ResearchOct 30, 2026@donghyeok99Staff

TradingAgents: 열두 AI가 토론해 쓰는 종목 리포트

NVDA로 돌려 본 한 트레이딩 블로그는, 약세 연구원이 뉴스에 묻힌 공급망 위험을 짚어 포지션이 작아졌다고 적었어요

NVDA를 분석가 넷이 동시에 살피고, 강세와 약세가 저울질한 끝에 다섯 등급 중 하나가 complete_report.html에 적히는 장면이에요.

누가: Tauric Research가 논문(arXiv 2412.20138)과 함께 공개한 연구용 프레임워크예요. 종목을 여러 관점으로 따져 보고 싶은 개발자와 연구자를 위한 거예요.
언제: 2024년 12월에 공개됐고, 최신 릴리스는 2026년 10월 27일의 v0.7.1이에요.
어디서: 내 PC의 Python 3.11 이상이나 Docker에서 돌아요. 모델은 OpenAI·Claude·Gemini 등의 API, ChatGPT Plus/Pro 구독, Ollama 로컬 모델 중에서 골라요.

이게 불편했어요

종목 하나를 보려면 차트, 뉴스, 재무제표, 레딧이나 StockTwits 분위기를 따로따로 열어 봐야 했어요. 챗봇에 한 번 물어 끝내면, 반대 근거를 누가 따져 줬는지 알 길이 없었고요.

그래서 이렇게 풀어요

TradingAgents는 증권사 한 팀을 그대로 옮겨 놨어요. 분석가 넷이 동시에 각자 데이터로 보고서를 쓰고, 강세와 약세 연구원이 그걸 두고 토론한 뒤, 트레이더의 제안을 공격·보수·중립 리스크 분석가가 다시 따져요. 마지막에 포트폴리오 매니저가 지난 결정의 실제 수익에서 얻은 교훈까지 읽고 다섯 단계 중 하나를 골라요.

에이전트가 일하는 대로 진행 상황과 보고서가 채워지는 화면 — 티커, 분석 날짜, LLM 제공자, 분석 깊이를 고르는 첫 화면

이걸로 만든 사람들

Hacker Newslucemia512026-05-02

TradingAgents의 팀 구조를 Claude Code 플러그인으로 다시 만들었어요. /trading-analysis NVDA 한 줄이면 서브에이전트 7개가 분석가, 강세·약세 토론, 매니저 순서로 돌아요.

I rebuilt it as a Claude Code plugin that runs on your existing Claude subscription — zero extra API cost.

좋아요 1 · 댓글 1 (2026-10-30 기준)Hacker News ↗

blog.pickmytrade.ioPickMyTrade2026-05-13

2026년 1분기 실적 시즌에 NVDA로 돌려 본 기록이에요. 기술적 분석은 강세였지만 약세 연구원이 최근 뉴스 속 공급망 노출을 짚어, 최종 포지션이 모멘텀만 볼 때보다 작게 나왔다고 해요.

We ran TradingAgents on NVDA during Q1 2026 earnings season.

blog.pickmytrade.io ↗

안에서는 이렇게 돌아가요

1
나 → 분석가 4명
tradingagents --ticker NVDA --date …CLI에서 티커, 날짜, 분석가, 모델을 고르면 에이전트 그래프가 시작돼요.cli/main.py
2
분석가 4명 → 강세·약세 연구원
시장·감성·뉴스·재무 보고서 4개분석가들은 각자 도구로 동시에 일하고, 보고서가 모두 들어와야 토론이 시작돼요.tradingagents/graph/setup.py
3
강세·약세 연구원 → Trader · 리스크 팀
투자 계획 + 다섯 단계 등급강세·약세 연구원이 정해진 횟수만큼 주고받으면 Research Manager가 계획으로 정리해요.tradingagents/agents/managers/research_manager.py
4
Trader · 리스크 팀 → Portfolio Manager
거래 제안과 리스크 토론 기록Trader가 시점과 규모를 제안하고, 공격·보수·중립 분석가가 그 제안을 두고 다퉈요.tradingagents/agents/trader/trader.py
5
Portfolio Manager → complete_report.html
Rating: Buy / Overweight / Hold / Underweight / Sell지난 결정의 교훈까지 읽고 등급 한 줄과 근거를 쓰면, 섹션별 md와 한 장짜리 HTML로 저장돼요.tradingagents/reporting.py

넣으면 이렇게 나와요

NVDA, 2026-09-01다섯 단계 중 하나의 결정과 CLI와 같은 보고서 폴더

tradingagents backtest NVDA,AAPL --start 2026-06-01 --end 2026-08-01 --every 7날짜·종목 격자마다 내린 결정을 벤치마크 대비 알파로 채점한 요약

tradingagents --portfolio my_book.json내 현금과 보유 종목을 기준으로 쓴 트레이더·리스크 팀 조언

나한테 맞을까요

이럴 때 좋아요

종목 하나를 여러 관점으로 정리한 리포트를 한 장으로 받아 보고 싶을 때
멀티 에이전트 토론 구조가 실제 코드로 어떻게 짜이는지 보고 싶을 때
같은 방식을 여러 날짜와 종목에 되돌려 보며 결정을 채점해 보고 싶을 때
Ollama 같은 로컬 모델로 API 비용 없이 실험해 보고 싶을 때

