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EvoTraders：自我进化的多智能体交易系统

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EvoTraders是一个开源的金融交易智能体框架，通过多智能体协作和记忆系统，构建能够在真实市场中持续学习与进化的交易系统。

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核心特性

多智能体协作交易 6名成员，包含4种专业分析师角色（基本面、技术面、情绪、估值）+ 投资组合经理 + 风险管理，像真实交易团队一样协作决策。

你可以在这里自定义你的Agents，支持配置不同大模型（如 Qwen、DeepSeek、GPT、Claude等）协同分析：自定义配置

持续学习与进化 基于 ReMe 记忆框架，智能体在每次交易后反思总结，跨回合保留经验，形成独特的投资方法论。

通过这样的设计，我们希望当 AI Agents 组成团队进入实时市场，它们会逐渐形成自己的交易风格和决策偏好，而不是一次性的随机推理

实时市场交易 支持实时行情接入，提供回测模式和实盘模式，让 AI Agents 在真实市场波动中学习和决策。

可视化交易信息 实时观察 Agents 的分析过程、沟通记录和决策演化，完整追踪收益曲线和分析师表现。

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快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/agentscope-ai/agentscope-samples
cd agentscope-samples/EvoTraders

# 安装依赖(推荐使用uv）
uv pip install -e .
# (可选）pip install -e .

# 配置环境变量
cp env.template .env
# 编辑 .env 文件，添加你的 API Keys,以下的配置项为必填项

# finance data API:至少需要FINANCIAL_DATASETS_API_KEY，对应FIN_DATA_SOURCE=financial_datasets；推荐添加FINNHUB_API_KEY，对应至少需要FINANCIAL_DATASETS_API_KEY，对应FIN_DATA_SOURCE填为finnhub;如果使用live 模式必须添加FINNHUB_API_KEY
FIN_DATA_SOURCE=   #finnhub or financial_datasets
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=  #必需
FINNHUB_API_KEY=  #可选

# LLM API for Agents
OPENAI_API_KEY=
OPENAI_BASE_URL=
MODEL_NAME=qwen3-max-preview

# LLM & embedding API for Memory
MEMORY_API_KEY=

运行

回测模式：

evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01
evotraders backtest --start 2025-11-01 --end 2025-12-01 --enable-memory # 使用记忆

如果没有可用的行情 API，想快速体验回测 demo，可直接下载离线数据并解压到 backend/data：

wget "https://agentscope-open.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/ret_data.zip"
unzip ret_data.zip -d backend/data

该压缩包提供基础的股票行情数据，解压后即可直接用于回测演示。

实盘交易：

evotraders live                    # 立即运行（默认）
evotraders live --enable-memory    # 使用记忆
evotraders live --mock             # Mock 模式（测试）
evotraders live -t 22:30           # 每天本地时间 22:30 运行（自动转换为 NYSE 时区）
evotraders live --schedule-mode intraday --interval-minutes 60  # 每隔 1 小时触发一次；仅交易时段执行交易，其他时段只分析

前端的“运行设置”面板也支持热更新 schedule_mode、interval_minutes、max_comm_cycles；其中 daily 模式时间当前按 NYSE/ET 配置。

获取帮助：

evotraders --help           # 查看整体命令行帮助
evotraders backtest --help  # 查看回测模式的参数说明
evotraders live --help      # 查看实盘/Mock 运行的参数说明

启动可视化界面：

# 确保已安装 npm, 否则请安装：
# npm install
evotraders frontend                # 默认连接 8765 端口, 你可以修改 ./frontend/env.local 中的地址从而修改端口号

访问 http://localhost:5173/ 查看交易大厅，选择日期并点击 Run/Replay 观察决策过程。

迁移期服务边界说明

当前仓库正处于从模块化单体向独立服务迁移的阶段，当前默认开发路径已经切到独立 app surface：

• backend.apps.agent_service
• backend.apps.runtime_service
• backend.apps.trading_service
• backend.apps.news_service

当前本地开发默认推荐直接运行拆分后的服务：

./start-dev.sh split

# 或分别手动启动
python -m uvicorn backend.apps.agent_service:app --port 8000 --reload
python -m uvicorn backend.apps.runtime_service:app --port 8003 --reload
python -m uvicorn backend.apps.trading_service:app --port 8001 --reload
python -m uvicorn backend.apps.news_service:app --port 8002 --reload

迁移期关键环境变量：

# 后端 Gateway 优先走独立服务读取
NEWS_SERVICE_URL=http://localhost:8002
TRADING_SERVICE_URL=http://localhost:8001

# 前端浏览器直连控制面 / 运行时面
VITE_CONTROL_API_BASE_URL=http://localhost:8000/api
VITE_RUNTIME_API_BASE_URL=http://localhost:8003/api/runtime

