TRADINGFORGE · 智策

智策 TradingForge

多智能体投研工作台 · 12 agents → 78 strategies → 实时可视化

把多智能体投研 × 策略库装进一张工作台

传统的"AI 选股"通常是单次 LLM 问答 — 给一段提示,得一段回答。本系统不一样: 它把 TradingAgents 的 12 个智能体(4 个分析师、2 个研究员、3 个风险分析师、3 个经理 + 交易员) 组合成一条完整的投研流水线,**实时**显示每个 agent 的进度、工具调用、辩论过程, 最终给出 5 档评级(Buy / Overweight / Hold / Underweight / Sell)— 并自动从 78 条策略库挑出 Top-5 可执行方案。

四个核心能力

🧠

① TradingAgents

多智能体投研流程
  • 4 个分析师(市场 / 情绪 / 新闻 / 基本面)
  • 2 个研究员对抗辩论(牛 vs 熊)
  • 3 方风险讨论(激进 / 中立 / 保守)
  • 研究经理 + 投资组合经理裁决
📚

② 78 条策略库

7 大类别可执行方案
  • 建仓 · 仓位管理 · 对冲
  • 收益增强 · 方向性
  • 套利 · 退出
  • 每条策略含参数、好处、代价、示例
🎯

③ 智能匹配

决策 → 策略
  • 解析评级、观点、波动、周期
  • 按品种 + 风险偏好打分排序
  • 给出 Top-5 可执行策略与原因
📡

④ 实时可视化

SSE 流式更新
  • 12 个智能体进度看板
  • 工具调用与日志流
  • 报告 / 辩论 / 决策卡片
  • 多窗口并行 · 历史决策可回溯

怎么用

  1. 去 "AI 智能决策" Tab — 输入股票代码、日期、LLM、研究深度等参数。
  2. 点击"启动",每次启动都会开一个新窗口;多个窗口可以同时运行不同标的。
  3. 实时观察左侧侧边栏切换不同章节:分析师报告 / 辩论 / 风险讨论 / 最终决策。
  4. 完成后保存到历史记录;点击左侧"📜 历史决策"可以随时回看、下载报告。

支持的 LLM 提供商

提供商深思 / 轻思模型示例API Key 环境变量
OpenAIgpt-5.5 / gpt-5.4-miniOPENAI_API_KEY
Anthropic ClaudeOpus 4.7 · Sonnet 4.6 · Haiku 4.5ANTHROPIC_API_KEY
Google Gemini3.1 Pro · 3 Flash · 3.1 Flash-LiteGOOGLE_API_KEY
DeepSeekV4 Pro Max · V4 Pro · V4 FlashDEEPSEEK_API_KEY
Qwen 通义千问3.6 Max · 3.6 Plus · 3.6 FlashDASHSCOPE_API_KEY
Kimi (Moonshot)kimi-k2.6MOONSHOT_API_KEY
智谱 GLMglm-5ZHIPU_API_KEY

容量

78
策略总数
12
智能体
7
LLM 提供商
5
评级档位

风险提示与免责声明

① 通用风险

  • 所有交易策略都无法保证盈利。历史回测和理论模型不代表未来表现。
  • 市场可能在任意时刻发生与你预期相反的剧烈变动(黑天鹅、政策、流动性枯竭)。
  • "低风险"策略只是相对概念,极端环境下可能出现远超历史的回撤。

② AI 决策的局限

  • 多智能体辩论可以降低单一视角偏差,但不能消除模型的训练数据偏差
  • LLM 可能生成看似合理但事实错误的"幻觉",请将其输出作为参考而非结论。
  • 日期 / 行情 / 财报数据来自公开 API,可能滞后或缺失。

