TradingAgents: Framework AI Multi-Agente che Modella un Hedge Fund
La maggior parte dei progetti di trading basati su AI utilizza un singolo LLM a cui vengono forniti dati con la richiesta di "prendere una decisione." TradingAgents (GitHub, arXiv: 2412.20138) adotta un approccio diverso: invece di un solo agente — l'intero staff di una società di trading, dove ogni ruolo è un agente LLM separato con i propri strumenti, fonti di dati e prompt.
Costruito su LangGraph, il framework crea un sistema che non si limita a "osservare i dati" — si confronta con se stesso prima di prendere una decisione.
Architettura: Dal Dato alla Decisione
La pipeline completa è un grafo aciclico diretto (DAG) di 12 nodi:
Analyst Team → Research Debate → Trader → Risk Debate → Portfolio Manager → BUY/HOLD/SELL
Team degli Analisti: Quattro Specializzazioni
| Agente | Fonti di Dati | Focus |
|---|---|---|
| Analista Fondamentale | Bilancio, flusso di cassa, conto economico | Valore intrinseco vs prezzo di mercato |
| Analista del Sentiment | Yahoo Finance News, StockTwits, Reddit | Aggregazione del sentiment da più fonti |
| Analista delle Notizie | Notizie per ticker, titoli macro, transazioni insider | Segnali basati sugli eventi |
| Analista Tecnico | OHLCV, MACD, RSI, Bande di Bollinger | Rilevamento di pattern e momentum |
Dibattito di Ricerca: Toro vs Orso
Dopo che gli analisti producono i report, inizia il dibattito avversariale:
- Ricercatore Rialzista costruisce la tesi bullish
- Ricercatore Ribassista costruisce la tesi counter-bearish
- Dibattito multi-round (configurabile tramite
max_debate_rounds) - Research Manager (LLM con pensiero approfondito) sintetizza entrambe le posizioni
Gestione del Rischio: Triplo Filtro
La proposta del trader passa attraverso tre gestori del rischio che dibattono tra loro:
| Agente | Profilo |
|---|---|
| Analista Aggressivo | Alta tolleranza al rischio, focus sul rialzo |
| Analista Neutro | Rischio/rendimento bilanciato |
| Analista Conservativo | Bassa tolleranza al rischio, protezione dal ribasso |
Portfolio Manager: Decisione Finale
Riceve la proposta del trader + i risultati del dibattito sul rischio + la memoria riflessiva delle decisioni passate. Approva, rifiuta o aggiusta l'operazione.
Memoria Riflessiva
Il sistema mantiene un registro delle decisioni. Ad ogni esecuzione successiva per lo stesso ticker, recupera i rendimenti realizzati (grezzi + alpha vs SPY), genera riflessioni e inietta la cronologia nel prompt del Portfolio Manager — creando apprendimento dagli errori senza fine-tuning.
Stack Tecnologico
| Componente | Tecnologia |
|---|---|
| Orchestrazione | LangGraph (StateGraph, checkpoint) |
| Provider LLM | OpenAI, Google, Anthropic, xAI, DeepSeek, Qwen, Ollama, Azure |
| Dati di Mercato | yFinance, Alpha Vantage |
| Dati Social | StockTwits API, Reddit API |
Link
Autori
Trading-systems engineer
Trading-systems engineer building bots since 2017: cross-exchange arbitrage (connected up to 30 venues), cointegration-based pairs arbitrage across spot and futures, scalping, news and sentiment-driven strategies, trend algorithms, and portfolio management and balancing algorithms. Also builds sub-millisecond order execution, big-data warehouses, backtesting engines, AI agents, and trading interfaces (incl. open-source profitmaker.cc). Stack: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, architecture.
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