AIの複数エージェントが株式を分析!中国語対応のマルチAI金融分析学習プラットフォーム — TradingAgents-CN

hsliuping/TradingAgents-CNPython21.6k

TradingAgents-CNは、複数のAI(大規模言語モデル)を「チーム」のように連携させて株式分析を行う中国語対応の学習・研究プラットフォームです。もともと英語で開発されたTradingAgentsというオープンソースプロジェクトをベースに、中国A株・香港株・米国株のデータに対応し、中国語インターフェースや国産AI(DeepSeek・通義千問など)との連携を強化しています。テクニカル分析、ファンダメンタル分析、ニュース分析など複数の「AIアナリスト」がそれぞれの専門視点で株を評価し、総合的なレポートを自動生成してくれるイメージです。あくまで学習・研究用途であり、実際の売買指示は出さないことが明記されています。13,000以上のスターを獲得しており、中国語圏のAI金融分析コミュニティで広く使われています。

🔥 なぜ話題?

AI大規模言語モデル(LLM)を金融分析に活用する動きが世界的に加速する中、中国語に完全対応しA株データも扱える実用的なマルチエージェントフレームワークとして注目されています。特にv1.0.0-previewでFastAPI+Vue3のモダンなWeb版にフルリニューアルされ、Docker一発デプロイなど実運用レベルの使いやすさが話題を呼んでいます。

💡 こう使える!

たとえば、中国A株の銘柄を5つ選んでTradingAgents-CNにまとめて分析を依頼すると、AIが自動でテクニカル指標(移動平均線やPERなど)、企業の財務データ、最新ニュースの評価をそれぞれ行い、総合的な投資研究レポートをWord形式やPDF形式でダウンロードできます。投資の勉強をしている人が、プロのアナリストの思考プロセスをAIで疑似体験するような使い方ができます。

ユースケース: AIを使った株式分析の仕組みを学びたい人や、複数のAIエージェントに中国A株・港株・米株を自動分析させて研究レポートを作成したい投資学習者向けのプラットフォーム。

  • 複数のAIエージェント(テクニカル・ファンダメンタル・ニュース分析など)がチームで株を多角的に分析
  • 中国A株・香港株・米国株に対応し、DeepSeekや通義千問など国産AIモデルも使える
  • FastAPI + Vue 3 + MongoDB + Redisのモダン構成でDocker一発デプロイ可能
  • Word/PDF/Markdown形式でプロ級の分析レポートを自動エクスポート
  • バッチ分析・自選銘柄管理・模擬取引など企業レベルの機能を搭載
GitHubで見る →

基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版

技術情報

言語

Python

ライセンス

NOASSERTION

最終更新

2026-02-14

スター数

21,552

フォーク数

4,465

Issue数

204

技術詳細

アーキテクチャ・技術スタック

v1.0.0-preview の構成

コンポーネント技術
バックエンドFastAPI + Uvicorn
フロントエンドVue 3 + Vite + Element Plus
データベースMongoDB + Redis(二層構成)
API設計RESTful API + WebSocket + SSE
デプロイDocker マルチアーキテクチャ(amd64 + arm64)+ GitHub Actions

旧バージョン(v0.1.x)はStreamlitベースの単体アプリだったが、v1.0.0で企業グレードのアーキテクチャに全面移行。

対応環境

  • Python: 3.10以上
  • OS: Windows / macOS / Linux
  • Docker: amd64(x86_64)およびarm64(Apple Silicon、Raspberry Pi、AWS Graviton)
  • 対応市場: 中国A株、香港株、米国株

データソース

  • Tushare: 中国株式市場データ
  • AkShare: 多市場対応の金融データ
  • BaoStock: 中国A株データ
  • 統一データソース管理により一貫したデータを全アナリストエージェントに提供

対応LLMプロバイダー

  • OpenAI(ネイティブ対応)
  • Google AI(Geminiなど全面統合)
  • DeepSeek
  • 通義千問(Alibaba Cloud)
  • カスタムエンドポイント: 任意のOpenAI互換APIに対応
  • タスクに応じた最適モデルの自動選択機能あり