③ 杠杆与衍生品风险

  • 期货、永续合约、保证金交易可能损失超过本金,存在爆仓与穿仓风险。
  • 期权买方可能亏损全部权利金;期权卖方在裸卖时面临理论上无限亏损。

④ 心理与执行风险

  • 策略本身是中性的,真正的风险在执行人身上:不止损、加杠杆、报复性交易。
  • 同一个策略不同人执行,结果可能南辕北辙。请先用小仓位验证规则与心理。
免责声明。 本页内容为决策辅助与策略科普,不构成投资建议不保证盈利不对任何实盘损失负责。任何实盘操作前请独立判断或咨询持牌专业人士。
智能交易决策系统 v2.0 · 教育目的 · 数据为公开 API + 内置静态策略库

⭐ 自选

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FUNDAMENTAL DESK · 基本面研判

基本面看板

5 大板块 · 6 维度 · 板块自适应权重的综合评分。 每只股票在板块内做百分位排序 → 加权 → 0–100 综合分。

DATA STAMP
加载 5 个板块的横向对比…
加载中…
加载中…
综合分分布
每个点 = 一只股票 · 横轴 = 综合分 · 阈值 45 / 70
优秀 ≥70 中性 45-70 弱势 <45
子板块评分排名
按中位综合分降序 · 条形长度=分数
Fwd PE × EPS YoY 散点图
x = Fwd PE · y = EPS YoY% · 颜色 = 综合分等级
综合分 Top 5 板块内最具吸引力
综合分 Bottom 5 同板块对照
# 代码 公司 子板块 综合分 ▼ 现价 PE Fwd PE PEG (AV) PEG (Fwd) 营收 YoY 利润 YoY 市值
打分方法

板块内每个指标做百分位排名(0–1)→ 映射 0–100。 "越低越好"的指标(PE / PEG)用 (1−p)×100; "越高越好"的指标(营收 / 利润同比)用 p×100。 按板块权重加权求和。

缺数据怎么办

某只股票缺失某指标 → 该指标的权重重新分摊给其他指标, 不会因为缺数据而被错杀。负 PE / 负 PEG → 该项直接判 0(亏损公司在该项不给加分)。

数据源

三源并行:Alpha Vantage OVERVIEW(基本面)+ Polygon.io(现价 + 日涨跌)+ Finnhub /stock/metric(增速口径互补)。 30 分钟 TTL 缓存;点击 ↻ 刷新全部 可强制绕过缓存。 仅供研究,不构成投资建议

⚡ 24h 交易机会

后端持续扫描比特币插针、期权 IV 突变、社交媒体话题暴涨等信号。 每条机会都附带可执行策略推荐,点击右上角的 ⭐ 把感兴趣的卡片加入收藏。

重要度
品种
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⭐ 我的收藏

收藏喜欢的策略 / 历史决策,方便日后回看。登录后会同步到云端。

未收藏任何策略。

个人中心

账号信息
未登录 — 请右上角登录后管理账号资料、数据源 / 大模型 API key、查看用量与历史。
活动概览
决策记录
收藏数
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修改密码
登录后可修改密码。
大模型用量(按提供商,近 90 天)

统计基于已保存的决策数与对应模型选择。Token 实时数据需要在 LLM 提供商 dashboard 查看(链接见每行)。

登录后查看。
数据源状态(后端检测)

后端进程当前能用的付费数据源(按 OS 环境变量)。配置请到 设置 → 数据源 API Key

加载中…
数据源使用频次

每次 LIVE 决策会让 4 位分析师各自调用一次相应数据源。具体计费 / 配额需在每家 vendor 的 dashboard 查看。

登录后统计。
大模型 API Key

配置 LLM 提供商的 API key。Key 仅保存在你的 Supabase profile 中(受 RLS 保护),不会暴露给其他用户。
⚠️ 当前后端运行使用的是 .env 中的 key;这里保存的 key 是给「自带 key 部署」准备的。

登录后管理。
数据源 API Key

付费数据源 (Finnhub Pro / Polygon.io / Alpha Vantage / FMP / Nasdaq Data Link / JQData / RQData)。

登录后管理。
个性化偏好
登录后保存。

78 条策略全集

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