--- name: tradingagents-analysis version: 0.6.1 description: >- A股多智能体 AI 投研分析工具 — 15 名 AI 分析师协作完成技术分析、基本面分析、 市场情绪研判、资金流向追踪（北向资金/主力资金）、宏观经济分析及博弈论推演， 输出结构化买卖建议与风险评估。支持沪深 A 股股票代码和中文名称。 Multi-agent AI stock analysis for China A-shares. 15 specialized analysts collaborate across technical analysis, fundamental analysis, sentiment analysis, smart money flow tracking, macro economics, and game theory to deliver structured buy/sell/hold recommendations with risk assessment. homepage: https://app.510168.xyz repository: https://github.com/KylinMountain/TradingAgents-AShare tags: - stock-analysis - A-share - A股 - 股票分析 - 股票 - 炒股 - 选股 - 荐股 - trading - investment - 投资 - 投研 - 量化投研 - 研报 - 盘后分析 - 复盘 - multi-agent - 多智能体 - AI分析 - AI炒股 - technical-analysis - 技术分析 - K线 - fundamental-analysis - 基本面分析 - sentiment-analysis - 市场情绪 - smart-money - 资金流向 - 北向资金 - 主力资金 - 龙虎榜 - finance - 金融 - China - 中国股市 - 沪深 - 上证 - 深证 - quant - risk-assessment - 风险评估 - 买卖建议 - claude-code - openclaw metadata: openclaw: requires: env: - TRADINGAGENTS_TOKEN - TRADINGAGENTS_API_URL bins: - curl - python3 - bash primaryEnv: TRADINGAGENTS_TOKEN emoji: "📈" homepage: https://app.510168.xyz --- # TradingAgents 多智能体 A 股投研分析 使用 TradingAgents API，让 **15 名专业 AI 分析师**对 A 股进行五阶段深度协作研判，输出结构化投资建议。 ## 🎯 快速上手 **直接对我说：** - "帮我分析一下贵州茅台" - "宁德时代值得买入吗" - "分析一下 600519 的技术面" - "比亚迪最近资金流向怎么样" **我会调用 15 个 AI 分析师，从市场、技术、基本面、情绪、资金五个维度深度分析，给你专业的投资建议。** --- ## 🤖 系统架构：五阶段 15 智能体 | 阶段 | 智能体 | 职责 | |------|--------|------| | 1. 分析团队 | 市场/新闻/情绪/基本面/宏观/聪明钱 | 多维度原始数据解读 | | 2. 博弈裁判 | 博弈论管理者 | 主力与散户预期差分析 | | 3. 多空辩论 | 多头/空头研究员 + 裁判 | 对立观点激烈博弈 | | 4. 执行决策 | 交易员 | 综合研判生成操作建议 | | 5. 风险管控 | 激进/中性/保守分析师 + 组合经理 | 多维度风控审核 | --- # TradingAgents Multi-Agent Investment Research Use the TradingAgents API to let **15 specialized AI analysts** conduct deep, five-stage collaborative research on A-Share stocks, delivering structured trading recommendations. ## 🤖 System Architecture: 5 Stages · 15 Agents | Stage | Agents | Role | |-------|--------|------| | 1. Analyst Team | Market / News / Sentiment / Fundamentals / Macro / Smart Money | Multi-dimensional raw data analysis | | 2. Game Theory | Game Theory Manager | Main-force vs. retail expectation gap | | 3. Bull/Bear Debate | Bull & Bear Researchers + Judge | Adversarial viewpoint debate | | 4. Trade Execution | Trader | Synthesize research into actionable decision | | 5. Risk Control | Aggressive / Neutral / Conservative + Portfolio Manager | Multi-layer risk review | ## 📋 适用场景 ✅ **适合使用：** - 个股深度分析（技术面 + 基本面） - 投资决策参考 - 盘后复盘分析 - 持仓标的风险评估 - 资金流向与市场情绪研判 ❌ **不适合：** - 盘中实时盯盘（分析需要 1-5 分钟） - 超短线交易（分钟级决策） - 加密货币、美股等非 A 股市场 ## 🔒 隐私与安全 - **发送范围**：本技能**仅**从对话中提取股票名称/代码、分析日期、分析视角等参数，将其作为 `symbol`/`trade_date`/`horizons` 字段发送至后端 API。**不发送对话原文、不读取本地文件、不上传任何其他隐私数据。** - **令牌安全**：`TRADINGAGENTS_TOKEN`（格式 `ta-sk-*`）是访问后端的唯一凭证，请使用最小权限令牌，如怀疑泄露请立即在 [app.510168.xyz](https://app.510168.xyz) 吊销并重新生成。 - **敏感内容提示**：请勿在分析请求中粘贴个人账户信息、真实持仓或其他敏感内容，本技能无法阻止用户主动提交这些内容。 - **自托管**：如需完全掌控数据流向，可参考 [GitHub 文档](https://github.com/KylinMountain/TradingAgents-AShare) 自行部署后端，并将 `TRADINGAGENTS_API_URL` 指向自建服务器。 > **关于凭证元数据**：本技能的 frontmatter 在 `metadata.openclaw` 中声明了 `TRADINGAGENTS_TOKEN` 为 `primaryEnv`，并列入 `requires.env`。 ## 🔒 Privacy & Data Transmission - **What is sent**: Only the extracted stock symbol, trade date, and analysis parameters (`symbol`, `trade_date`, `horizons`) are transmitted to the backend. The raw conversation text is **never** forwarded. - **Token**: `TRADINGAGENTS_TOKEN` (pattern `ta-sk-*`) is the sole credential. Use a minimal-privilege token and rotate it immediately if compromised. - **Sensitive content**: Do not paste personal account data, real positions, or other sensitive information into analysis requests. - **Self-hosting**: For full data sovereignty, deploy the backend yourself and set `TRADINGAGENTS_API_URL` to your server. See the [GitHub repo](https://github.com/KylinMountain/TradingAgents-AShare). > **Credential metadata**: This skill's frontmatter declares `TRADINGAGENTS_TOKEN` as `primaryEnv` under `metadata.openclaw.requires.env`. ## ⚙️ 快速配置 **方式一：使用官方托管服务（零部署，开箱即用）** 1. 登录 [https://app.510168.xyz](https://app.510168.xyz) 2. 进入 **Settings → API Tokens** 创建令牌 3. 配置环境变量： ```bash export TRADINGAGENTS_TOKEN="ta-sk-your_key_here" ``` **方式二：私有化部署（数据完全自主可控）** 如对数据隐私有要求，可自行部署后端，所有分析数据仅在你自己的服务器上处理： ```bash # 1. 部署后端，参考 https://github.com/KylinMountain/TradingAgents-AShare # 2. 将 API 地址指向自建服务 export TRADINGAGENTS_API_URL="http://your-server:8000" export TRADINGAGENTS_TOKEN="ta-sk-your_key_here" ``` ## 🚀 常用操作 **推荐方式：使用一体化脚本**（自动提交 → 轮询 → 获取结果） ```bash # 脚本路径（相对于技能目录） bash scripts/analyze.sh [trade_date] [horizons] # 单个分析 bash scripts/analyze.sh 贵州茅台 bash scripts/analyze.sh 600519.SH 2026-03-22 bash scripts/analyze.sh 600519.SH 2026-03-22 medium # 批量分析（逗号分隔，并行提交，统一等待） bash scripts/analyze.sh 贵州茅台,比亚迪,宁德时代 bash scripts/analyze.sh 600519.SH,002594.SZ,300750.SZ 2026-03-22 ``` 脚本会自动完成：提交任务 → 每 15 秒轮询状态 → 完成后输出 JSON 结果。 批量模式下所有任务并行提交，统一轮询，最后汇总输出。超时默认 600 秒。 可通过环境变量调整行为： - `POLL_INTERVAL` — 轮询间隔秒数（默认 15） - `POLL_TIMEOUT` — 最大等待秒数（默认 600） **手动分步操作**（如需单独调用某一步） 所有请求使用 `$TRADINGAGENTS_TOKEN` 作为 Bearer 令牌。 1. 提交分析任务 ```bash curl -X POST "${TRADINGAGENTS_API_URL:-https://api.510168.xyz}/v1/analyze" \ -H "Authorization: Bearer $TRADINGAGENTS_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"symbol": "贵州茅台"}' ``` 2. 查询任务状态 ```bash curl "${TRADINGAGENTS_API_URL:-https://api.510168.xyz}/v1/jobs/{job_id}" \ -H "Authorization: Bearer $TRADINGAGENTS_TOKEN" ``` 3. 获取完整分析结果（任务完成后） ```bash curl "${TRADINGAGENTS_API_URL:-https://api.510168.xyz}/v1/jobs/{job_id}/result" \ -H "Authorization: Bearer $TRADINGAGENTS_TOKEN" ``` ## 📊 示例输出 ```json { "decision": "BUY", "direction": "看多", "confidence": 78, "target_price": 1850.0, "stop_loss_price": 1680.0, "risk_items": [ {"name": "估值偏高", "level": "medium", "description": "当前 PE 处于历史 75 分位"}, {"name": "外资流出", "level": "low", "description": "近 5 日北向资金小幅净流出"} ], "key_metrics": [ {"name": "PE", "value": "32.5x", "status": "neutral"}, {"name": "ROE", "value": "31.2%", "status": "good"}, {"name": "毛利率", "value": "91.5%", "status": "good"} ], "final_trade_decision": "综合技术面突破与基本面支撑，建议逢低分批建仓..." } ``` ## 🔄 任务执行流程 深度分析通常耗时 **1 至 5 分钟**： 1. **识别标的**：从对话中**仅**提取股票名称或代码（及可选日期/视角），不发送对话原文 2. **告知用户**：反馈任务即将提交，预计耗时 1-5 分钟 3. **执行脚本**：使用 Bash 工具运行 `bash scripts/analyze.sh [date] [horizons]`（设置 `run_in_background: true`），脚本自动完成提交、轮询和结果获取 4. **汇总结论**：脚本输出完成后，解析 JSON 结果，向用户展示决策、方向、目标价、风险点 > **重要**：不要手动编写 curl 轮询循环，直接使用 `scripts/analyze.sh` 脚本。 ## 📌 支持标的范围 - **沪深 A 股**：中文名称（如 "比亚迪"、"宁德时代"）或代码（`002594.SZ`、`601012.SH`） ## 💡 注意事项 - **轮询频率**：每次轮询间隔不低于 15 秒 - **数据健壮性**：若部分数据源缺失，系统将基于宏观与行业逻辑进行外溢分析 - **短线模式**：输入"分析 XX 短线"时，系统自动切换为 14 天技术面分析，跳过财报数据，速度更快