AI多Agent交易分析系统

项目概述

• 项目名：AI多Agent交易分析系统
• 来源：GitHub TauricResearch/TradingAgents（多Agent LLM金融交易框架）
• 当前状态：构想阶段，待验证

核心思路

参考 TradingAgents 的分工机制，用多个 AI Agent 模拟交易公司投研流程，形成可解释的分析链路：

• 基本面分析师
• 情绪分析师
• 新闻分析师
• 技术分析师
• 研究团队（多空辩论）
• 交易员
• 风控
• 投资组合经理

目标不是直接下单交易，而是产出结构化、可复核的研究结论。

商业化方向

定位为 AI 投研报告订阅服务，而非自营炒股：

• 渠道：公众号 / 小程序
• 形态：周期性研究简报 + 重点标的深度分析
• 定价：月费 99-299 元

技术与模型方案

• 模型选择：DeepSeek + OpenRouter
  • DeepSeek：金融分析能力强、成本低
  • OpenRouter：多模型接入，便于路由与冗余
• 部署方案：小周 GCP 服务器（2核8G）
  • 原因：主要是 API 调用编排，不跑本地大模型

风险与约束

• 合规风险：只能提供分析服务，不能输出具体交易建议
• 成本风险：API 调用量上升导致边际成本上升
• 稳定性风险：模型输出波动、延迟和偶发不可用

下一步计划

1. 注册并配置 DeepSeek API
2. 在小周服务器安装并跑通 TradingAgents
3. 试跑一次完整流程，验证产出质量、耗时和成本