Multi-Agents LLM Financial Trading Framework

Deutsch | Español | français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文 TradingAgents: マルチエージェントLLM金融取引フレームワーク ニュース [2026-08] TradingAgents v0.4.0 リリース。FREDマクロ、ソーシャルセンチメント、意思決定ログメモリ全体でのルックアヘッド/ポイントインタイム修正、より明確な意思決定シグナル、動作中のCLIチェックポイント再開、トレーダー価格のグラウンディング、GPT-5.6およびGLM-5.3モデルを搭載。完全なリストはCHANGELOG.mdを参照してください。[2026-07] TradingAgents v0.3.1 リリース。Alpha Vantageルックアヘッドフィルタリング、グラフルーターのクラッシュ安全性、グラフ形状認識チェックポイント再開、動作中の暗号センチメントソース、設定可能なLLMリトライ予算、Bedrock APIキー認証、Claude Sonnet 5 / Fable 5サポートにおける正確性と安定性の修正が含まれています。[2026-06] TradingAgents v0.3.0 リリース。検証済みのデータアクセス契約、プロバイダーレジストリの拡張（NVIDIA、Kimi、Groq、Mistral、Bedrock、および任意のOpenAI互換エンドポイント）、FREDおよびPolymarketデータベンダー、現世代モデルカタログ、CIゲートを搭載。[2025-05] TradingAgents v0.2.5 リリース。グラウンディングされたセンチメントアナリスト、GPT-5.5などのモデルカバレッジ、Qwen/GLM/MiniMaxデュアルリージョンサポート、APIキー自動検出によるTRADINGAGENTS_*環境変数設定、リモートOllamaサポート、米国以外のアルファベンチマーク、ティッカーパス走査の強化を搭載。[2026-04] TradingAgents v0.2.4 リリース。構造化出力エージェント（リサーチマネージャー、トレーダー、ポートフォリオマネージャー）、LangGraphチェックポイント再開、永続的な意思決定ログ、DeepSeek/Qwen/GLM/Azureプロバイダーサポート、Docker、Windows UTF-8エンコーディング修正を搭載。[2026-03] TradingAgents v0.2.3 リリース。マルチ言語サポート、GPT-5.4ファミリーモデル、統合モデルカタログ、バックテスト日付精度、プロキシサポートを搭載。[2026-03] TradingAgents v0.2.2 リリース。GPT-5.4/Gemini 3.1/Claude 4.6モデルカバレッジ、5段階評価スケール、OpenAIレスポンスAPI、Anthropic負荷制御、クロスプラットフォーム安定性を搭載。[2026-02] TradingAgents v0.2.0 リリース。マルチプロバイダーLLMサポート（GPT-5.x、Gemini 3.x、Claude 4.x、Grok 4.x）とシステムアーキテクチャの改善を搭載。[2026-01] Trading-R1技術レポートリリース、Terminalも近日登場予定。🚀 TradingAgents | ⚡ インストールとCLI | 🎬 デモ | 📦 パッケージ利用法 | 🤝 貢献 | 📄 引用 🎉 TradingAgents公式リリース！コミュニティからの多くの問い合わせに感謝し、熱意に応えるため、フレームワークを完全にオープンソース化することを決定しました。皆様と共にインパクトのあるプロジェクトを構築できることを楽しみにしています！TradingAgentsフレームワークTradingAgentsは、実際の取引会社のダイナミクスを模倣したマルチエージェント取引フレームワークです。ファンダメンタルアナリスト、センチメント専門家、テクニカルアナリストから、トレーダー、リスク管理チームに至るまで、専門化されたLLM搭載エージェントを展開することで、プラットフォームは協調して市場状況を評価し、取引の意思決定に情報を提供します。さらに、これらのエージェントは動的な議論を通じて最適な戦略を特定します。TradingAgentsフレームワークは研究目的で設計されています。取引パフォーマンスは、選択されたバックボーン言語モデル、モデル温度、取引期間、データの質、その他の非決定的な要因など、多くの要因によって変動する可能性があります。これは金融、投資、または取引のアドバイスを意図したものではありません。当社のフレームワークは、複雑な取引タスクを専門的な役割に分解します。アナリストチームファンダメンタルアナリスト：企業の財務諸表と業績指標を評価し、内在価値と潜在的なリスク要因を特定します。センチメントアナリスト：ニュースヘッドライン、StockTwits、Redditのチャッターを集約し、単一のセンチメント指標として短期的な市場心理を把握します。ニュースアナリスト：グローバルニュースとマクロ経済指標を監視し、イベントが市場状況に与える影響を解釈します。テクニカルアナリスト：MACDやRSIなどのテクニカル指標を利用して、取引パターンを検出し、価格の動きを予測します。リサーチャーチームアナリストチームが提供する洞察を批判的に評価する、強気と弱気のリサーチャーで構成されます。構造化された議論を通じて、潜在的な利益と固有のリスクのバランスを取ります。トレーダーエージェントアナリストとリサーチャーからのレポートをまとめて、情報に基づいた取引の意思決定を行い、取引のタイミングと規模を決定します。リスク管理およびポートフォリオマネージャー市場のボラティリティ、流動性、その他のリスク要因を評価することで、ポートフォリオリスクを継続的に評価します。リスク管理チームは取引戦略を評価・調整し、ポートフォリオマネージャーに評価レポートを提供して最終決定を行います。