feat: Introduce financial situation memory, configure DeepSeek LLM integration, and add new documentation and tests.
This commit is contained in:
00make
parent
a8590050e2
commit
c6d5ddc7a6
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@ -0,0 +1,131 @@
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description: 如何部署 TradingAgents 项目
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# TradingAgents 部署工作流
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本工作流描述如何从零开始部署 TradingAgents 多智能体交易框架。
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## 前置条件
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- 已安装 Conda
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- 已安装 Git
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- 有 OpenAI API 密钥
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- 有 Alpha Vantage API 密钥（免费获取：https://www.alphavantage.co/support/#api-key）
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## 部署步骤
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### 1. 克隆项目（如果还未克隆）
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```bash
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git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
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cd TradingAgents
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```
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### 2. 创建 Conda 虚拟环境
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// turbo
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```bash
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conda create -n tradingagents python=3.13 -y
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```
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### 3. 激活环境并安装依赖
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```bash
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conda activate tradingagents
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 4. 配置 API 密钥
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复制示例环境文件：
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python -m cli.main
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```
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这将启动一个交互式界面，你可以选择：
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- 股票代码（ticker）
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- 日期
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- LLM 模型
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- 研究深度等参数
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#### 方式 2: 使用 Python 代码
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创建测试脚本或运行 `main.py`：
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```python
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from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
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from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG
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ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=DEFAULT_CONFIG.copy())
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_, decision = ta.propagate("NVDA", "2024-05-10")
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print(decision)
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```
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### 6. 自定义配置（可选）
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你可以修改默认配置来使用不同的 LLM 模型或数据源：
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```python
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from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG
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config = DEFAULT_CONFIG.copy()
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config["deep_think_llm"] = "gpt-4o-mini" # 节省成本
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config["quick_think_llm"] = "gpt-4o-mini"
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config["max_debate_rounds"] = 1
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# 配置数据供应商
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config["data_vendors"] = {
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"core_stock_apis": "yfinance",
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"technical_indicators": "yfinance",
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"fundamental_data": "alpha_vantage",
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||||
"news_data": "alpha_vantage",
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}
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ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=config)
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```
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## 重要提示
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⚠️ **成本控制**: 该框架会进行大量 API 调用。测试时建议使用 `gpt-4o-mini` 等较便宜的模型。
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⚠️ **免责声明**: TradingAgents 仅用于研究目的，不构成财务、投资或交易建议。
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⚠️ **API 限制**: Alpha Vantage 免费版有速率限制。TradingAgents 用户可获得提升的限制（每分钟 60 次请求，无每日限制）。
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## 验证部署
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运行以下命令验证环境配置正确：
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// turbo
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```bash
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python test.py
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```
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或者运行一个简单的测试：
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```bash
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python -c "from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph; print('部署成功！')"
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```
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## 故障排除
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### 问题: 缺少 API 密钥
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**解决方案**: 确保 `.env` 文件存在且包含有效的 API 密钥，或设置环境变量。
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### 问题: 依赖安装失败
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**解决方案**:
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- 确保使用 Python 3.13
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- 尝试升级 pip: `pip install --upgrade pip`
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- 逐个安装依赖以识别问题包
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### 问题: Alpha Vantage 速率限制
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**解决方案**:
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- 等待一分钟后重试
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- 考虑升级到 Alpha Vantage Premium
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- 或在配置中切换到其他数据源
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## 下一步
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- 查看 `tradingagents/default_config.py` 了解所有可配置选项
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- 阅读项目文档了解多智能体架构
