TradingAgents：LLMマルチエージェントが株式取引を自動化するオープンソースフレームワーク
Multi-Agents LLM Financial Trading Framework
TauricResearchが公開したTradingAgentsは、実在のトレーディング企業の構造を模したマルチエージェントフレームワークです。ファンダメンタル分析、センチメント分析、テクニカル分析などの専門エージェントが協力し、強気派と弱気派のリサーチャーが議論を重ね、トレーダーが最終的な売買判断を下します。リスク管理チームとポートフォリオマネージャーが取引を承認・却下し、シミュレーション取引所で執行されます。LangGraphで構築され、OpenAI、Google、Anthropicなど複数のLLMプロバイダーに対応。Python APIとCLIを提供し、バックテストや意思決定ログの永続化も可能です。
TradingAgentsは、専門化されたLLM搭載エージェントを展開し、ファンダメンタルアナリストからセンチメント専門家、テクニカルアナリスト、トレーダー、リスク管理チームに至るまで、市場環境を協調的に評価し、取引判断に役立てます。
HNでの議論
44- alastairr
これらのフレームワーク（AIに限らず）の開発が市場サイクルとどの程度相関しているのか気になる。強気相場のときはトレーダーが自分たちには何か優位性があると思っているように見えるが、実際は皆トレンドを買っているだけかもしれない。
- _pdp_
もしこれが機能するなら、オープンソースにはならなかっただろう？
とにかく、私は自分自身のトレーディング実験を実行していて、今のところ少しお金を失っている。とはいえ、私は何も最適化しようとはしていない。ただ好き勝手にやらせているだけだ。損失は小さく、今年後半には回復できるかもしれない。誰にもわからない。
エージェントはここで進捗についてブログを書いている：https://trades.chatbotkit.space/
私はすべてのチャットログを研究用にHFにも出力することを考えている。
CBKプラットフォームをダウンロードして、自分のモデルでローカルに実行すれば、自分の条件でメッセージバス上で通信する独自のトレーディングエージェントを実行できる。試してみたいなら、私のトレーディングブループリントも共有している。https://chatbotkit.com/hub/blueprints/trader
- hacker_9
過去10年間ヘッジファンドで働いてきた者として、これは的外れだと思う。まず、我々はしばしばスキルスタッキング、つまり技術者が後にトレーダーになることを評価する。一人が知っていることが多ければ多いほど良い。しかし、そういう人は稀だからこそ、今でも多くの専門職が分かれていて、人は特化できるのだ。しかし、AIエージェントはどうか？彼らは皆同じ頭脳を持っているのに、なぜ特化させることで弱体化させるのか？
第二に、Redditでセンチメントを調べたりテクニカル分析をしたりすることは、トレーディングの世界では機能でさえない。最も基本的なレベルでは、これらは遅行指標だ。オプションのIVやプレミアムに関する何かの方が、的を射ていただろう。
ヘッジファンドは市場の整備員のようなものだ。我々は市場を効率的で流動的に保つ。そのプロセスは非常に科学的で、理論を思いつき、実際のデータで検証する。あるいはデータから理論へと進む。
- dsl
コードを約1時間見て、実際のお金を預ける前に修正すべき明らかな問題をいくつか見つけた。
- Yahoo Newsが2回導入されている（センチメントとニュース分析）ため、二重に重み付けされている
- センチメント分析のプロンプトが、モデルをNvidiaに対して強気に誘導している
- 自己学習ループに複雑なパースバグがあり、エージェントが切り詰められた応答を返すと幻覚の記憶が生じる
- サブレディットのセンチメント分析は、品質指標に関係なく、直近に投稿された5つのメッセージの過半数を維持するだけで完全に制御できる
- 振り返りプロンプトはエージェントにアルファを引用するよう要求しており、市場全体の下落時には、正しく行われたコールが損失だったと誤って判断させる
- SKYNET800
https://github.com/ConsciousGroupMind/SKYNET-800---Collectiv...