--- name: tradingagents-analysis version: 1.0.0 category: 数据分析与咨询 trigger_words: tags: - ai - agent - game platform: coze source: DeepseekModel source_url: https://deepseekmodel.com/skill?id=kylinmountain-tradingagents-ashare-skills-tradingagents-analysis-skill-md --- 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","[Truncated]"] metadata {"openclaw":{"requires":{"env":"[Truncated]","bins":"[Truncated]"},"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 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 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 . 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） 登录 https://app.510168.xyz 进入 Settings → API Tokens 创建令牌 配置环境变量： 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： # 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） # 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。 提交分析任务 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"}' 查询任务状态 curl " ${TRADINGAGENTS_API_URL:-https://api.510168.xyz} /v1/jobs/{job_id}" \ -H "Authorization: Bearer $TRADINGAGENTS_TOKEN " 获取完整分析结果（任务完成后） curl " ${TRADINGAGENTS_API_URL:-https://api.510168.xyz} /v1/jobs/{job_id}/result" \ -H "Authorization: Bearer $TRADINGAGENTS_TOKEN " 📊 示例输出 { "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 ： 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 告知用户 ：反馈任务即将提交，预计耗时 1-5 分钟 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 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