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Python
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# TradingAgents 国内AI大模型版本
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# 使用国内免费大模型进行股票分析
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import os
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import sys
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# 尝试导入dotenv
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv() # 加载.env文件中的环境变量
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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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def check_environment():
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"""检查环境变量和依赖"""
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print("🔍 检查环境配置...")
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# 检查是否有API密钥
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api_keys = {
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"通义千问": os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
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"文心一言": os.getenv("BAIDU_API_KEY") and os.getenv("BAIDU_SECRET_KEY"),
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"智谱AI": os.getenv("ZHIPU_API_KEY"),
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"月之暗面Kimi": os.getenv("MOONSHOT_API_KEY")
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}
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available_models = [name for name, has_key in api_keys.items() if has_key]
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if not available_models:
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print("❌ 错误：未找到任何AI模型的API密钥！")
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print("\n请设置以下环境变量之一：")
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print(" 通义千问: export DASHSCOPE_API_KEY='your_key'")
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print(" 文心一言: export BAIDU_API_KEY='your_key' && export BAIDU_SECRET_KEY='your_secret'")
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print(" 智谱AI: export ZHIPU_API_KEY='your_key'")
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print(" 月之暗面Kimi: export MOONSHOT_API_KEY='your_key'")
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return False
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print(f"✅ 找到可用的AI模型: {', '.join(available_models)}")
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return True
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def create_config():
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"""创建优化的配置"""
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config = DEFAULT_CONFIG.copy()
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# 根据可用的API密钥选择模型
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if os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"):
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# 使用通义千问（推荐）
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config["llm_provider"] = "qwen"
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config["deep_think_llm"] = "qwen-plus"
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config["quick_think_llm"] = "qwen-turbo"
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config["backend_url"] = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
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print("🤖 使用通义千问模型")
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elif os.getenv("BAIDU_API_KEY") and os.getenv("BAIDU_SECRET_KEY"):
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# 使用文心一言
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config["llm_provider"] = "ernie"
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config["deep_think_llm"] = "ernie-4.0-8k"
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config["quick_think_llm"] = "ernie-3.5-8k"
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config["backend_url"] = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat"
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print("🤖 使用文心一言模型")
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elif os.getenv("ZHIPU_API_KEY"):
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# 使用智谱AI
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config["llm_provider"] = "glm"
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config["deep_think_llm"] = "glm-4"
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config["quick_think_llm"] = "glm-4"
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config["backend_url"] = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
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print("🤖 使用智谱AI模型")
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elif os.getenv("MOONSHOT_API_KEY"):
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# 使用月之暗面Kimi
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config["llm_provider"] = "kimi"
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config["deep_think_llm"] = "moonshot-v1-32k"
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config["quick_think_llm"] = "moonshot-v1-8k"
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config["backend_url"] = "https://api.moonshot.cn/v1"
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print("🤖 使用月之暗面Kimi模型")
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# 优化配置参数
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config["max_debate_rounds"] = 1 # 减少API调用次数
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config["online_tools"] = False # 使用离线数据，减少API调用
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config["max_recur_limit"] = 50 # 限制递归次数
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return config
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def main():
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"""主函数"""
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print("🚀 TradingAgents 国内AI大模型版本")
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print("=" * 50)
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# 检查环境
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if not check_environment():
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sys.exit(1)
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# 创建配置
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config = create_config()
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try:
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# 初始化交易代理图
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print("\n🔧 初始化交易代理系统...")
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ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=config)
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print("✅ 系统初始化完成")
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# 运行交易分析
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print("\n📊 开始股票分析...")
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print("分析目标: NVDA (英伟达)")
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print("分析日期: 2024-05-10")
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print("-" * 30)
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# 执行分析
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_, decision = ta.propagate("NVDA", "2024-05-10")
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# 输出结果
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print("\n" + "=" * 50)
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print("📈 分析结果:")
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print("=" * 50)
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print(decision)
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print("=" * 50)
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print("\n✅ 分析完成！")
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except Exception as e:
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print(f"\n❌ 分析过程中出现错误: {str(e)}")
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print(f"错误类型: {type(e).__name__}")
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# 打印详细的错误信息
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import traceback
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print("\n🔍 详细错误信息:")
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traceback.print_exc()
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print("\n💡 可能的解决方案:")
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print("1. 检查API密钥是否正确")
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print("2. 检查网络连接")
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print("3. 检查API额度是否用完")
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print("4. 检查依赖包是否完整安装")
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print("5. 查看详细错误信息进行排查")
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sys.exit(1)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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