TauricResearch/TradingAgents

LLM 기반 다중 에이전트가 협력하여 주식 거래 결정을 내리는 AI 트레이딩 프레임워크

완성 앱맘대로 써도 됨 · Apache-2.0LLM 도구·RAG난이도
86,467+7이번 주16,698157Python
데모·홈페이지 열기arxiv.org
중간맛 분석

Python 기반, LangGraph로 구축되어 모듈성과 유연성 제공. OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen 등 다양한 LLM 제공자 지원. CLI를 통해 즉시 실행 가능하며, 결정 로그와 체크포인트 복구 기능 제공. 현재 v0.2.5 버전(2026-05 업데이트됨)으로 기본분석, 감정분석, 뉴스분석, 기술분석, 리스크관리, 포트폴리오 매니지먼트 전체 파이프라인 포함.

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이럴 때 쓰면 좋아요

  • 주식 거래 알고리즘 연구 및 백테스팅
  • 포트폴리오 분석 및 거래 신호 생성
  • 금융 뉴스와 시장 심리 분석을 통한 거래 전략 검증

핵심 기능

다중 에이전트 협력 토론 (기본/감정/뉴스/기술 분석)실시간 리스크 관리 및 포트폴리오 결정의사결정 로그 및 과거 거래 피드백 학습

대안 대비 차별점

실제 거래소의 조직 구조를 모방한 역할 분담과 에이전트 간 동적 토론으로, 단순 자동화 트레이딩이 아닌 균형잡힌 다각 분석을 제공하는 점이 차별점입니다.

준비물
  • Python 3.12
  • LLM API 키 (OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax 중 하나)
  • Alpha Vantage API 키 (선택사항)
  • Yahoo Finance (자동)
바로 시작하기
  1. 저장소 클론 및 가상환경 생성
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents
conda create -n tradingagents python=3.12
conda activate tradingagents
  1. 패키지 및 의존성 설치
pip install .
  1. API 키 설정 (.env 파일 생성)
cp .env.example .env

.env 파일을 열어 사용할 LLM 제공자의 API 키 입력 (예: OPENAI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY 등)

  1. CLI 실행
tradingagents
  1. Python 코드에서 사용 (선택)
from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=DEFAULT_CONFIG.copy())
_, decision = ta.propagate("NVDA", "2026-01-15")
print(decision)
별 추이 · 7일
86,467+7 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 52/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2024년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기