TradingAgents: شركة تداول كاملة من AI Agents — إطار بحثي (98 ألف نجمة)

TradingAgents فكرة أكاديمية بتنفّذ حاجة مختلفة: بدل ما موديل واحد يحلل السهم ويقولك اشتري ولا بيع، الإطار ده بيبني شركة تداول كاملة من AI Agents، كل agent ليه دور متخصص، وبيتناقشوا مع بعض قبل ما يوصلوا لقرار. النتيجة قرار مبني على debate مش على رد موديل واحد.

الريبو وصل 98 ألف نجمة على GitHub و19 ألف fork، مرخّص Apache 2.0، ومنشور كورقة بحثية على arXiv (2412.20138).

⚠️ ملحوظة مهمة: ده إطار بحثي وتعليمي، مش نصيحة استثمار. الأداء بيتغير حسب الموديل، البيانات، وعوامل كتير non-deterministic. لا تستخدمه لاتخاذ قرارات مالية حقيقية بدون مراجعة بشرية ومسؤول مالي مؤهل.

الفرق الـ 5 اللي بيبنيهم الإطار

• Analyst Team (4 agents):
  • Fundamentals Analyst — تحليل مالي وأرباح الشركة
  • Sentiment Analyst — قراءة الـ mood من StockTwits و Reddit والأخبار
  • News Analyst — أخبار عالمية ومؤشرات macro
  • Technical Analyst — MACD و RSI ومؤشرات فنية
• Researcher Team: باحث Bullish وباحث Bearish، بيتناقشوا في debate منظّم للموازنة بين المكاسب والمخاطر
• Trader Agent: بياخد كل التقارير ويحدد التوقيت والحجم
• Risk Management: بيقيّم المخاطر (volatility، liquidity) ويعدّل الاستراتيجية
• Portfolio Manager: الموافقة النهائية أو الرفض

الأسواق المدعومة

• US Stocks: AAPL, SPY, NVDA…
• Hong Kong: 0700.HK · Tokyo: 7203.T · London: AZN.L
• الهند: RELIANCE.NS · كندا: .TO · أستراليا: .AX
• الأسهم الصينية: Shanghai .SS و Shenzhen .SZ
• Crypto: BTC-USD, ETH-USD

التثبيت والتشغيل

# استنساخ وتثبيت
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents
pip install .

# أضف مفاتيح API — بيدعم كل الموديلات تقريباً
export OPENAI_API_KEY=...
# أو ANTHROPIC / GOOGLE / DEEPSEEK / QWEN / GROQ...

# تشغيل CLI تفاعلي
tradingagents

# أو من Python
from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=DEFAULT_CONFIG.copy())
_, decision = ta.propagate("NVDA", "2026-01-15")
print(decision)

الموديلات المدعومة

• OpenAI (GPT-5.x)، Anthropic (Claude 4.x)، Google (Gemini 3.x)، xAI (Grok)
• DeepSeek، Qwen (Alibaba)، GLM (Zhipu)، MiniMax، Kimi
• OpenRouter (كل الموديلات في مكان واحد)
• Ollama للتشغيل المحلي
• Azure OpenAI و AWS Bedrock للمؤسسات
• أي endpoint متوافق مع OpenAI (vLLM, LM Studio, llama.cpp)

ليه ده مثير للاهتمام؟

الإطار ده مش بس عن التداول — ده مثال حقيقي لبناء multi-agent system فيه أدوار متخصصة و debates منظّمة و risk management. لو انت بتفكر تبني agents لأي مجال (قانون، طب، تسويق)، الـ architecture بتاعته مرجع ممتاز تشوف ازاي تقسّم مشكلة معقدة بين عدة agents.

مع ذلك، لو انت مطور فعلاً مهتم بالتداول، الإطار مفيد للـ research و backtesting — عشان تفهم ازاي الـ LLMs بيفكروا في الأسواق، مش عشان تبيع وتشتري بناءً على قراره.