simonlin1212/TradingAgents-astock

A 주식 시장 특화 다중 에이전트 투자 연구 프레임워크 - LLM 기반 분석가 7명이 토론하는 자동 리포팅 시스템

완성 앱맘대로 써도 됨 · Apache-2.0투자·금융Python난이도
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719포크4이슈
데모·홈페이지 열기arxiv.org

중간맛 분석

Python 3.10+에 pip install -e .로 설치 가능하며 MiniMax·DeepSeek·ChatGPT 등 10개 LLM 공급사를 지원합니다. Streamlit 웹 UI와 모두 제공하고, 종목코드 6자리만 입력하면 7명 분석가 리포트·벌베어 논쟁·위험 토론·최종 평가를 15-30분 내에 마크다운/PDF로 뽑아줍니다. 데모는 examples/run_cases.py에서 688017(NVIDIA China)를 자동 분석하거나 웹 UI에서 직접 시도할 수 있어요.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 개인 투자자가 A주식 종목 분석 리포트를 자동 생성하고 투자 방향성을 판단할 때
  • 투자 연구팀이 다양한 분석 관점(기술·뉴스·정책·게임머니 등)을 빠르게 종합 정리해야 할 때
  • 대학·금융교육 기관에서 멀티에이전트 AI가 재무 분석에 어떻게 적용되는지 연구·학습할 때

핵심 기능

7개 분석가 자동 리포팅(기술·뉴스·기본면·정책·게임머니·해제 추적)Bull vs Bear 논쟁 및 3진 위험 토론 자동 수행A주식 거래규제(T+1·涨跌停·최소 수량) 완전 반영무료 데이터소스만 사용(mootdx·동방·신랑·동화순 직연, API Key 불필요)

대안 대비 차별점

원본 TradingAgents는 미국 주식용이지만 본 포크는 A주식 데이터·거래규칙·정책 변수를 완전히 구현했으며, 외부 서비스 의존 없이 pip install로 즉시 실행 가능한 오픈소스 구현입니다.

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

  • 🍚🍚🍚uv sync가 의존성 충돌(mootdx의 옛 httpx ↔ Gemini 연동의 새 httpx)로 바로 막혀요. pyproject의 google 옵션을 비우면 설치까지는 잘 됩니다 — 업스트림에 이슈(#87)로 알려뒀어요. 중국 A주 전용 프레임워크라 국내 실전 활용은 제한적이지만, 멀티에이전트 투자 리서치 구조 자체는 참고할 만해요.

    — 익명

다른 레포 시식평 구경하기 →

이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

아직 이 레포로 만든 완주 인증이 없어요. 첫 밥도장을 찍어보세요!

이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Python 3.10 이상
  • LLM API Key(MiniMax/DeepSeek/ChatGPT/Claude/통의/GLM 등 10개 지원)

바로 차려먹기Python (uv)

깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.

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

코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 저장소 복제 및 설치
git clone https://github.com/simonlin1212/tradingagents-astock.git
cd tradingagents-astock
pip install -e .
  1. 프로젝트 루트에 .env 파일 생성 후 LLM 공급사 선택(예: MiniMax)
MINIMAX_API_KEY=sk-xxx
  1. Streamlit 웹 UI 실행
tradingagents-web

또는

streamlit run web/app.py

  1. 브라우저에서 http://localhost:8501 접속 후 종목 코드(예: 688017) 입력 후 분석 시작

  2. Python 코드로 직접 실행(선택사항)

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)

깃밥트라이로 맛보기

받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.

터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.

npx gitbap-try simonlin1212/TradingAgents-astock

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

이걸로 써먹는 법

맛봤다면 이제 써먹을 차례 — 이 레포를 내 일과 사업에 응용하는 방법을 모아뒀어요.

🍳 레시피 — AI에게 이대로 시켜보세요

레시피 불러오는 중…

별 추이 · 7일

2,684+91 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

베스트 샘플샘플 점수 68/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

「투자·금융」 이런 레포, 매주 받아보실래요?

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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/simonlin1212/TradingAgents-astock.svg)](https://www.gitbap.com/r/simonlin1212/TradingAgents-astock)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.

방법 ① 커넥터 URL

클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.

https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기