Entorno open source para agentes autónomos de larga duración que coordina subagentes, memoria y sandboxes para investigar, programar y crear durante minutos u horas.
84,2 mil11,8 milPythonMITActualizado hace 9 horas
TauricResearch/TradingAgents
Framework open source de LLM multiagente que simula una firma de trading, con agentes analistas, investigadores, traders y de riesgos que debaten decisiones de mercado.
- Estrellas
- 111,998
- Forks
- 21,644
- Issues abiertos
- 99
- Último commit
- hace 4 días
¿Qué es?
TradingAgents es un framework de Python basado en LangGraph que modela una firma de trading como un conjunto de agentes impulsados por LLM. Los analistas de fundamentales, sentimiento, noticias y análisis técnico recopilan datos con sus propias herramientas; después, los investigadores alcistas y bajistas debaten sus informes. Un trader propone una operación y el equipo de gestión de riesgos y un Portfolio Manager la aprueban o rechazan; si se aprueba, la orden se envía a un exchange simulado.
El proyecto admite muchos proveedores de modelos, como OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, Ollama y cualquier endpoint compatible con OpenAI, y permite ejecutar los niveles de razonamiento rápido y profundo con distintos proveedores. Ofrece una CLI interactiva, una API de Python, configuración con Docker, reanudación desde checkpoints, un registro persistente de memoria de decisiones y un módulo de backtesting que evalúa las decisiones sobre una cuadrícula de tickers y fechas. Sus fuentes de datos incluyen Yahoo Finance, documentos de SEC EDGAR y datos macroeconómicos de FRED, y funciona en varios mercados.
El framework está pensado para investigar el análisis multiagente, no como estrategia de trading. Los resultados varían entre ejecuciones porque el muestreo de los modelos de lenguaje y los datos en tiempo real son no deterministas.
Funciones clave
- 01Los agentes analistas, investigadores, traders y de riesgos colaboran y debaten antes de tomar una decisión.
- 02Admite OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, Ollama y cualquier endpoint compatible con OpenAI.
- 03CLI interactiva, API de Python y configuración con Docker.
- 04Reanudación desde checkpoints y un registro persistente de memoria de decisiones.
- 05Backtesting sobre una cuadrícula de tickers y fechas.
- 06Incluye datos de Yahoo Finance, SEC EDGAR y FRED de varios mercados.
Casos de uso
- Investigar cómo razonan los sistemas de LLM multiagente sobre decisiones financieras.
- Crear prototipos de flujos de trabajo de agentes con LangGraph y datos de mercado reales.
- Hacer backtesting de análisis basados en LLM con datos históricos de distintos tickers y fechas.
- Comparar proveedores de modelos en el mismo flujo de trading.
Inicio rápido
- 1
Clona el repositorio
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git - 2
Entra en la carpeta del proyecto
cd TradingAgents - 3
Crea un entorno de Python 3.13 con conda
conda create -n tradingagents python=3.13 - 4
Instala el paquete y sus dependencias
pip install .
Antes de usarlo
- Está diseñado únicamente con fines de investigación y no pretende ofrecer asesoramiento financiero ni de trading.
- Necesita una clave de API de un proveedor de LLM o una configuración de modelo local, como Ollama.
- El rendimiento del trading puede variar según los modelos elegidos, la temperatura, la calidad de los datos y otros factores no deterministas.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es TradingAgents?
- Framework open source de LLM multiagente que simula una firma de trading, con agentes analistas, investigadores, traders y de riesgos que debaten decisiones de mercado. TradingAgents es un framework de Python basado en LangGraph que modela una firma de trading como un conjunto de agentes impulsados por LLM. Los analistas de fundamentales, sentimiento, noticias y análisis técnico recopilan datos con sus propias herramientas; después, los investigadores alcistas y bajistas debaten sus informes. Un trader propone una operación y el equipo de gestión de riesgos y un Portfolio Manager la aprueban o rechazan; si se aprueba, la orden se envía a un exchange simulado.
- ¿TradingAgents es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- TradingAgents es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿TradingAgents sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de TradingAgents fue el 16 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar TradingAgents?
- Investigar cómo razonan los sistemas de LLM multiagente sobre decisiones financieras. Crear prototipos de flujos de trabajo de agentes con LangGraph y datos de mercado reales. Hacer backtesting de análisis basados en LLM con datos históricos de distintos tickers y fechas. Comparar proveedores de modelos en el mismo flujo de trading.
- ¿Cómo se instala TradingAgents?
- Clona el repositorio: git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git Entra en la carpeta del proyecto: cd TradingAgents Crea un entorno de Python 3.13 con conda: conda create -n tradingagents python=3.13 Instala el paquete y sus dependencias: pip install .
- ¿Dónde consigo TradingAgents?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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