# 前端浏览器优先直连独立服务
VITE_NEWS_SERVICE_URL=http://localhost:8002
VITE_TRADING_SERVICE_URL=http://localhost:8001

目前前端已支持直连 news-service 的 explain 只读路径包括：

• runtime panel / gateway port 查询已可独立指向 runtime-service
• story
• similar days
• range explain
• news for date
• news categories

如果没有配置这些变量，系统会继续走当前保留的本地回退逻辑。

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系统架构

智能体设计

分析师团队：

• 基本面分析师：财务健康度、盈利能力、增长质量
• 技术分析师：价格趋势、技术指标、动量分析
• 情绪分析师：市场情绪、新闻舆情、内部人交易
• 估值分析师：DCF、剩余收益、EV/EBITDA

决策层：

• 投资组合经理：整合来自分析师的分析信号，执行沟通策略，结合分析师和团队历史表现、近期投资记忆和长期投资经验，进行最终决策
• 风险管理：实时价格与波动率监控、头寸限制，多层风险预警

决策流程

实时行情 → 独立分析 → 智能沟通 (1v1/1vN/NvN) → 决策执行 → 收益评估 → 学习与进化（记忆更新）

每个交易日经历五个阶段：

1. 分析阶段：各智能体基于各自工具和历史经验独立分析

2. 沟通阶段：通过私聊、通知、会议等方式交换观点

3. 决策阶段：投资组合经理综合判断，给出最终交易

4. 评估阶段

   • 业绩图表: 追踪组合收益曲线 vs. 基准策略（等权、市值加权、动量）。用于评估整体策略有效性。

   • 分析师排名: 在 Trading Room 点击头像查看分析师表现（胜率、牛/熊市胜率）。用于了解哪些分析师提供最有价值的洞察。

   • 统计数据: 详细的持仓和交易历史。用于深入分析仓位管理和执行质量。

5. 复盘阶段：Agents 根据当日实际收益反思决策、总结经验，并存入 ReMe 记忆框架以持续改进

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模块支持

• 智能体框架：AgentScope
• 记忆系统：ReMe
• LLM 支持：OpenAI、DeepSeek、Qwen、Moonshot、Zhipu AI 等

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自定义配置

自定义分析师角色

1. 在 ./backend/agents/prompts/analyst/personas.yaml 中注册角色信息，例如：

comprehensive_analyst:
  name: "Comprehensive Analyst"
  focus:
    - ...
  preferred_tools:   # Flexibly select based on situation
  description: |
    As a comprehensive analyst ...

2. 在 ./backend/config/constants.py 添加角色定义

ANALYST_TYPES = {
    # 增加新的分析师
    "comprehensive_analyst": {
        "display_name": "Comprehensive Analyst",
        "agent_id": "comprehensive_analyst",
        "description": "Uses LLM to intelligently select analysis tools, performs comprehensive analysis",
        "order": 15
    }
}

3. 在前端配置 ./frontend/src/config/constants.js 中引入新角色（可选）

export const AGENTS = [
    // 覆盖掉其中某一个agent
  {
    id: "comprehensive_analyst",
    name: "Comprehensive Analyst",
    role: "Comprehensive Analyst",
    avatar: `${ASSET_BASE_URL}/...`,
    colors: { bg: '#F9FDFF', text: '#1565C0', accent: '#1565C0' }
  }
  ]

自定义模型

在 .env 文件中配置不同智能体使用的模型：

AGENT_SENTIMENT_ANALYST_MODEL_NAME=qwen3-max-preview
AGENT_FUNDAMENTAL_ANALYST_MODEL_NAME=deepseek-chat
AGENT_TECHNICAL_ANALYST_MODEL_NAME=glm-4-plus
AGENT_VALUATION_ANALYST_MODEL_NAME=moonshot-v1-32k

项目结构

EvoTraders/
├── backend/
│   ├── agents/           # 智能体实现
│   ├── communication/    # 通信系统
│   ├── memory/          # 记忆系统 (ReMe)
│   ├── tools/           # 分析工具集
│   ├── servers/         # WebSocket 服务
│   └── cli.py           # CLI 入口
├── frontend/            # React 可视化界面
└── logs_and_memory/     # 日志和记忆数据

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许可与免责

EvoTraders 是一个研究和教育项目，采用 Apache 2.0 许可协议开源。

风险提示：在实际资金交易前，请务必进行充分的测试和风险评估。历史表现不代表未来收益，投资有风险，决策需谨慎。