今天给大家推荐的交易Agent是汉化版本的，是基于TauricResearch/TradingAgents这个项目开发的。
当然，不只是语言的问题，还做了一些升级和优化。
对模型的支持度增加确实是会更灵活些，大家也可以对比选择使用哪个模型。
甚至连情绪分析都能做。
数据来源很全面，整合了Tushare、AkShare、Wind等中文金融数据。
当然也是供大家科研学习，提供一定的参考。
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项目简介
TradingAgents-CN 是一个开源的中文增强版多智能体金融交易决策框架。它提供完整中文文档与界面，集成国产大模型，支持 A 股、港股等中国金融市场，通过多 AI 智能体协作模拟专业交易决策流程，具备 Web 管理界面、数据库支持及实时市场分析等功能，为中文用户降低使用门槛，推动 AI 在国内金融科技领域的应用。
功能特点
多智能体交易环境模拟
TradingAgents-CN 构建了一个多智能体股票市场环境，支持多个交易主体（Agent）在同一市场中交互、竞争或协作。每个智能体可以独立制定买卖策略，从而更真实地还原金融市场中的复杂动态。
多种强化学习算法集成
项目内置了多种主流的强化学习算法（如 DQN、DDPG、PPO、SAC 等），开发者可以快速调用，也可轻松替换算法模块，方便对比策略效果和进行算法实验。
数据预处理与特征工程模块
支持将原始市场数据（如股票价格、成交量、技术指标等）自动转化为训练可用的状态空间，包括归一化处理、窗口滑动、特征提取等常用步骤，大幅降低数据处理门槛。
回测与评估机制
内置回测系统可用于验证交易策略的历史表现，支持收益率、夏普比率、最大回撤等多维度指标评估，同时提供日志记录与策略可视化分析，便于追踪模型决策过程。
模块化设计，易于扩展
整个项目采用模块化架构设计，环境、智能体、策略、数据等部分高度解耦，用户可以根据研究需求灵活添加新算法、新特征或新市场数据。
多智能体协作
分析师团队：基本面、技术面、新闻面、社交媒体四大专业分析师
研究员团队：看涨/看跌研究员进行调整辩论
交易员智能体：根据所有输入做出最终交易决策
风险管理：多层次风险评估和管理机制
管理层：协调各团队工作，确保决策质量
项目链接
https://github.com/hsliuping/TradingAgents-CN
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（文：开源AI项目落地）