Um conjunto de skills para Claude Code e Codex que pesquisa empresas de capital aberto sob a ótica do investimento em valor, aplicando as abordagens de Buffett, Munger, Duan Yongping e Li Lu com análise multiagente.
simonlin1212/TradingAgents-astock
Framework de pesquisa de investimentos multiagente com LLM, especializado em ações A, derivado do TradingAgents, com sete perfis de analista e debate entre otimistas e pessimistas.
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- Último commit
- há 8 dias
Esta página apresenta um projeto de código aberto e não constitui aconselhamento de investimento. Negociar e investir pode gerar perdas: avalie o risco por conta própria e siga as leis do seu país antes de usá-lo.
O que é?
TradingAgents-Astock é um fork do framework de pesquisa multiagente TradingAgents, adaptado ao mercado chinês de ações A. Ele substitui as fontes de dados voltadas ao mercado dos EUA por feeds gratuitos de conexão direta, como mootdx, Eastmoney, Sina e Tonghuashun, e inclui analistas especializados em ações A que cobrem políticas, atividade de investidores de curto prazo (龙虎榜) e vencimentos de períodos de lockup.
O pipeline executa sete analistas, seguidos por um debate entre otimistas e pessimistas, um gerente de pesquisa, um trader, um debate de risco entre três posições e um gestor de portfólio. Restrições de negociação do mercado de ações A, como T+1, limites de preço e tamanho dos lotes, fazem parte da lógica do trader. Os relatórios são escritos em chinês, enquanto os debates internos ocorrem em inglês. Os usuários escolhem os provedores de LLM pela configuração, e o projeto inclui uma interface web em Streamlit, uma CLI e um comando de estatísticas de desempenho que mede a precisão direcional histórica em relação ao CSI 300.
O projeto é apresentado como uma implementação de engenharia para pesquisa e ensino. Ele não fornece recomendações de investimento, e os resultados são gerados por IA e podem conter erros.
Recursos principais
- 01Sete perfis de analista que cobrem mercado, sentimento, notícias, fundamentos, políticas, investidores de curto prazo e vencimentos de períodos de lockup.
- 02Debate entre otimistas e pessimistas, seguido por um debate de risco entre três posições antes da decisão final.
- 03Fontes de dados gratuitas que não exigem chave de API, incluindo mootdx, Eastmoney, Sina e Tonghuashun.
- 04Regras de negociação de ações A, como T+1, limites de preço e tamanho dos lotes, incorporadas ao perfil do trader.
- 05Provedores de LLM configuráveis, incluindo gateways compatíveis com OpenAI e atribuição de modelos por perfil.
- 06Interface web em Streamlit, CLI e um comando de desempenho que informa a precisão direcional em relação ao CSI 300.
Casos de uso
- Estudar como funciona o debate multiagente com textos financeiros do mercado de ações A.
- Aprender a integrar fontes de dados do mercado chinês a um pipeline de agentes com LLM.
- Executar análises em lote de tickers de ações A para gerar relatórios estruturados em chinês para revisão.
- Avaliar retrospectivamente a precisão direcional histórica de um fluxo de decisão com LLM em relação ao CSI 300.
Início rápido
- 1
Clone o repositório
git clone https://github.com/simonlin1212/tradingagents-astock.git - 2
Acesse o diretório do projeto
cd tradingagents-astock - 3
Instale o pacote em modo editável (Python 3.10 ou superior)
pip install -e . - 4
Crie um arquivo .env com a chave de API do seu provedor de LLM e, em seguida, execute a análise pela CLI
tradingagents
Antes de usar
- Cada análise faz cerca de 30 a 50 chamadas ao LLM, por isso, por padrão, é necessária uma chave de API paga.
- Os resultados destinam-se apenas à pesquisa e à educação e não constituem aconselhamento de investimento.
- As solicitações ao Eastmoney estão sujeitas a limites de taxa, portanto, execuções em lote grandes são lentas.
Em coleções
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é TradingAgents-astock?
- Framework de pesquisa de investimentos multiagente com LLM, especializado em ações A, derivado do TradingAgents, com sete perfis de analista e debate entre otimistas e pessimistas. TradingAgents-Astock é um fork do framework de pesquisa multiagente TradingAgents, adaptado ao mercado chinês de ações A. Ele substitui as fontes de dados voltadas ao mercado dos EUA por feeds gratuitos de conexão direta, como mootdx, Eastmoney, Sina e Tonghuashun, e inclui analistas especializados em ações A que cobrem políticas, atividade de investidores de curto prazo (龙虎榜) e vencimentos de períodos de lockup.
- TradingAgents-astock é gratuito? Qual é a licença?
- TradingAgents-astock é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- TradingAgents-astock ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de TradingAgents-astock foi em 30 de out. de 2026.
- Para que posso usar TradingAgents-astock?
- Estudar como funciona o debate multiagente com textos financeiros do mercado de ações A. Aprender a integrar fontes de dados do mercado chinês a um pipeline de agentes com LLM. Executar análises em lote de tickers de ações A para gerar relatórios estruturados em chinês para revisão. Avaliar retrospectivamente a precisão direcional histórica de um fluxo de decisão com LLM em relação ao CSI 300.
- Como instalar TradingAgents-astock?
- Clone o repositório: git clone https://github.com/simonlin1212/tradingagents-astock.git Acesse o diretório do projeto: cd tradingagents-astock Instale o pacote em modo editável (Python 3.10 ou superior): pip install -e . Crie um arquivo .env com a chave de API do seu provedor de LLM e, em seguida, execute a análise pela CLI: tradingagents
- Onde consigo TradingAgents-astock?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/simonlin1212/TradingAgents-astock
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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