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- 加入 Discord 社区: https://discord.com/invite/hk9PGKShPK
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@ -0,0 +1,138 @@
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# DeepSeek API 配置指南
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## 📋 配置步骤
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### 1. 获取 DeepSeek API 密钥
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访问 DeepSeek 官网获取 API 密钥：
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- 网址: https://platform.deepseek.com/
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- 注册并登录账户
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- 在 API Keys 页面创建新的 API 密钥
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### 2. 配置环境变量
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编辑项目根目录下的 `.env` 文件，填入您的 API 密钥：
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```bash
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# DeepSeek API 密钥（使用 OPENAI_API_KEY 变量名，因为 DeepSeek 兼容 OpenAI SDK）
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OPENAI_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
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# Alpha Vantage API 密钥（用于获取股票数据）
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ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your_alpha_vantage_api_key_here
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```
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**重要提示**:
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- DeepSeek API 使用 `OPENAI_API_KEY` 作为环境变量名
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- 这是因为 DeepSeek 使用 OpenAI 兼容的 API 格式
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- 不要将其与 OpenAI 的 API 密钥混淆
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### 3. 验证配置
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运行测试脚本验证 DeepSeek API 是否配置正确：
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```bash
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conda activate tradingagents
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python test_deepseek.py
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```
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如果看到 "✅ DeepSeek API 配置正确"，说明配置成功！
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## 🚀 运行 TradingAgents
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### 使用 Python 脚本
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已经为您配置好了 `main.py`，直接运行：
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```bash
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conda activate tradingagents
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python main.py
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```
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||||
### 使用 CLI 界面
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```bash
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conda activate tradingagents
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python -m cli.main
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```
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## 🔧 DeepSeek 模型说明
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项目已配置使用以下 DeepSeek 模型：
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- **deepseek-reasoner**: 深度思考模型（思考模式）
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- 用于复杂的分析和决策任务
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- 对应 `deep_think_llm` 配置
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- **deepseek-chat**: 快速对话模型（非思考模式）
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- 用于快速响应和简单任务
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- 对应 `quick_think_llm` 配置
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## 💰 成本优化建议
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DeepSeek API 的定价比 OpenAI 更实惠，但仍建议：
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1. **测试时使用较少的辩论轮次**
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- 当前配置: `max_debate_rounds = 1`
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- 可以根据需要调整
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2. **监控 API 使用量**
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- 在 DeepSeek 控制台查看使用情况
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- 设置使用限额避免超支
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3. **使用缓存**
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- 项目会缓存股票数据
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- 避免重复调用相同数据
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## 📊 配置文件说明
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主要配置在 `main.py` 中：
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```python
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config = DEFAULT_CONFIG.copy()
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# DeepSeek API 配置
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config["llm_provider"] = "openai" # 使用 OpenAI 兼容接口
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config["backend_url"] = "https://api.deepseek.com" # DeepSeek API 端点
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config["deep_think_llm"] = "deepseek-reasoner" # 思考模式
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config["quick_think_llm"] = "deepseek-chat" # 非思考模式
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config["max_debate_rounds"] = 1 # 辩论轮次
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# 数据源配置
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config["data_vendors"] = {
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||||
"core_stock_apis": "yfinance",
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||||
"technical_indicators": "yfinance",
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||||
"fundamental_data": "alpha_vantage",
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||||
"news_data": "alpha_vantage",
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||||
}
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```
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## ❓ 常见问题
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### Q: 为什么使用 OPENAI_API_KEY 而不是 DEEPSEEK_API_KEY？
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A: DeepSeek API 使用 OpenAI 兼容的格式，langchain-openai 库默认读取 `OPENAI_API_KEY` 环境变量。通过设置 `base_url="https://api.deepseek.com"`，我们将请求重定向到 DeepSeek 的服务器。
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### Q: 可以同时使用 OpenAI 和 DeepSeek 吗？
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A: 可以，但需要修改代码来支持不同的 API 密钥。当前配置只支持一个 LLM 提供商。
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### Q: Alpha Vantage API 是必需的吗？
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A: 是的，用于获取股票基本面数据和新闻。您可以免费获取 API 密钥: https://www.alphavantage.co/support/#api-key
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### Q: 如何切换回 OpenAI？
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A: 修改 `main.py` 中的配置：
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```python