이건 안 돼요

README 기준 연구용이고, 금융·투자·매매 조언이 아니에요.
LLM이 결정하니 같은 종목과 날짜도 실행마다 결과가 달라질 수 있어요.
백테스트 결과는 모델, 날짜 범위, 데이터 품질에 따라 달라지고 발표된 수치와 맞는다는 보장이 없어요.
ChatGPT 구독으로 돌리면 플랜 사용량에 포함돼요.

발행 전에 Devalley 편집자가 검토했어요. 칼럼은 어떻게 만드나요

TradingAgents: a stock report twelve LLM agents argue out

A trading blog ran it on NVDA: the bear researcher caught a supply-chain risk buried in the news, and the position came out smaller

Four analysts read NVDA at once, Bull and Bear weigh it on a scale, and one of five ratings lands in complete_report.html.

Who: Tauric Research's research framework (arXiv 2412.20138), for developers and researchers who want a stock seen from several sides.
When: Opened in December 2024; the latest release is v0.7.1, from 27 October 2026.
Where: Your machine, Python 3.11+ or Docker; models via OpenAI, Claude, Gemini and other APIs, a ChatGPT Plus/Pro plan, or Ollama locally.

What was hard

Looking at one stock meant opening a chart, the news, the filings and the Reddit or StockTwits mood in separate tabs. Asking a chatbot once gave an answer, but no way to tell whether anyone had argued the other side.

What it does about it

TradingAgents copies a trading desk. Four analysts write their reports at the same time from their own data, a bull and a bear researcher debate them, and an aggressive, a conservative and a neutral risk analyst take apart the trader's proposal. The Portfolio Manager then reads lessons from how past calls actually paid off and picks one of five ratings.

The first screen: ticker, analysis date, LLM provider and research depth

Progress and reports fill in as the agents work — The first screen: ticker, analysis date, LLM provider and research depth

What people made with it

Hacker Newslucemia512026-05-02

Rebuilt TradingAgents' team as a Claude Code plugin: /trading-analysis NVDA spawns seven subagents that run the analysts, the bull-bear debate and the managers on a Claude subscription.

I rebuilt it as a Claude Code plugin that runs on your existing Claude subscription — zero extra API cost.

likes 1 · comments 1 (2026-10-30 as of)Hacker News ↗

blog.pickmytrade.ioPickMyTrade2026-05-13

A run on NVDA in the Q1 2026 earnings season: bullish technicals, but the bear researcher flagged supply-chain exposure in recent news, so the final position came out smaller.

We ran TradingAgents on NVDA during Q1 2026 earnings season.

blog.pickmytrade.io ↗

How it runs inside

1
You → Analyst team (4)
tradingagents --ticker NVDA --date …Pick a ticker, a date, the analysts and the models in the CLI, and the agent graph starts.cli/main.py
2
Analyst team (4) → Bull & Bear researchers
four reports: market, sentiment, news, fundamentalsThe analysts work in parallel on their own tools; the debate starts once every report is in.tradingagents/graph/setup.py
3
Bull & Bear researchers → Trader & risk team
investment plan with a five-tier ratingBull and bear trade arguments for the set number of rounds, and the Research Manager writes the plan.tradingagents/agents/managers/research_manager.py
4
Trader & risk team → Portfolio Manager
trade proposal and the risk debateThe Trader proposes timing and size; aggressive, conservative and neutral analysts argue over it.tradingagents/agents/trader/trader.py
5
Portfolio Manager → complete_report.html
Rating: Buy / Overweight / Hold / Underweight / SellWith lessons from past calls, it writes a rating line and its case, saved as section files and one HTML page.tradingagents/reporting.py

What goes in, what comes out

NVDA, 2026-09-01A decision on the five-tier scale and the same report tree the CLI saves

tradingagents backtest NVDA,AAPL --start 2026-06-01 --end 2026-08-01 --every 7Each decision on the ticker and date grid scored on alpha against its benchmark

tradingagents --portfolio my_book.jsonTrader and risk advice written against your own cash and positions

Is it for you

Good for

Getting one stock written up from several angles on a single page
Seeing how a multi-agent debate is wired in real code
Replaying the same process over dates and tickers and scoring its calls
Experimenting on local models through Ollama without an API bill

Not for

Per the README it is for research, not financial, investment or trading advice.
LLMs make the call, so the same ticker and date can come out differently from run to run.
Backtest results depend on the model, the date range and data quality, and are not guaranteed to match any published figure.
Runs on a ChatGPT plan count toward that plan's usage limits.

