

2. Python 环境：Python 3.10 - 3.13
3. 已配置 API Key（见下方配置说明）

💡 首次使用时告诉 AI："我的 TradingAgents-CN 项目路径是 [你的路径]"，AI 会记住并自动使用。

二、配置说明

2.1 API Key 配置（{PROJECT_DIR}/.env）

# 硅基流动（推荐，支持国产模型）
SILICONFLOW_API_KEY=sk-your-key
SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
SILICONFLOW_DEEP_THINK_MODEL=Qwen/Qwen3.5-4B
SILICONFLOW_QUICK_THINK_MODEL=Qwen/Qwen3.5-4B

# DeepSeek（成本低）
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_ENABLED=true

2.2 分析参数

三、完整分析流程（9步多智能体协作）

用户输入股票代码
        ↓
【第1步】数据获取层（AKShare 实时拉取）
        ↓
【第2步】5个分析师并行工作
  ├── 市场分析师       → 技术指标（MA/MACD/RSI/BOLL）
  ├── A股市场分析师    → A股专项（北向资金/板块/涨跌停）
  ├── 基本面分析师     → 财务数据（PE/PB/ROE/DCF）
  ├── 新闻分析师       → 舆情监控（公告/新闻/事件）
  └── 社交媒体分析师   → 情绪分析（论坛/社交媒体）
        ↓
【第3步】看涨研究员 ←→ 看跌研究员（多空辩论 N 轮）
  - 看涨研究员：构建增长潜力、竞争优势论证
  - 看跌研究员：构建风险挑战、负面指标论证
        ↓
【第4步】投资研究总监（综合判断）
  - 主持多空辩论，批判性评估双方论点
  - 输出：明确投资建议 + 目标价位区间 + 投资计划
        ↓
【第5步】交易员（具体交易决策）
  - 接收投资计划，结合四份分析报告
  - 输出：买入/持有/卖出 + 具体目标价 + 置信度 + 风险评分
        ↓
【第6步】激进/保守/中性风险分析师（三方风险辩论 N 轮）
  - 激进分析师：倡导高回报高风险策略
  - 保守分析师：强调风险缓解和稳健策略
  - 中性分析师：提供平衡视角，调和两端
        ↓
【第7步】风险管理总监（最终风险评估）
  - 综合三方辩论，完善交易员计划
  - 输出：最终风险调整后的投资建议
        ↓
【第8步】投资组合经理（最终决策）
  - 批判性评估全部辩论，做出最终承诺
  - 输出：明确的买入/持有/卖出 + 目标价格区间（保守/基准/乐观）
        ↓
【第9步】结果输出
  - 控制台打印完整分析报告
  - 可选：整理为 Markdown/Word/PDF 文档

四、执行方法

4.1 AI 助手触发（推荐）

直接告诉 AI 要分析的股票：

• "分析 300339 润和软件"
• "帮我看看 600519 贵州茅台"
• "生成一份腾讯 0700.HK 的投资报告"

4.2 AI 执行时的标准命令

cd {PROJECT_DIR}
python analyze_simple.py {股票代码} {日期(可选)}

示例：

cd {PROJECT_DIR}
python analyze_simple.py 300339 2026-03-31

4.3 执行进度说明

AI 在执行时应向用户汇报当前进度，例如：

• "正在运行第2步：5个分析师并行采集数据..."
• "正在运行第3步：看涨/看跌研究员辩论中..."
• "正在运行第4步：投资研究总监综合判断..."
• "分析完成，正在整理报告..."

五、各角色职责速查

分析师层（第2步）

研究辩论层（第3-4步）

交易执行层（第5步）

风险管理层（第6-8步）

六、输出报告结构

分析完成后，AI 应将控制台输出整理为以下结构：

# {公司名称}（{股票代码}）投资分析报告
> 分析日期：{日期}

## 一、市场技术分析
- 趋势判断：
- 关键价位：
- 技术指标信号：

## 二、基本面分析
- 估值水平（PE/PB）：
- 盈利能力（ROE）：
- 成长性：

## 三、消息面分析
- 近期重要公告：
- 行业动态：
- 风险事件：

## 四、情绪面分析
- 市场情绪：
- 社交媒体热度：

## 五、多空辩论摘要
- 看涨核心论点：
- 看跌核心论点：
- 研究总监判断：

## 六、风险评估
- 激进观点：
- 保守观点：
- 风险管理总监结论：

## 七、最终投资建议
- **投资评级**：买入 / 持有 / 卖出
- **目标价格**：
  - 保守目标：
  - 基准目标：
  - 乐观目标：
- **时间范围**：
- **置信度**：
- **风险评分**：
- **核心理由**：

七、股票代码格式

八、已知问题与处理

九、支持的 LLM 提供商

项目信息

• 项目路径：{PROJECT_DIR}（用户自行配置）
• 分析脚本：{PROJECT_DIR}/analyze_simple.py
• GitHub：https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN
• 许可证：Apache 2.0