TradingAgents-CN 多智能体股票分析平台完整部署指南15 分钟从零跑通首次分析【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CNTradingAgents-CN 是一个基于多智能体大模型的中文股票分析框架市场、新闻、基本面等 AI 分析师分工协作输出投资分析与风险评估报告。按本文操作你大约 1520 分钟就能用 Docker 把整套服务部署起来并生成第一份属于自己的 000001 分析报告。 动手前准备先对号入座选一条适合你的路径极简体验路径只想看它分析得怎么样。直接按「部署主线」的 Docker 步骤走用默认配置启动挑一只股票跑 1 级快速分析即可全程只需一个模型 API 密钥。日常使用路径打算长期跟踪几只股票、定期出报告。在极简体验的基础上多配两件事填好数据质量更好的 A 股数据源Tushare Token并把认证密钥换成随机值见「跑起来先验证再调优」一节。必需环境缺任何一项都装不起来Docker 20.10 及以上版本 —— 容器编排的基础docker version输出版本号即可确认Docker Compose 1.27 及以上 —— 一条命令起多个容器docker compose version确认内存 8GB 及以上 —— 前端、后端、MongoDB、Redis 四组容器常驻实测占用约 46GB磁盘可用空间 50GB 以上 —— 镜像加数据库数据约占 20GB留一倍余量一个大模型 API 密钥DeepSeek、通义千问、OpenAI 任选其一—— 没有密钥页面能开但发起分析会直接失败稳定的网络 —— 首次要拉取并构建多个镜像可选环境有则更稳没有也能跑Tushare Token —— 换掉默认免费数据源后A 股行情、财务数据更完整Python 3.8 —— 仅本地源码版需要Docker 路线用不到 部署主线全程 4 步每步都有可观察的通过标准随时自检。获取代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN cd TradingAgents-CN在做的事下载项目并进入目录。成功标准目录下能看到docker-compose.yml和.env.example两个文件。准备配置文件cp .env.example .env在做的事复制出一份自己的配置文件模板自带全部默认值先原样启动不阻塞。成功标准ls .env显示文件已存在。启动全部服务docker compose up -d在做的事首次会依次构建后端、前端镜像并拉取 MongoDB、Redis共 4 组容器大约 510 分钟。成功标准命令结束后不再刷构建日志无红色报错。这一步最容易被误判为卡死耐心等。确认服务就绪docker compose ps在做的事检查各容器状态。成功标准tradingagents-backend、tradingagents-frontend、tradingagents-mongodb、tradingagents-redis四行全部为Up且健康检查为healthy首次需等 12 分钟从 starting 转 healthy。✅ 跑起来先验证再调优冒烟测试三个检查点全过才算跑通后端健康检查浏览器打开http://localhost:8000/api/health。通过标准返回 JSON 且状态正常。前端页面入口浏览器打开http://localhost:3000。通过标准看到「TradingAgents-CN 股票分析平台」首页左侧有「股票分析」「AI模型配置」导航。核心功能跑一次登录后输入股票代码000001市场选 A 股研究深度选 1 级最快勾选分析师团队后发起分析。通过标准进度条正常推进最终报告里投资建议、置信度、风险评分三个字段都有值。关键配置只动这三处如果你的分析一直失败或提示缺少密钥→ 改模型密钥。打开.env给DEEPSEEK_API_KEY或DASHSCOPE_API_KEY填一个有效值执行docker compose restart backend。确认生效重新发起一次分析不再报密钥错误。如果你发现 A 股行情、财务数字时有缺失→ 改数据源。默认使用免费数据源 akshare无需密钥的行情抓取库够看但偶发不全填上TUSHARE_TOKEN并把DEFAULT_CHINA_DATA_SOURCE改为tushare同样重启 backend。确认生效重新同步一只股票数据同步结果里主链路显示成功。如果你要把服务暴露给其他人或公网→ 改认证密钥。把.env里的JWT_SECRET和CSRF_SECRET替换成 32 位以上随机字符串再重启 backend不替换的话登录令牌可被伪造。确认生效旧登录态失效、重新登录正常。别漏掉的一步分析前先同步数据。行情和财务数据都存在 MongoDB 里某只股票从没同步过就直接分析报告里的数字会失真。进入 Web 页面的数据同步入口把你关注的股票逐只同步一遍看到同步成功提示后再发起分析。 卡住按症状查打开 3000 端口一直转圈超时→ 首次镜像还在构建 → 执行docker compose ps等四个容器全部变healthy再刷新浏览器。页面能打开点分析报缺少密钥→.env里的模型密钥没填 → 填好DEEPSEEK_API_KEY等字段后执行docker compose restart backend。分析跑完了但报告里的价格、财务数和实际对不上→ 该股票数据没同步或同步不全 → 在数据同步入口补同步后重新分析。3000 端口被占用前端容器起不来→ 本机其他程序占用了端口 → 编辑docker-compose.yml把 frontend 的端口映射从3000:80改成3001:80再访问 3001。拉镜像慢到几乎不动→ 国内网络访问镜像源受限 → 给 Docker 配置国内镜像加速源或换网络环境后再执行docker compose up -d。后端反复重启、docker compose logs backend里报连不上数据库→ MongoDB 还没就绪后端先启动了 → 直接执行docker compose up -d让它按依赖顺序重拉等 2 分钟再看日志。完整命令速查可参考 docs/QUICK_START.md不想装数据库的极简单机版见 docs/deployment/SIMPLE_DEPLOYMENT_GUIDE.md。进阶方向三个批量分析多只股票、把报告导出成 Word/PDF、用模拟交易模块验证策略。把这三样都摸过一遍这套分析环境就算真正立住了。【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考