TradingAgents

Uma mesa de operações tem analistas, pesquisadores com opiniões opostas, um trader e alguém olhando o risco. O TradingAgents reproduz essa divisão com agentes de modelos de linguagem (LLMs), construídos sobre o LangGraph, que discutem entre si até chegar a uma decisão sobre um ativo. O resultado é material de estudo, sem nenhuma garantia de acerto.

Para que serve

• Gerar relatórios de fundamentos, sentimento, notícias e indicadores técnicos como MACD e RSI para um ticker.
• Colocar um pesquisador otimista e outro pessimista para debater as conclusões dos analistas.
• Ver um gestor de portfólio aprovar ou rejeitar a operação proposta depois da análise de risco.
• Comparar como modelos diferentes chegam a decisões diferentes sobre o mesmo ativo e a mesma data.

Como começar

O projeto pede Python 3.11 ou mais novo. O README mostra a instalação com conda:

git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents
conda create -n tradingagents python=3.13
conda activate tradingagents
pip install .

Também há rotas com uv e Docker. Antes de rodar, defina a chave de API do provedor de LLM escolhido (por exemplo OPENAI_API_KEY ou ANTHROPIC_API_KEY) e, para dados de mercado, a ALPHA_VANTAGE_API_KEY. Quem prefere rodar tudo na própria máquina pode usar modelos locais pelo Ollama. Depois, o comando tradingagents abre a interface de linha de comando.

Licença e custo

Com a Apache-2.0, você estuda, adapta e distribui o framework; ao redistribuir, mantém o texto da licença e marca os arquivos que alterou. O código é gratuito, mas cada análise consome chamadas ao modelo de linguagem, e esse gasto depende do provedor e do plano que você usa.

Quando vale a pena

Segundo o README, o framework foi pensado para pesquisa, o desempenho muda conforme o modelo usado e nada ali é conselho financeiro, de investimento ou de trading. Para programadores e estudantes curiosos sobre agentes de IA aplicados a mercado, é um bom laboratório. Quem procura um sinal pronto para operar vai se frustrar.

O analista técnico do sistema trabalha com indicadores clássicos, cuja base está explicada no guia de análise gráfica. Se você só precisa puxar cotações em Python, o yfinance resolve com bem menos estrutura.