Tradingagents Analysis

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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
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# 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。**

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## 🤖 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 |

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# 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 <symbol[,symbol2,...]> [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 <symbol> [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