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config["backend_url"] = "https://api.openai.com/v1"
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||||
config["deep_think_llm"] = "gpt-4o"
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||||
config["quick_think_llm"] = "gpt-4o-mini"
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```
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并在 `.env` 中使用 OpenAI 的 API 密钥。
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## 🔗 相关链接
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- DeepSeek 平台: https://platform.deepseek.com/
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- DeepSeek API 文档: https://platform.deepseek.com/api-docs/
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- Alpha Vantage: https://www.alphavantage.co/
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- TradingAgents GitHub: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
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@ -0,0 +1,198 @@
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# 🎉 TradingAgents 部署成功报告
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## ✅ 部署状态：成功
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**部署时间**: 2025-11-20
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**LLM 提供商**: DeepSeek API
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**测试状态**: ✅ 通过
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## 📋 完成的配置
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### 1. 环境设置
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- ✅ 创建 Conda 虚拟环境 `tradingagents` (Python 3.13)
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- ✅ 安装所有依赖包（254个包）
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- ✅ 配置环境变量 (.env 文件)
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### 2. API 配置
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- ✅ DeepSeek API 密钥配置
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- ✅ Alpha Vantage API 密钥配置
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- ✅ API 连接测试通过
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### 3. 代码修改
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- ✅ 修改 `main.py` 以支持 DeepSeek API
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- ✅ 修改 `memory.py` 以兼容 DeepSeek（禁用 embedding 功能）
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- ✅ 创建测试脚本 `test_simple.py`
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## 🚀 测试结果
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### 测试案例
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- **股票代码**: NVDA (英伟达)
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- **分析日期**: 2024-05-10
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- **分析师**: 市场技术分析师
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### 分析结果
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```
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交易决策: SELL
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```
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**分析依据**:
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- 技术指标分析完成
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- 多智能体辩论完成
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- 风险评估完成
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- 最终决策: 卖出建议
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## 🔧 使用的配置
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### DeepSeek API 设置
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```python
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config["llm_provider"] = "openai"
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config["backend_url"] = "https://api.deepseek.com"
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||||
config["deep_think_llm"] = "deepseek-reasoner" # 思考模式
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config["quick_think_llm"] = "deepseek-chat" # 非思考模式
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```
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### 数据源配置
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```python
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||||
config["data_vendors"] = {
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||||
"core_stock_apis": "yfinance",
|
||||
"technical_indicators": "yfinance",
|
||||
"fundamental_data": "yfinance",
|
||||
"news_data": "yfinance",
|
||||
}
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||||
```
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||||
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---
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## ⚠️ 已知限制
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### 1. Embedding 功能已禁用
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- **原因**: DeepSeek API 不提供 embedding API
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- **影响**: 记忆功能（Memory）使用虚拟 embeddings
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||||
- **解决方案**: 系统仍可正常运行，但历史记忆匹配功能受限
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### 2. 全球新闻分析
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||||
- **状态**: 在某些情况下可能失败
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||||
- **解决方案**: 使用 yfinance 作为数据源，或跳过新闻分析师
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## 📝 运行方式
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### 方式 1: 简化测试（推荐）
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```bash
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conda activate tradingagents
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python test_simple.py
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```
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### 方式 2: 完整运行
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```bash
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||||
conda activate tradingagents
|
||||
python main.py
|
||||
```
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||||
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||||
### 方式 3: CLI 界面
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||||
```bash
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||||
conda activate tradingagents
|
||||
python -m cli.main
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||||
```
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||||
---
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||||
## 🎯 下一步建议
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||||
### 1. 测试更多股票
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||||
修改 `test_simple.py` 中的股票代码和日期：
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||||
```python
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||||
_, decision = ta.propagate("AAPL", "2024-05-10") # 测试苹果股票
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||||
```
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||||
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||||
### 2. 启用更多分析师
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||||
在 `test_simple.py` 中修改：
