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TradingAgents-CN 投资分析使用指南

🎯 概述​

TradingAgents-CN 是一个基于多智能体大语言模型的投资分析框架，能够为您提供专业的股票分析报告。

🚀 快速开始​

1. 基础配置​

确保您已经配置了必要的API密钥：

# 检查配置状态
python -m cli.main config

# 运行集成测试
python -m cli.main test

2. 使用方式选择​

🌐 Web界面 (推荐新手)​

# 启动Web界面
python -m streamlit run web/app.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:8501

优点:

  • 直观易用的图形界面
  • 实时进度显示
  • 详细的配置选项
  • 结果可视化展示

详细使用说明: 请参考 Web界面使用指南

💻 命令行界面 (适合开发者)​

# 中文优化版本（推荐）
python examples/dashscope/demo_dashscope_chinese.py

# 完整功能版本
python examples/dashscope/demo_dashscope.py

# 简化测试版本
python examples/dashscope/demo_dashscope_simple.py

优点:

  • 快速执行
  • 易于自动化
  • 适合批量处理

📊 分析内容详解​

技术面分析​

  • 价格趋势: 短期、中期、长期趋势判断
  • 技术指标: MA、MACD、RSI、布林带等
  • 支撑阻力: 关键价位和交易区间
  • 成交量: 量价关系分析

基本面分析​

  • 财务状况: 营收、利润、现金流分析
  • 业务结构: 各业务板块表现
  • 市场地位: 竞争优势和市场份额
  • 增长前景: 未来发展机会

市场情绪分析​

  • 投资者情绪: 市场参与者态度
  • 分析师评级: 专业机构观点
  • 机构持仓: 大资金动向
  • 热点关注: 市场焦点话题

风险评估​

  • 宏观风险: 经济环境影响
  • 行业风险: 竞争和周期性风险
  • 公司风险: 特定经营风险
  • 监管风险: 政策变化影响

投资建议​

  • 评级建议: 买入/持有/卖出
  • 目标价位: 短期和长期目标
  • 时间框架: 投资周期建议
  • 风险控制: 止损和仓位管理

🛠️ 自定义分析​

修改分析参数​

您可以通过修改示例程序来自定义分析：

# 在 demo_dashscope_chinese.py 中修改
STOCK_SYMBOL = "TSLA"  # 改为您想分析的股票
ANALYSIS_DATE = "2024-06-26"  # 修改分析日期

支持的股票代码​

  • 美股: AAPL, TSLA, MSFT, GOOGL, AMZN, NVDA 等
  • 指数: SPY, QQQ, DIA 等ETF
  • 其他: 大部分在美国交易所上市的股票

🎯 使用技巧​

1. 选择合适的模型​

# 在配置中选择不同的模型
"deep_think_llm": "qwen-max",     # 最高质量，适合深度分析
"quick_think_llm": "qwen-plus",   # 平衡性能，日常使用
# "qwen-turbo" 适合快速查询

2. 分析不同时间段​

# 修改分析日期来分析历史表现
ANALYSIS_DATE = "2024-01-01"  # 年初分析
ANALYSIS_DATE = "2024-06-01"  # 半年度分析

3. 关注特定方面​

您可以在提示词中强调特定分析方向：

  • 技术面分析
  • 基本面分析
  • 风险评估
  • 行业比较

⚠️ 重要提醒​

投资风险提示​

  1. 仅供参考: 分析结果仅供参考，不构成投资建议
  2. 风险自担: 投资有风险，决策需谨慎
  3. 多方验证: 建议结合其他信息源进行验证
  4. 专业咨询: 重大投资决策建议咨询专业财务顾问

数据准确性​

  1. 实时性: 数据可能存在延迟，请以实际市场数据为准
  2. 完整性: AI分析可能遗漏某些重要信息
  3. 准确性: 预测和建议存在不确定性

🔧 故障排除​

常见问题​

  1. API密钥错误: 检查.env文件中的密钥配置
  2. 网络连接: 确保网络连接正常
  3. 模型响应慢: 可以尝试使用qwen-turbo模型

获取帮助​

# 查看帮助信息
python -m cli.main help

# 查看示例程序
python -m cli.main examples

📈 高级用法​

批量分析​

您可以修改程序来分析多只股票：

stocks = ["AAPL", "MSFT", "GOOGL", "TSLA"]
for stock in stocks:
    # 运行分析逻辑
    analyze_stock(stock)

定期分析​

设置定时任务来定期生成分析报告：

# 使用cron或Windows任务计划程序
# 每日运行分析
0 9 * * * python examples/dashscope/demo_dashscope_chinese.py

🎓 学习资源​

推荐阅读​

  1. 技术分析: 学习技术指标的含义和应用
  2. 基本面分析: 了解财务报表分析方法
  3. 风险管理: 掌握投资风险控制技巧
  4. 市场心理: 理解市场情绪和行为金融学

实践建议​

  1. 模拟交易: 先用模拟账户练习
  2. 小额试验: 从小额投资开始
  3. 持续学习: 不断提升投资知识和技能
  4. 记录总结: 记录投资决策和结果，总结经验

免责声明: 本工具仅用于教育和研究目的，不构成投资建议。投资有风险，决策需谨慎。