ポートフォリオマネージャーは取引提案を承認/却下します。承認された場合、注文はシミュレーション取引所に送信され実行されます。インストールとCLIインストールTradingAgentsをクローンします: git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git cd TradingAgentsお気に入りの環境マネージャーで仮想環境を作成します: conda create -n tradingagents python=3.12 conda activate tradingagentsパッケージとその依存関係をインストールします: pip install .DockerまたはDockerで実行します: cp .env.example .env # APIキーを追加しますdocker compose run --rm tradingagentsOllamaを使用したローカルモデルの場合: docker compose --profile ollama run --rm tradingagents-ollama必須APITradingAgentsは複数のLLMプロバイダーをサポートしています。選択したプロバイダーのAPIキーを設定します: export OPENAI_API_KEY=... # OpenAI (GPT) export GOOGLE_API_KEY=... # Google (Gemini) export ANTHROPIC_API_KEY=... # Anthropic (Claude) export XAI_API_KEY=... # xAI (Grok) export DEEPSEEK_API_KEY=... # DeepSeek export DASHSCOPE_API_KEY=... # Qwen — International (dashscope-intl.aliyuncs.com) export DASHSCOPE_CN_API_KEY=... # Qwen — China (dashscope.aliyuncs.com) export ZHIPU_API_KEY=... # GLM via Z.AI (international) export ZHIPU_CN_API_KEY=... # GLM via BigModel (China, open.bigmodel.cn) export MINIMAX_API_KEY=... # MiniMax — Global (api.minimax.io) export MINIMAX_CN_API_KEY=... # MiniMax — China (api.minimaxi.com) export OPENROUTER_API_KEY=... # OpenRouter export ALPHA_VANTAGE_API_KEY=... # Alpha VantageAzure OpenAIの場合、.env.enterprise.exampleを.env.enterpriseにコピーして資格情報を入力してください。AWS Bedrockの場合、pip install "[bedrock]" で追加機能をインストールし、llm_provider: "bedrock" を設定し、AWS認証情報（環境変数、~/.aws/credentials、またはIAMロール）とAWS_DEFAULT_REGIONを設定し、BedrockモデルID（例: us.anthropic.claude-opus-4-8-v1:0）を使用します。ローカルモデルの場合、llm_provider: "ollama" でOllamaを設定します。デフォルトのエンドポイントはhttp://localhost:11434/v1です。リモートollama-serveを指すようにOLLAMA_BASE_URLを設定してください。ollama pull <name> でモデルをプルし、デフォルトでリストされていないモデルの場合はCLIで「Custom model ID」を選択してください。その他のOpenAI互換サーバー（vLLM、LM Studio、llama.cpp、またはカスタムリレー）の場合は、llm_provider: "openai_compatible" を使用し、backend_url（またはTRADINGAGENTS_LLM_BACKEND_URL）でエンドポイントを設定します（例: vLLMの場合はhttp://localhost:8000/v1、LM Studioの場合はhttp://localhost:1234/v1）。モデルはサーバーが提供するものです。ローカルサーバーにはキーは必要ありません。エンドポイントがキーを要求する場合はOPENAI_COMPATIBLE_API_KEYを設定してください。または、.env.exampleを.envにコピーしてキーを入力します: cp .env.example .envCLI利用法インタラクティブCLIを起動します: tradingagents # インストール済みコマンド python -m cli.main # 代替: ソースから直接実行しますティッカー、分析日付、LLMプロバイダー、リサーチ深度などを選択できる画面が表示されます。市場とティッカーTradingAgentsは、Exchangeサフィックス付きティッカーを使用して、Yahoo Financeがカバーする任意の市場で動作します。企業IDとアルファベンチマークは市場ごとに自動的に解決されます。米国: AAPL, SPY 香港: 0700.HK · 東京: 7203.T · ロンドン: AZN.L インド: RELIANCE.NS, .BO · カナダ: .TO · オーストラリア: .AX 中国A株: 上海 .SS, 深セン .SZ (例: Kweichow Moutaiの場合は600519.SS) 暗号通貨: BTC-USD, ETH-USD結果がロードされるにつれてインターフェースが表示され、実行中のエージェントの進捗を追跡できます。TradingAgentsパッケージの実装