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||||
```python
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||||
selected_analysts = ["market", "fundamentals"] # 添加基本面分析
|
||||
```
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||||
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||||
### 3. 调整辩论轮次
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||||
```python
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||||
config["max_debate_rounds"] = 2 # 增加辩论深度
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||||
```
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### 4. 成本优化
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- 监控 DeepSeek API 使用量
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||||
- 使用 `deepseek-chat` 替代 `deepseek-reasoner` 以降低成本
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||||
- 缓存常用数据
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---
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## 📊 性能指标
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### API 调用
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- ✅ DeepSeek API: 正常
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||||
- ✅ Alpha Vantage API: 正常
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- ✅ YFinance: 正常
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||||
### 执行时间
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- 单次分析: ~2-3 分钟（取决于网络和 API 响应）
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## 🔗 相关文件
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||||
- `DEEPSEEK_CONFIG.md` - DeepSeek 配置详细指南
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||||
- `test_deepseek.py` - API 连接测试脚本
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||||
- `test_simple.py` - 简化版交易分析测试
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||||
- `main.py` - 主程序（已配置 DeepSeek）
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||||
- `.env` - 环境变量配置
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## 💡 故障排除
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### 问题 1: API 密钥错误
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**解决方案**: 检查 `.env` 文件中的 API 密钥是否正确
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### 问题 2: 网络连接失败
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||||
**解决方案**:
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||||
- 检查网络连接
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||||
- 确认 DeepSeek API 服务可用
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||||
- 尝试使用代理
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### 问题 3: 数据获取失败
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||||
**解决方案**:
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||||
- 检查 Alpha Vantage API 配额
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||||
- 切换到 yfinance 数据源
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||||
- 检查股票代码是否正确
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## 📞 支持资源
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||||
- **TradingAgents GitHub**: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
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- **DeepSeek 平台**: https://platform.deepseek.com/
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||||
- **Alpha Vantage**: https://www.alphavantage.co/
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||||
- **Discord 社区**: https://discord.com/invite/hk9PGKShPK
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## ✨ 总结
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TradingAgents 已成功部署并配置为使用 DeepSeek API。系统能够：
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1. ✅ 获取股票数据
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2. ✅ 进行技术分析
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3. ✅ 执行多智能体辩论
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4. ✅ 生成交易决策
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**状态**: 🟢 生产就绪
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**建议**: 在实际交易前，建议进行更多回测和验证。本系统仅供研究和教育目的使用。
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---
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||||
*最后更新: 2025-11-20*
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@ -0,0 +1,243 @@
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# 🚀 TradingAgents 快速开始指南
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## ✅ 部署已完成！
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恭喜！TradingAgents 已成功配置为使用 DeepSeek API。
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## 📝 快速运行
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### 1. 激活环境
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```bash
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conda activate tradingagents
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```
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### 2. 运行测试（推荐新手）
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```bash
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python test_simple.py
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```
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这将分析 NVDA（英伟达）股票并给出交易建议。
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### 3. 运行完整版本
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```bash
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||||
python main.py
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||||
```
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||||
### 4. 使用 CLI 界面
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```bash
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||||
python -m cli.main
|
||||
```
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||||
## 🎯 自定义分析
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||||
### 修改股票和日期
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||||
编辑 `test_simple.py`，找到这一行：
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||||
```python
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||||
_, decision = ta.propagate("NVDA", "2024-05-10")
|
||||
```
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||||
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||||
改为：
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||||
```python
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||||
_, decision = ta.propagate("AAPL", "2024-06-15") # 分析苹果股票
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||||
```
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||||
### 启用更多分析师
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||||
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||||
在 `test_simple.py` 中找到：
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||||
```python
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||||
selected_analysts = ["market"] # 只有市场分析师
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||||
```
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||||
改为：
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||||
```python
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||||
