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# TradingAgents - 多代理交易分析系統
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> 基於 LangGraph 的智能股票交易分析平台，結合多個 AI 代理進行協作決策
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- GitHub: [MarkLo127/TradingAgents](https://github.com/MarkLo127/TradingAgents)
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## 系統架構
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### 後端架構 (FastAPI)
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backend/
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├── __main__.py # 應用入口點
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├── requirements.txt # Python 依賴
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└── app/
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├── main.py # FastAPI 應用主程式
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├── api/ # API 路由層
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│ ├── routes.py # 分析、配置等 API 端點
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│ └── dependencies.py # 依賴注入
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├── core/ # 核心配置
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│ ├── config.py # 環境變數設定
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│ └── cors.py # CORS 配置
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├── models/ # 數據模型
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│ └── schemas.py # Pydantic 數據模式
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└── services/ # 業務邏輯
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├── trading_service.py # TradingAgents 整合
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└── price_service.py # 股價數據處理
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**核心技術棧**：
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- **FastAPI**: 現代化異步 Web 框架
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- **Pydantic**: 數據驗證與序列化
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- **LangGraph**: 多代理工作流編排
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- **LangChain**: LLM 整合框架
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- **Chromadb**: 向量數據庫（記憶系統）
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- **yfinance**: 股票數據獲取
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### 前端架構 (Next.js)
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frontend/
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├── app/ # Next.js 應用路由
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│ ├── layout.tsx # 根佈局
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│ ├── page.tsx # 首頁
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│ └── analysis/ # 分析功能
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│ ├── page.tsx # 分析表單頁面
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│ └── results/ # 結果展示頁面
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├── components/ # React 組件
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│ ├── analysis/ # 分析相關組件
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│ │ ├── AnalysisForm.tsx # 分析參數表單
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│ │ ├── TradingDecision.tsx # 交易決策展示
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│ │ ├── AnalystReport.tsx # 分析師報告
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│ │ └── PriceChart.tsx # 股價圖表
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│ ├── layout/ # 佈局組件
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│ │ ├── Header.tsx # 導航欄
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│ │ └── Footer.tsx # 頁腳
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│ ├── shared/ # 共用組件
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│ └── ui/ # shadcn/ui 基礎組件
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├── context/ # React Context
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│ └── AnalysisContext.tsx # 分析結果共享
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├── hooks/ # 自定義 Hooks
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│ ├── useAnalysis.ts # 分析請求管理
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│ └── useConfig.ts # 配置獲取
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└── lib/ # 工具函數
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├── api.ts # API 客戶端
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├── types.ts # TypeScript 類型
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└── utils.ts # 輔助函數
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**核心技術棧**：
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- **Next.js 16**: React 全棧框架
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- **TypeScript**: 靜態類型檢查
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- **Tailwind CSS**: 實用優先的 CSS 框架
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- **shadcn/ui**: 可定制的 UI 組件庫
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- **React Hook Form + Zod**: 表單驗證
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- **Recharts**: 數據可視化
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- **Axios**: HTTP 客戶端
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- **react-markdown**: Markdown 渲染
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## 安裝步驟
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### 前置要求
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- **Python**: 3.10 或以上
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- **Node.js**: 18.x 或以上
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- **pnpm**: 最新版本
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- **Conda**: (推薦) 用於 Python 環境管理
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- **API 金鑰**:
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- OpenAI API Key (必需)
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- Alpha Vantage API Key (可選，用於更詳細數據)
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### 1. 克隆專案
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```bash
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git clone https://github.com/MarkLo127/TradingAgents.git
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cd TradingAgents
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```
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### 2. 後端設置
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#### 2.1 創建 Python 環境
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```bash
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# 使用 Conda (推薦)
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conda create -n tradingagents python=3.13
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conda activate tradingagents
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```
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#### 2.2 安裝依賴
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```bash
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# 安裝 TradingAgents 核心
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pip install -e .
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# 安裝後端依賴
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pip install -r backend/requirements.txt
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```
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#### 2.3 環境配置
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在專案根目錄創建 `.env` 文件：
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```bash
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# API 金鑰
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OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-api-key
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OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
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ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your-alpha-vantage-key # 可選
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# 後端配置
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BACKEND_HOST=0.0.0.0
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BACKEND_PORT=8000
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# CORS 配置
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CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,http://127.0.0.1:3000
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```
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#### 2.4 啟動後端
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```bash
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# 從專案根目錄運行
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python -m backend
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```
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後端將運行在 `http://localhost:8000`
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- API 文檔: http://localhost:8000/docs
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- 健康檢查: http://localhost:8000/api/health
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### 3. 前端設置
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#### 3.1 安裝依賴
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```bash
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pnpm -C frontend i
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```
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#### 3.2 啟動前端
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```bash
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pnpm -C frontend dev
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```
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前端將運行在 `http://localhost:3000`
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### Docker 部署
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```bash
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# 使用 Docker Compose 啟動
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docker-compose up -d
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# 查看日誌
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docker-compose logs -f
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# 停止服務
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docker-compose down -v
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### 使用流程
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1. **訪問首頁** - 查看功能介紹
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2. **進入分析頁面** - 點擊"開始分析"
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3. **配置參數**：
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- 選擇分析師團隊（市場、情緒、新聞、基本面）
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- 輸入股票代碼（如 NVDA, AAPL, TSLA）
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- 選擇分析日期
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- 設定研究深度（淺層/中等/深層）
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- 選擇 LLM 模型
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- 輸入 API 金鑰
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4. **執行分析** - 點擊"執行分析"按鈕
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5. **查看結果** - 自動跳轉至結果頁面，查看：
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- 交易決策（買入/賣出/持有）
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- 股價走勢圖表
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- 各分析師詳細報告
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## 核心功能
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### 多代理協作系統
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- **市場分析師**: 技術指標與價格走勢分析
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- **情緒分析師**: 社交媒體情緒分析
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- **新聞分析師**: 新聞事件影響評估
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- **基本面分析師**: 財務數據與估值分析
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- **研究團隊**: 看漲/看跌辯論機制
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- **交易員**: 投資計劃制定
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- **風險管理**: 風險評估與倉位管理
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### 智能特性
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- **動態研究深度**: 可調節分析詳細程度
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- **多模型支持**: GPT-4o, GPT-5.1 等
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- **記憶系統**: ChromaDB 向量存儲歷史決策
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- **Markdown 報告**: 格式化的分析輸出
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- **實時數據**: yfinance 股票數據整合 |