TheWizardNic/trading_agent
🧭 AI 判断
仅供研究HF上低下载量模型权重，无文档无社区验证，来源不明不宜实盘
基于 Qwen2 微调的交易 Agent 模型,适合开发者研究 LLM 驱动的交易决策
- 刚刚收录进导航,较早的关注者红利期
📊 综合评分
· safetensors, qwen2, region:us
⚖️ 同类对比
| 维度 | trading_agent | TradingAgents | Vibe-Trading | Algo-Trading-Skills |
|---|---|---|---|---|
| 结论 | 仅供研究 | 值得关注 | 推荐 | 仅供研究 |
| 热度 | 13 | 106.1k | 33.5k | 43 |
| 7日增长 | — | +3.2k | +462 | +41 |
| 适合人群 | 开发者 | 开发者 | 专业量化 | 开发者 |
| 主要用途 | AI Agent / 策略研究 | 策略研究 / AI Agent | 策略研究 / AI Agent | AI Agent / 策略研究 |
| 支持市场 | 多市场 | 多市场 | 多市场 | 多市场 |
| 技术栈 | 未知 | Python | Python | Python |
| 上手难度 | 中等 | 中等 | 中等 | 中等 |
| 活跃度 | 低 | 高 | 高 | 低 |
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一个基于多智能体 LLM 的金融交易框架，将分析师、研究员、交易员、风控等角色建模为协作的 AI Agent,模拟真实投研流程来辅助交易决策。适合量化研究者与开发者学习、复现多 Agent 金融系统，或将其作为 LLM 应用于投研的实验基础。
一款由 HKUDS 开源的 AI 量化交易 Agent 项目，定位为“个人交易智能体”。它基于 LLM 驱动，可辅助用户进行市场分析、策略研究与交易决策流程的自动化。适合对量化交易和 LLM/Agent 应用感兴趣的开发者与研究者参考使用。
LLM/Agent 研报 · GitHub 43★
基于 Qwen3-4B 的 GGUF 格式量化模型,主打交易策略审视(skeptic)场景,可在 llama.cpp 等本地推理框架中运行。它能以批判性视角分析交易策略的逻辑与风险点,适合量化研究者、策略开发者在本地部署使用。
一款基于 Llama 架构、面向金融领域的对话模型,以 GGUF 格式发布,可在 llama.cpp 等本地推理框架中运行。它针对 finance 相关文本生成任务做了适配,支持量化部署。适合需要在本地环境运行金融方向 LLM 的研究者和开发者使用。
基于 Qwen3.5 架构的 9B 参数多模态模型,支持 image-text-to-text 输入,面向量化交易场景微调。模型集成 MCP 与 tool-use 能力,可通过 transformers 加载,提供 safetensors 格式权重。适合需要构建 agentic trading 流程、让 LLM 调用外部工具进行研报分析的开发者和量化研究人员使用。