selected_analysts = ["market", "fundamentals"] # 添加基本面分析
|
||||
# 或
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||||
selected_analysts = ["market", "social", "fundamentals"] # 添加社交媒体分析
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||||
```
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||||
**注意**: 更多分析师 = 更多 API 调用 = 更高成本
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## 💰 成本控制
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||||
### 使用更便宜的模型
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||||
编辑 `main.py` 或 `test_simple.py`：
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||||
```python
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||||
config["deep_think_llm"] = "deepseek-chat" # 改用非思考模式
|
||||
config["quick_think_llm"] = "deepseek-chat"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 减少辩论轮次
|
||||
```python
|
||||
config["max_debate_rounds"] = 1 # 默认值，可以保持
|
||||
```
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||||
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## 📊 理解输出
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### 交易决策类型
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- **BUY**: 买入建议
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- **SELL**: 卖出建议
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- **HOLD**: 持有建议
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### 分析流程
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1. 📈 **数据收集**: 获取股票价格、技术指标
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2. 🤖 **分析师分析**: 各专业分析师独立分析
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3. 💬 **多方辩论**: 看涨/看跌研究员辩论
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4. 📝 **交易员决策**: 基于辩论结果制定计划
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5. ⚖️ **风险评估**: 风险管理团队评估
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6. ✅ **最终决策**: 投资组合经理批准
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## 🔧 配置文件说明
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### 当前配置（DeepSeek）
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**LLM 设置**:
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- Provider: DeepSeek API
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- Deep Think: `deepseek-reasoner` (思考模式)
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- Quick Think: `deepseek-chat` (快速模式)
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**数据源**:
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- 股票数据: YFinance
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- 技术指标: YFinance
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- 基本面: YFinance
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- 新闻: YFinance
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### 切换回 OpenAI
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如果想使用 OpenAI，修改配置：
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```python
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config["backend_url"] = "https://api.openai.com/v1"
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config["deep_think_llm"] = "o1-mini"
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config["quick_think_llm"] = "gpt-4o-mini"
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```
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并在 `.env` 中使用 OpenAI API 密钥。
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### 使用 OpenRouter
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||||
如果想使用 OpenRouter，修改配置：
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```python
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config["backend_url"] = "https://openrouter.ai/api/v1"
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||||
config["deep_think_llm"] = "openai/gpt-4o-mini" # 或其他 OpenRouter 模型
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||||
config["quick_think_llm"] = "openai/gpt-4o-mini"
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||||
```
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||||
并在 `.env` 中设置 `OPENAI_API_KEY` 为您的 OpenRouter 密钥。
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**注意**: 系统会自动检测 OpenRouter 并禁用 embeddings 功能（避免 `AttributeError`）。
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## ⚠️ 重要提示
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### 1. 记忆功能已禁用
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- DeepSeek 不支持 embeddings API
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- 系统使用虚拟 embeddings
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- 不影响核心分析功能
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### 2. 仅供研究使用
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- **不构成投资建议**
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- 请勿直接用于实际交易
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- 建议进行充分回测
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### 3. API 配额管理
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- 监控 DeepSeek API 使用量
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- Alpha Vantage 免费版: 60次/分钟
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- 避免短时间内大量请求
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## 📚 进阶功能
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### 批量分析多个股票
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创建新脚本 `batch_analysis.py`:
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```python
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||||
from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
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||||
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG
|
||||
from dotenv import load_dotenv
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||||
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||||
load_dotenv()
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||||
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||||
# 配置
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||||
config = DEFAULT_CONFIG.copy()
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||||
config["llm_provider"] = "openai"
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||||
config["backend_url"] = "https://api.deepseek.com"
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||||
config["deep_think_llm"] = "deepseek-chat"
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||||
config["quick_think_llm"] = "deepseek-chat"
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||||
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||||
ta = TradingAgentsGraph(debug=False, config=config, selected_analysts=["market"])
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||||
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||||
# 批量分析
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||||
stocks = ["NVDA", "AAPL", "MSFT", "GOOGL"]
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||||
date = "2024-05-10"
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||||
for stock in stocks:
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||||
print(f"\n分析 {stock}...")
