🤖 Claude Code Tools
GitHub
avançado
TradingAgents
Simule uma trading firm completa com agentes de IA especializados debatendo entre si antes de cada decisão de mercado.
⚠ Problema
Análise financeira exige múltiplas perspectivas simultâneas — fundamentalista, técnica, sentimento, macro e gestão de risco — mas sistemas tradicionais tratam cada uma isoladamente ou usam um único modelo genérico, produzindo decisões superficiais sem debate interno.
✓ O que resolve
Framework LangGraph que replica uma firma de trading real: analistas de fundamentos, sentimento, notícias e técnico produzem relatórios independentes; pesquisadores bullish e bearish debatem as teses; o Trader Agent sintetiza; e o Risk Manager aprova ou rejeita com base na exposição do portfólio.
Como começar
- 1 Clone e crie ambiente Python 3.13 com conda ou venv.
- 2 Instale com: pip install .
- 3 Configure as API keys (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) nas variáveis de ambiente.
- 4 Execute: tradingagents ou python -m cli.main
- 5 Via Python: instancie TradingAgentsGraph e chame ta.propagate("NVDA", "2026-01-15").
- 6 Configure número de rodadas de debate entre pesquisadores no DEFAULT_CONFIG.
Para que serve
-
Análise com Debate Interno Pesquisadores bullish e bearish debatem antes de qualquer trade — simula o investment committee real.
-
Pesquisa Acadêmica Paper acadêmico arXiv:2412.20138 associado — compare LLMs (GPT-5, Claude 4, Gemini 3, Grok) em análise financeira.
-
IA Financeira Local Rode completamente offline e privado via Ollama — dados sensíveis de portfólio nunca saem do dispositivo.