A株深度特化した複数エージェント投研フレームワーク。TradingAgents の A 株向け fork で、7人のアナリストが政策・游资・解禁などの中国株特有要因を分析し、Bull/Bear 辩论と三方風控を経て最終評級を出す。
中辛 の解説
Python で実装された LLM ベースのエージェントシステムです。mootdx・东财・新浪・同花顺などの無料データソースから直接データを取得し、7 人のアナリストが個別レポートを生成します。その後、Bull と Bear の研究員が英語で複数ラウンド辩論し、Research Manager が深い思考で総合判定を下し、Trader が A 株規制を尊重した売買案を作成します。最後に三方の風控評議が行われ、Portfolio Manager が最終的な Buy/Hold/Sell 評級と根拠を出力します。デモや詳細な説明は GitHub の Web UI（Streamlit）で確認できます。難易度は中程度で、Python 3.10 以上があれば動作します。
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- A 株銘柄の投資判定を AI エージェント複数が辩论して下す際に、政策・游资・解禁などの中国株特有要因を自動反映させたい場合
- トレーディング研究室で複数の分析観点を構造化して記録し、判定の正確性を事後検証したい場合
- オープンソースで外部 API 依存なく、無料データソースだけで多層エージェント分析を実装したい場合
핵심 기능
대안 대비 차별점
米国株向けの TradingAgents を単に翻訳するのではなく、A 株の監管政策・游資力学・解禁リスク・T+1 制度・漲跌停制限などを構造的に組み込んだ深度特化版であり、全てのデータソースが無料・IP 制限なし・API キー不要（LLM プロバイダーの認証のみ）である点が特徴です。
食べた人たち
実際に使ってみた人の記録です — 一言も完走の記録も、確認のうえで公開しています。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
준비물
- Python 3.10 以上
- LLM API Key（MiniMax / DeepSeek / Anthropic / Qwen / GLM / OpenAI など複数から選択可能）
すぐ動かしてみるPython (uv)
ギット飯がリポジトリの構成を確認して組み立てた実行コマンドです。ターミナルに貼り付ければ、取得から実行までまとめて進みます。
git clone --depth 1 https://github.com/simonlin1212/TradingAgents-astock.git && cd TradingAgents-astock && uv sync && uv run python main.py
uv가 없다면: brew install uv
コードは自分の環境で動きます — はじめて見るリポジトリなら、中身にひととおり目を通してから実行するのがおすすめです。
README가 안내하는 자세한 단계 보기
- リポジトリをクローンして依存関係をインストール
git clone https://github.com/simonlin1212/tradingagents-astock.git
cd tradingagents-astock
pip install -e .
- プロジェクトルートに
.envファイルを作成し、LLM プロバイダーの認証情報を設定
# MiniMax（推奨、国内直結、コストパフォーマンス優秀）
MINIMAX_API_KEY=sk-xxx
# または DeepSeek
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx
# または Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxx
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.kimi.com/coding/
# 他のプロバイダーの詳細は README を参照
- Web UI を起動
tradingagents-web
ブラウザで http://localhost:8501 にアクセス
- または Python スクリプトで直接実行
from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
config = {
"llm_provider": "minimax",
"deep_think_llm": "MiniMax-M2.7",
"quick_think_llm": "MiniMax-M2.7-highspeed",
"output_language": "Chinese",
}
ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=config)
final_state, decision = ta.propagate("688017", "2026-05-12")
print(decision)
- または CLI で対話型実行
tradingagents # 対話型 CLI を起動
tradingagents analyze # 同上
- 過去の判定の正確性を統計
tradingagents performance # 人間が読みやすいレポート
tradingagents performance --json # マシンが読む JSON 形式
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try simonlin1212/TradingAgents-astock
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
これを仕事に活かす
味見がすんだら次は応用です — 仕事やビジネスに活かす方法をまとめました。
レシピ — AI にこのまま頼んでみてください
レシピを読み込んでいます…
スター推移 · 7日
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2026 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/simonlin1212/TradingAgents-astock)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る