Skill: smseow001/trading-agents-guide (version 1.0.0)

--- name: trading-agents description: 硅谷多智能体量化交易系统 - 三级架构（研究员/分析师/交易员）+ 完整量化流程 + 新手平台推荐 + 策略指南。 --- # Trading Agents 量化交易系统 > 硅谷多智能体协同量化交易 · 三级架构 · 免费开源 > 核心理念：AI 研究员 × 分析师 × 交易员 三者协同决策 --- ## 一、核心定位 本技能整合 Trading Agents 多智能体量化交易体系，包含： | 模块 | 内容 | |------|------| | **三级智能体架构** | 研究员 / 分析师 / 交易员 各司其职 | | **量化交易流程** | 目标 → 工具 → 数据 → 模型 → 实盘 → 监控 | | **新手平台推荐** | 九方智投 / 华泰涨乐AI / 机器人炒股宝 / OWind | | **策略指南** | 双均线 / 券商AI选股 / 大模型选股 / 机构信号 | | **合规注意** | 香港证监会规定 / 风险控制 | --- ## 二、三级智能体架构 ### 2.1 组织结构 ``` ┌─────────────────────────────────────────┐ │ Trading Agents 三级架构 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 📰 AI 研究员 │ │ ├── 市场情绪捕捉 │ │ ├── 热点新闻挖掘 │ │ └── 信号发起 → 触发协作会议 │ │ │ │ 📊 AI 分析师 │ │ ├── 基本面深度剖析 │ │ ├── 10年市盈率/财报分析 │ │ └── 估值逻辑评估 │ │ │ │ 💹 AI 交易员 │ │ ├── 技术分析（均线/K线/量价） │ │ ├── 仓位管理 │ │ └── 最终交易执行建议 │ │ │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` ### 2.2 协作决策流程 ``` 1️⃣ 研究员捕捉信号 ↓ 新闻异动 / 价格波动 2️⃣ 发起跨智能体协作会议 ↓ 3️⃣ 分析师同步深挖基本面 ↓ 近10年市盈率/财报 4️⃣ 全体辩论式推演 ↓ 市场趋势 / 风险点 5️⃣ 敲定可落地交易策略 ↓ 6️⃣ 交易员执行 ↓ 7️⃣ 全程附带完整逻辑推导链 ``` ### 2.3 核心优势 | 优势 | 说明 | |------|------| | **三级分工** | 专人专事，高效协同 | | **逻辑推导链** | 每笔交易附带完整推理过程 | | **本地部署** | 交易隐私零泄露 | | **免费开源** | 开源社区支持 | --- ## 三、量化交易四步骤 ### 3.1 步骤一：明确目标与策略 #### 三类策略 | 策略类型 | 说明 | 工具/指标 | |---------|------|---------| | **技术分析** | 分析历史价格/成交量，识别趋势 | 均线交叉、MACD | | **基本面分析** | 评估财报/行业/估值/成长潜力 | ROE、毛利率 | | **量化模型** | 数学算法预测价格走势 | 统计套利、ML回归 | #### 风险控制 ``` ✅ 设置止损/止盈线（如：跌破10日均线卖出） ✅ 分散投资（单只仓位不过高） ✅ 定期评估模型表现 ``` ### 3.2 步骤二：选择工具与平台 #### 开源工具 | 工具 | 用途 | 特点 | |------|------|------| | **Trading agents** | 多智能体协作系统 | 研究员/分析师/交易员分工 | | **TensorFlow/PyTorch** | 深度学习模型 | LSTM 预测股价 | | **Pandas** | 数据处理 | 必备 | | **Scikit-learn** | 传统机器学习 | 随机森林/回归 | | **TA-Lib** | 技术分析指标 | MACD/RSI/布林带 | #### 商业平台 | 平台 | 适合人群 | |------|---------| | **Robinhood** | AI 辅助交易，新手 | | **彭博终端** | 专业级数据，机构 | ### 3.3 步骤三：数据获取与处理 #### 数据来源 | 类型 | 来源 | 费用 | |------|------|------| | **免费** | 雅虎财经、新浪财经 | 免费 | | **付费** | 万得资讯、同花顺 i问财 | 付费 | | **实时** | Alpaca API、盈透证券 | API | #### 数据处理 ``` 1. 数据清洗：缺失值插值填充 2. 标准化：价格缩放到 0-1 区间 3. 特征工程： - 技术指标：RSI、布林带 - 基本面：毛利率、ROE ``` ### 3.4 步骤四：模型训练与回测 #### 模型选择 | 类型 | 算法 | 适用场景 | |------|------|---------| | **传统 ML** | 线性回归、随机森林 | 基础预测 | | **深度学习** | LSTM（时序）、Transformer（新闻情感）| 复杂预测 | | **强化学习** | PPO/DQN | 自主优化策略 | #### 回测指标 | 指标 | 目标值示例 | |------|-----------| | **年化收益率** | 20%+ | | **最大回撤** | -15% 以内 | | **胜率** | 55%+ | ### 3.5 步骤五：实盘交易与监控 #### 执行交易 ``` 通过券商 API 自动下单： - Interactive Brokers（IBKR） - 富途牛牛 ⚠️ 重要：手动复核 AI 建议，避免过度依赖 ``` #### 实时监控 ``` 📰 新闻/公告跟踪 → 及时调整策略 📊 定期评估模型 → 连续亏损需重新训练 ``` --- ## 四、新手平台推荐 ### 4.1 综合学习型 | 平台 | 特点 | 适合人群 | |------|------|---------| | **九方智投** | AI学习工具+模拟账户+直播 | 完全零基础 | ### 4.2 券商 AI 助手 | 平台 | 特点 | 适合人群 | |------|------|---------| | **华泰证券涨乐AI** | 语音下单+决策透明+信息解读 | 交易+学习兼顾 | ### 4.3 智能交易系统 | 平台 | 特点 | 适合人群 | |------|------|---------| | **机器人炒股宝** | 多策略机器人+止损止盈+小白友好 | 傻瓜式AI决策 | ### 4.4 开源进阶工具 | 平台 | 特点 | 适合人群 | |------|------|---------| | **OWind** | 免费开源+数据/回测/实盘 | 有轻度技术背景 | ### 4.5 国际平台 | 平台 | 特点 | 适合人群 | |------|------|---------| | **Trade Ideas** | 实时AI信号+预测分析 | 英语好/国际交易 | ### 4.6 平台选择建议 ``` 纯新手 → 九方智投 / 机器人炒股宝 券商用户 → 华泰涨乐AI 技术爱好者 → OWind / Trade Ideas 香港用户 → 华泰证券香港（支持港股） ``` --- ## 五、策略指南（新手优先） ### 5.1 双均线策略（无需编程） ``` 原理：MA5 与 MA20 交叉判断趋势 金叉（MA5 上穿 MA20）→ 买入 死叉（MA5 下穿 MA20）→ 卖出 实操： ✅ 参数：MA5 + MA20 ✅ 结合量能（金叉+放量=强信号） ✅ 止损：跌破长期均线10%卖 ``` ### 5.2 券商 AI 选股（零门槛） ``` 工具：华泰涨乐AI / 东方财富妙想API 流程： 1. 选择策略类型（价值投资/短线动量） 2. 查看AI推荐逻辑 3. 手动筛选（排除ST股/解禁股） 优势：无需编程，附风险提示 ``` ### 5.3 大模型选股（轻度技术） ``` 工具：豆包 / DeepSeek 提示词模板： "帮我筛选满足以下条件的蓝筹股： - 连续5年 ROE ≥ 15% - 毛利率 ≥ 30% - 资产负债率 ≤ 60% - 行业：科技/消费" 验证：财报健康度 + 北向资金流入 ``` ### 5.4 机构控盘信号（无需编程） ``` 四步信号： 1. 缩量横盘 → 主力吸筹 2. 均线粘合 → 变盘前兆 3. 放量突破 → 拉升信号（成交量2x+） 4. 北向净买入 → 外资验证 实操： ✅ 只做强势板块（均线多头+放量新高） ✅ 止盈10-15%，跌破均线立即止损 ``` ### 5.5 强化学习策略（进阶） ``` 算法：PPO / DQN 原理：AI 在模拟交易中试错，自主优化策略 注意： ⚠️ 需大量历史数据训练 ⚠️ 初期用模拟账户测试 ``` --- ## 六、注意事项 ### 合规性 ``` 🚫 禁止： - 高频交易（HFT） - 市场操纵 - 违反香港证监会规定 ✅ 建议： - 选择持牌券商平台 - 遵守交易限额 - 定期合规审查 ``` ### 市场风险 ``` ⚠️ AI 局限： - 基于历史数据，无法预测突发新闻 - 政策变动 / 黑天鹅事件 难以防范 ✅ 应对： - 严格止损/止盈 - 分散投资 - 人工复核 AI 建议 ``` ### 技术门槛 ``` 入门建议： ✅ 从简单策略开始（均线交叉） ✅ 掌握 Python + Pandas 基础 ✅ 学习统计/概率基础 推荐路径： 入门：《Python量化交易实战》《机器学习与量化投资》 进阶：Kaggle竞赛（股票预测） 实践：模拟账户 → 小额实盘 ``` --- ## 七、学习资源 | 阶段 | 资源 | |------|------| | **入门书籍** | 《Python量化交易实战》《机器学习与量化投资》 | | **Kaggle** | 股票预测竞赛 | | **开源项目** | Trading agents（GitHub）| | **实践** | 模拟账户 → 小额实盘 | --- ## 八、与其他技能关联 | 本技能 | 关联技能 | 关系 | |--------|---------|------| | Trading Agents | `investor-reading-list` | 投资思维/价值投资 | | Trading Agents | `ai-research-tools` | AI 辅助研究 | | Trading Agents | `mckinsey-frameworks` | 战略分析框架 | --- ## 九、使用方式 ### 触发场景 ``` 用户说「什么是 Trading Agents」→ 三级架构解释 用户说「AI 量化交易怎么做」→ 四步骤流程 用户说「新手用什么平台」→ 平台推荐 用户说「双均线策略」→ 策略详解 用户说「帮我选股」→ 大模型选股提示词 ``` ### 组合使用 ``` 用户：「我想用 AI 做港股量化交易」 → 步骤一：明确目标（技术分析+基本面） → 步骤二：选择平台（华泰涨乐AI + OWind） → 步骤三：双均线策略入门 → 步骤四：回测 + 模拟交易 → 合规：遵守香港证监会规定 ``` --- ## 十、核心原则 ``` ⚠️ 重要提醒： - 所有 AI 建议需结合自身判断 - 避免盲目跟单 - 严格风险控制（止损/止盈/分散） - 模拟账户验证后再实盘 ``` --- *本技能整合硅谷 Trading Agents 多智能体量化交易系统的完整指南*


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