Reviewed by Devalley’s editor before publishing. How the column is made

RepositoryTauricResearch/TradingAgents ↗

Stars118k

LicenseApache-2.0

SiteOpen ↗

바로 써 보기

필요한 것

Python >=3.11근거: pyproject.toml
git근거: README.md
OPENAI_API_KEY선택기본 모델 제공자 키예요. ChatGPT 구독, Ollama, 다른 제공자 키 중 하나가 있으면 없어도 돼요.
ANTHROPIC_API_KEY선택Claude로 돌릴 때의 키예요.
FRED_API_KEY선택미국 거시 지표(FRED)를 읽을 때 쓰는 무료 키예요.
SEC_EDGAR_USER_AGENT선택SEC EDGAR에 보낼 내 이름과 연락처예요. 키가 아니라 연락 주소예요.

README는 conda나 uv로 가상환경을 만든 뒤 설치하라고 해요. Docker로도 돌릴 수 있고, 모델 키는 .env에 넣어요.

있는지 확인하는 명령

python3 --version
git --version

설치

git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents

써 보기

pip install .

써 보기

tradingagents          # installed command
python -m cli.main     # alternative: run directly from source

원본: github.com/TauricResearch/TradingAgents · ⭐ 118k, 2026-10-30 기준 · Apache-2.0 · 사이트

에이전트에게 붙여 넣기

빈 폴더에서 Claude Code나 Codex를 열고 그대로 붙여 넣으세요.

처음 붙여 넣을 것

https://github.com/TauricResearch/TradingAgents 를 설치해 줘요.
1. 먼저 `python3 --version`으로 Python 3.11 이상인지 확인해 줘요. 낮으면 알려 주고 멈춰요.
2. README대로 `git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git`, `cd TradingAgents` 하고, uv가 있으면 `uv venv --python 3.13`, `source .venv/bin/activate`로 가상환경을 만든 뒤 `pip install .` 해 줘요.
3. `cp .env.example .env` 하고, 어떤 모델로 돌릴지 나한테 물어봐 줘요. API 키라면 내가 .env에 직접 넣을게요. ChatGPT Plus/Pro 구독이면 `tradingagents login chatgpt`로 로그인하게 안내해 줘요.
4. `tradingagents`를 실행해 첫 화면이 뜨는지 확인하고, 보고서가 어디에 저장되는지 알려 줘요.

설치가 끝나면

TradingAgents로 {티커, 예: NVDA}를 {분석 날짜, 예: 2026-10-24} 기준으로 분석해 줘요. 분석가는 market, news, fundamentals 셋으로, 토론은 1라운드로 하고 보고서를 저장해 줘요. 끝나면 complete_report.html을 열 수 있게 경로를 알려 주고, 최종 등급과 그 근거를 세 줄로 요약해 줘요. 강세 쪽과 약세 쪽이 각각 무엇을 근거로 들었는지도 한 줄씩 덧붙여 줘요.

Try it

What it needs

Python >=3.11from: pyproject.toml
gitfrom: README.md
OPENAI_API_KEYoptionalThe default model provider. Not needed with a ChatGPT plan, Ollama or another provider's key.
ANTHROPIC_API_KEYoptionalFor running on Claude.
FRED_API_KEYoptionalA free key for US macro data from FRED.
SEC_EDGAR_USER_AGENToptionalYour name and contact address for SEC EDGAR; a contact, not a key.

The README has you make a virtual environment with conda or uv before installing. Docker works too; model keys go in .env.

Commands to check

python3 --version
git --version

Install

git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents

Try it

pip install .

Try it

tradingagents          # installed command
python -m cli.main     # alternative: run directly from source

Source: github.com/TauricResearch/TradingAgents · ⭐ 118k as of 2026-10-30 · Apache-2.0 · Website

Paste into your agent

Open Claude Code or Codex in an empty folder and paste this as it is.

Paste first

Please install https://github.com/TauricResearch/TradingAgents for me.
1. Check `python3 --version` first: it needs Python 3.11 or later. If it is older, tell me and stop.
2. Following the README, run `git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git` and `cd TradingAgents`; if uv is there, make an environment with `uv venv --python 3.13` and `source .venv/bin/activate`, then `pip install .`.
3. Run `cp .env.example .env` and ask me which model I want. If it is an API key, I will put it in .env myself. For a ChatGPT Plus or Pro plan, walk me through `tradingagents login chatgpt`.
4. Start `tradingagents`, check that its first screen comes up, and tell me where it saves reports.

Once it is installed

Use TradingAgents to analyse {ticker, e.g. NVDA} as of {analysis date, e.g. 2026-10-24}. Use the market, news and fundamentals analysts, one debate round, and save the report. When it is done, give me the path to complete_report.html, sum up the final rating and its reasons in three lines, and add one line each on what the bull and the bear side rested their case on.

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