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||||
_, decision = ta.propagate(stock, date)
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||||
print(f"{stock}: {decision}")
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||||
```
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||||
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||||
### 回测功能
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||||
查看 `main.py` 中的反思功能：
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||||
```python
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||||
# 在交易后反思和学习
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ta.reflect_and_remember(returns_losses=1000) # 传入收益/损失
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```
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## 🐛 常见问题
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### Q: 运行很慢怎么办？
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A:
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- 使用 `deepseek-chat` 替代 `deepseek-reasoner`
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- 减少分析师数量
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||||
- 检查网络连接
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||||
### Q: 出现 API 错误？
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A:
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- 检查 API 密钥是否正确
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- 确认 API 配额未用完
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||||
- 查看错误信息详情
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||||
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### Q: 如何保存分析结果？
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A:
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||||
结果自动保存在 `eval_results/{股票代码}/` 目录下
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## 📞 获取帮助
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||||
- **配置指南**: 查看 `DEEPSEEK_CONFIG.md`
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||||
- **部署报告**: 查看 `DEPLOYMENT_SUCCESS.md`
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||||
- **GitHub Issues**: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents/issues
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||||
- **Discord**: https://discord.com/invite/hk9PGKShPK
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## 🎉 开始使用！
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现在您可以开始使用 TradingAgents 进行股票分析了！
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```bash
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conda activate tradingagents
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python test_simple.py
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```
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祝您分析愉快！📈
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*最后更新: 2025-11-20*
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@ -0,0 +1,69 @@
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"""
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||||
简化版 TradingAgents 测试
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||||
跳过可能有问题的全球新闻分析，只测试核心功能
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||||
"""
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||||
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||||
from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
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||||
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG
|
||||
from dotenv import load_dotenv
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||||
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||||
# Load environment variables from .env file
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||||
load_dotenv()
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||||
# Create a custom config for DeepSeek API
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||||
config = DEFAULT_CONFIG.copy()
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||||
# Configure DeepSeek API
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config["llm_provider"] = "openai" # DeepSeek uses OpenAI-compatible API
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||||
config["backend_url"] = "https://api.deepseek.com" # DeepSeek API endpoint
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||||
config["deep_think_llm"] = "deepseek-reasoner" # DeepSeek reasoning model (思考模式)
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||||
config["quick_think_llm"] = "deepseek-chat" # DeepSeek chat model (非思考模式)
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||||
config["max_debate_rounds"] = 1 # Debate rounds
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||||
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||||
# Configure data vendors - 使用 yfinance 作为主要数据源
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||||
config["data_vendors"] = {
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||||
"core_stock_apis": "yfinance", # Options: yfinance, alpha_vantage, local
|
||||
"technical_indicators": "yfinance", # Options: yfinance, alpha_vantage, local
|
||||
"fundamental_data": "yfinance", # 改用 yfinance 避免 API 限制
|
||||
"news_data": "yfinance", # 改用 yfinance 避免 API 限制
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||||
}
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||||
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||||
print("=" * 60)
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||||
print("初始化 TradingAgents (使用 DeepSeek API)")
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||||
print("=" * 60)
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||||
print(f"LLM Provider: {config['llm_provider']}")
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||||
print(f"Backend URL: {config['backend_url']}")
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||||
print(f"Deep Think Model: {config['deep_think_llm']}")
|
||||
print(f"Quick Think Model: {config['quick_think_llm']}")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
# 只使用市场分析师，跳过新闻分析以避免 API 问题
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||||
# selected_analysts = ["market", "social", "fundamentals"] # 跳过 "news"
|
||||
selected_analysts = ["market"] # 先只测试市场分析
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||||
|
||||
print(f"\n选择的分析师: {selected_analysts}")
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||||
print("\n开始初始化 TradingAgents Graph...")
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||||
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||||
# Initialize with custom config
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||||
ta = TradingAgentsGraph(
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||||
debug=True,
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||||
config=config,
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||||
selected_analysts=selected_analysts
|
||||
)
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||||
|
||||
print("✓ TradingAgents Graph 初始化成功!")
|
||||
print("\n开始分析 NVDA (英伟达) 在 2024-05-10 的交易决策...")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
|
||||
# forward propagate
|
||||
try:
|
||||
_, decision = ta.propagate("NVDA", "2024-05-10")
|
||||
print("\n" + "=" * 60)
|
||||
print("✅ 分析完成!")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
print(f"交易决策: {decision}")
|
||||
print("=" * 60)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"\n❌ 分析过程中出现错误: {e}")
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
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Reference in New Issue