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TradingAgents-CN 部署教程：20 分钟搭建多智能体股票分析平台

【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN

想让一群 AI 分析师替你把股票分析一遍，直接产出带投资建议和风险评估的报告？TradingAgents-CN 就是一个多智能体大语言模型中文金融交易分析框架，市场、新闻、基本面等分析师角色分工协作完成股票分析。本教程走 Docker Compose（多容器编排工具）路线，全程约 20 分钟，从一台只装了 Docker 的机器开始，到看到第一份股票分析报告。

🧰 环境准备：先过一遍机器体检

开工前 5 分钟，对照下表检查本地条件。前六项是硬性要求，缺一样后面都会卡住：

🚀 四步启动：从零到打开首页

以下命令都在项目根目录里执行。

第 1 步，把代码拉到本地：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN cd TradingAgents-CN

下载项目源码并进入根目录，后续所有操作都在这一个目录里完成。

第 2 步，生成配置文件：

cp .env.example .env

.env集中存放全部密钥和连接参数，模板自带默认值，先不改也能启动，模型密钥后面再补。

第 3 步，启动全部容器：

docker-compose up -d

这条命令会同时拉起 frontend、backend、mongodb、redis 四个容器。首次运行要拉取镜像并构建前后端，耗时几分钟，界面停在那里属于正常现象，别急着重试。

第 4 步，确认状态：

docker-compose ps

查看四个服务的运行状态。等 mongodb、redis、backend、frontend 全部变为 running/healthy 后，浏览器访问 http://localhost:3000 ，能看到股票分析平台首页，说明部署完成。

完整命令清单见 docs/QUICK_START.md；不想带数据库的极简方案，参考 docs/deployment/SIMPLE_DEPLOYMENT_GUIDE.md。

🔑 模型密钥与 A 股数据源：.env 里要动的几处

页面能打开不等于能分析。下面几处改完，分析才真正可用。改完.env后统一执行docker-compose restart backend让后端重新读取配置。

模型密钥：不填，分析就发起不了

没配密钥时页面照常打开，但一点"发起分析"就会报错。把.env里的DEEPSEEK_API_KEY换成你的有效密钥（想用通义千问就填DASHSCOPE_API_KEY），保存后重启后端。

A 股数据源：免费档与专业档

默认走akshare，这是无需密钥的免费行情抓取库，开箱即用。想要更专业稳定的 A 股数据，把.env里的DEFAULT_CHINA_DATA_SOURCE改为tushare，并在TUSHARE_TOKEN填入你自己的 token，二者要同时改才生效。

认证安全：两处模板默认值

对外提供服务时，JWT_SECRET和CSRF_SECRET如果还留着模板默认值，登录认证基本等于没上锁。先把这两个值都换成随机字符串。

分析之前：别漏掉数据同步

行情和财务数据都存放在 MongoDB（文档型数据库）里。没同步过的股票直接发起分析，报告里的数字会失真。分析前先在 Web 页面的数据同步入口，把你关注的股票同步一遍。

✅ 三步验证：部署是否真的成功

1. 服务层面：docker-compose ps四个服务全部 up/healthy，再访问 http://localhost:8000/api/health ，确认后端健康检查有响应。
2. 功能层面：登录后输入股票代码 000001，研究深度拉到 1 级（最快），发起分析，观察进度条正常推进。
3. 结果层面：分析结束打开报告，确认投资建议、风险评分、详细分析三部分都有内容；顺手记一次总耗时，日后升级配置时拿它做对比基准。

⚠️ 五处常见卡点：遇到就先查这些

• 3000 页面打不开或超时，先等——多半是首次启动还在构建镜像，等docker-compose ps全部转为 healthy 再刷新浏览器。
• 点分析提示缺少密钥，先查.env里模型密钥是否真的填了，填好后用docker-compose restart backend重新加载。
• 报告数字对不上行情，先怀疑股票数据没同步或同步不全，回数据同步入口补一轮同步再重新分析。
• 前端起不来且提示 3000 端口被占用，先把docker-compose.yml里 frontend 的端口映射改成"3001:80"，再重新启动。
• 拉镜像慢得离谱，先给 Docker 配一个国内镜像源，或换个网络环境再试。

🧭 跑通之后往哪走

接下来可以试试批量分析、报告导出 Word/PDF、模拟交易模块，都是现成功能。想往深里定制，从配置页的分析师团队组合与研究深度参数入手即可；对多智能体协作的内部实现感兴趣，docs/architecture/ 目录下的架构文档可以接着看。

【免费下载链接】TradingAgents-CN基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/tr/TradingAgents-CN