TradingAgents – 加利福尼亚联合麻省理工推出的多智能体LLM金融交易框架

TradingAgents是加利福尼亚大学洛杉矶分校和麻省理工学院推出的多代理LLM金融交易框架，能模拟现实世界的交易公司环境。TradingAgents整合多个具有不同角色和风险偏好的LLM代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风险经理等，实现对复杂金融数据的全面分析与处理。代理基于代理辩论和对话进行交易决策，结合结构化输出与自然语言对话，提高决策的精确性和灵活性。实验结果表明，TradingAgents在累计回报、夏普比率等关键指标上显著优于传统交易策略和基线模型，且自然语言操作确保了高度的可解释性，为金融交易领域提供高效且透明的解决方案。

官网：https://github.com/TradingAgents-AI

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