主要機能一覧

  • マルチエージェント分析: テクニカル分析、ファンダメンタル分析、ニュース分析など複数のAIエージェントが協調
  • バッチ分析: 複数銘柄の同時分析
  • スマートスクリーニング: 多次元指標による銘柄フィルタリング・ソート
  • 自選銘柄管理: お気に入り銘柄のグループ管理・追跡
  • 模擬取引システム: 仮想取引環境で投資戦略を検証
  • レポートエクスポート: Markdown / Word / PDF 形式の専門レポート出力
  • リアルタイム通知: SSE + WebSocket の二重チャネルで分析進捗をリアルタイム表示
  • ユーザー管理: 認証・ロール管理・操作ログ
  • キャッシュ管理: MongoDB / Redis / ファイルの多層キャッシュ戦略
  • 設定管理センター: Web UIからLLMモデル・データソース・システム設定を可視化管理

パフォーマンス

  • MongoDB + Redis の二層データベース構成により、旧バージョン比で10倍のパフォーマンス向上を謳っている

v1.0.0-preview での主要バグ修正

  • テクニカル指標の計算精度問題を解消
  • PE・PBなどのファンダメンタル財務データの計算エラーを修正
  • 分析プロセス中の無限ループ問題を解消

ライセンス・商用利用

  • ハイブリッドライセンス方式
    • app/(FastAPIバックエンド)と frontend/(Vueフロントエンド)以外: Apache 2.0(商用利用可)
    • app/frontend/: プロプライエタリ(商用利用には別途ライセンス契約が必要)
  • 個人の学習・研究利用は全機能無料
  • v2.0は海賊版問題のためオープンソース化の予定なし

元プロジェクトとの差分

TauricResearch/TradingAgents をベースに以下を独自追加:

  • 中国語UI完全対応
  • A株/港股データソース統合
  • 国産LLM(DeepSeek、通義千問等)対応
  • スマートニュース分析・多層フィルタリング
  • Docker多アーキテクチャ対応
  • FastAPI + Vue 3 への全面リアーキテクチャ
  • 企業向け機能(ユーザー管理・権限・キャッシュ等)

インストール・クイックスタート

3つのデプロイ方法が用意されています:

1. グリーン版(Windows向け・最も簡単)

2. Docker版(推奨・クロスプラットフォーム)

3. ソースコード版(開発者向け)

⚠️ 分析前に必ず株式データの同期を完了させること。

参考になる外部の関連記事

過去のトレンド履歴

関連リポジトリ

写真1枚でリアルタイム顔入れ替え!ワンクリックでディープフェイク映像を生成 — Deep-Live-Cam

hacksider/Deep-Live-CamPython90.5k

Deep-Live-Camは、たった1枚の写真を用意するだけで、ウェブカメラの映像やビデオの中の顔をリアルタイムに別人の顔に入れ替えられるソフトウェアです。「顔を選ぶ→カメラを選ぶ→ライブボタンを押す

AIに「このサイトで○○して」と頼むだけ!ブラウザ操作を全自動化するエージェント — browser-use

browser-use/browser-usePython84.1k

browser-useは、AI(人工知能)にウェブブラウザを操作させて、オンラインの作業を自動化できるPython製のツールです。「この求人に応募して」「買い物リストの商品をカートに入れて」といった自

AIモデルの実行も学習もブラウザ画面ひとつで完結!最大2倍速・VRAM70%削減の万能ツール — unsloth

unslothai/unslothPython57.0k

Unslothは、Qwen、DeepSeek、Gemma、LlamaなどのオープンソースAIモデルを自分のパソコンで動かしたり、追加学習(ファインチューニング)したりできる統合ツールです。ブラウザから

たった1万5千円で自分だけのChatGPTを作れる!GPT-2級AIを2時間で訓練 — nanochat

karpathy/nanochatPython46.5k

nanochatは、大規模言語モデル(人間のように文章を書くAI)を自分で一から作って、ChatGPTのような対話画面で会話できるようにするツールです。2019年に約600万円かかったGPT-2という

たった3元・2時間でゼロからGPTを訓練!超軽量26MパラメータのAI言語モデル — minimind

jingyaogong/minimindPython42.9k

MiniMindは、大規模言語モデル(人間と会話できるAI)をゼロから自分の手で作れるオープンソースプロジェクトです。通常のAIモデルは数百億のパラメータ(AIの脳細胞のようなもの)を持ちますが、Mi