개요
TradingAgents是一个多智能体交易框架，模拟真实交易公司。它部署专门的大语言模型代理（分析师、研究员、交易员、风险管理）协作评估市场并做出交易决策。该框架支持多种大模型提供商，专为研究设计。
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\n \n\n\n\n \n \n \n \n \n \n\n\n\n \n Deutsch | \n Español | \n français | \n 日本語 | \n 한국어 | \n Português | \n Русский | \n 中文\n\n\n---\n\n# TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework\n\n## News\n- [2026-04] **TradingAgents v0.2.4** released with structured-output agents (Research Manager, Trader, Portfolio Manager), LangGraph checkpoint resume, persistent decision log, DeepSeek/Qwen/GLM/Azure provider support, Docker, and a Windows UTF-8 encoding fix. See [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) for the full list.\n- [2026-03] **TradingAgents v0.2.3** released with multi-language support, GPT-5.4 family models, unified model catalog, backtesting date fidelity, and proxy support.\n- [2026-03] **TradingAgents v0.2.2** released with GPT-5.4/Gemini 3.1/Claude 4.6 model coverage, five-tier rating scale, OpenAI Responses API, Anthropic effort control, and cross-platform stability.\n- [2026-02] **TradingAgents v0.2.0** released with multi-provider LLM support (GPT-5.x, Gemini 3.x, Claude 4.x, Grok 4.x) and improved system architecture.\n- [2026-01] **Trading-R1** [Technical Report](https://arxiv.org/abs/2509.11420) released, with [Terminal](https://github.com/TauricResearch/Trading-R1) expected to land soon.\n\n\n\n \n \n \n \n \n\n\n\n> 🎉 **TradingAgents** officially released! We have received numerous inquiries about the work, and we would like to express our thanks for the enthusiasm in our community.\n>\n> So we decided to fully open-source the framework. Looking forward to building impactful projects with you!\n\n\n\n🚀 [TradingAgents](#tradingagents-framework) | ⚡ [Installation & CLI](#installation-and-cli) | 🎬 [Demo](https://www.youtube.com/watch?v=90gr5lwjIho) | 📦 [Package Usage](#tradingagents-package) | 🤝 [Contributing](#contributing) | 📄 [Citation](#citation)\n\n\n\n## TradingAgents Framework\n\nTradingAgents is a multi-agent trading framework that mirrors the dynamics of real-world trading firms. By deploying specialized LLM-po
FAQ (5)
문제 해결TradingAgents가 'glm-4.7-flash-30b:latest'에 대해 'model not found' 오류로 실패하는 이유는 무엇인가요?
기본 모델 이름이 잘못되었습니다. 이제 TradingAgents는 'glm-4.7-flash:latest'를 사용합니다. 최신 main 브랜치로 업데이트하세요. 임시 해결책으로 다음 명령어로 별칭 모델을 생성하세요: ollama create glm-4.7-flash-30b -f Modelfile, Modelfile에 FROM glm-4.7-flash:latest를 포함하세요.
문제 해결TradingAgents가 RELIANCE.NS와 같은 비미국 주식에 대해 SPY 대비 알파를 표시하는 이유는 무엇인가요?
이것은 리플렉션 계층이 벤치마크로 SPY를 하드코딩한 알려진 버그였습니다. 최신 main 브랜치에서 수정되었습니다. 이제 프레임워크는 티커의 거래소 접미사(예: .NS의 경우 ^NSEI)를 기반으로 지역 인덱스를 자동 선택합니다. 또한 설정에서 benchmark_ticker를 수동으로 설정할 수 있습니다. 설치를 업데이트하거나 최신 코드를 가져와서 수정 사항을 적용하십시오.
문제 해결환경 변수가 설정된 경우 대화형 CLI 선택 단계를 건너뛰는 방법?
CLI를 실행하기 전에 특정 TRADINGAGENTS_* 환경 변수를 설정하세요. 예를 들어, TRADINGAGENTS_OUTPUT_LANGUAGE는 Step 3 (Output Language)을 건너뛰고, TRADINGAGENTS_LLM_PROVIDER는 Step 6 (LLM Provider)을 건너뛰며, TRADINGAGENTS_DEEP_THINK_LLM / TRADINGAGENTS_QUICK_THINK_LLM은 Step 7 (Thinking Agents)을 건너뜁니다. 해당 값은 직접 사용됩니다. 이 기능은 commit 2e67782에서 구현되었습니다.
문제 해결왜 제가 사용자 지정 .env 변수를 설정했는데도 tradingagents가 계속 LLM provider를 요구하나요?
이것은 CLI가 OpenAI 호환 엔드포인트를 가리키는 환경 변수를 반영하지 않던 버그였습니다. 해당 수정 사항(커밋 2e67782 이상)이 포함된 버전을 사용 중인지 확인하십시오. 필요한 환경 변수를 설정하세요: TRADINGAGENTS_LLM_PROVIDER=openai, TRADINGAGENTS_LLM_BACKEND_URL=https://opencode.ai/zen/go/v1, TRADINGAGENTS_DEEP_THINK_LLM=<model>, TRADINGAGENTS_QUICK_THINK_LLM=<model>. 그러면 provider 프롬프트가 자동으로 생략됩니다.
문제 해결TradingAgents가 XAUUSD+ 심볼에 대해 잘못된 금 가격을 표시하는 이유는 무엇인가요?
이것은 최근 커밋(1ff3f07)에서 수정된 심볼 해석 버그입니다. 최신 TradingAgents 버전으로 업데이트하세요. 이제 일반적인 심볼(예: XAUUSD+)을 Yahoo Finance 상품(GC=F, 금)으로 올바르게 매핑합니다. 문제가 지속되면 'GC=F'를 직접 사용하거나 최신 빌드인지 확인하세요.