TradingAgent-VN

TradingAgent cho thị trường chứng khoán Việt Nam
CafeF News · Financial RAG · Multi-agent analysis · Backtesting

TradingAgent-VN là workspace mô phỏng một quỹ đầu tư AI cho chứng khoán Việt Nam. Hệ thống crawl dữ liệu giá & tin tức, đọc báo cáo tài chính, chạy nhiều agent chuyên môn hóa nhiệm vụ và để một CIO agent tổng hợp thành quyết định đầu tư.

Mục lục

Tính năng · Kiến trúc · Quick start · Cấu hình · CLI · Financial RAG · Agents & Workflows · Dashboard · Cấu trúc dự án

Tính năng

	Mô tả
📈 Market data	Crawl/sync OHLCV và benchmark VN30/VNINDEX vào SQLite.
📰 News intelligence	Crawl tin tài chính (CafeF), lưu `data/news.db`, phục vụ search & agent.
📄 Financial RAG	Index báo cáo tài chính (OCR), truy vấn theo ticker/năm/quý bằng LightRAG.
🤖 Multi-agent	5 agent (Macro · Technical · Quant · News · Financial) + CIO tổng hợp.
🧠 Cognitive trading	Planner, analyst swarm, debate, governance/risk, memory & reporting.
🧪 Backtesting	Traditional Scoring, Kelly Criterion, Markowitz Frontier, Cognitive Swarm.
📊 Research dashboard	Leaderboard, portfolio playback, trading view và báo cáo backtest.

Kiến trúc chung

Quick start

Yêu cầu: Python 3.10+, Node.js 20+, và một LLM endpoint OpenAI-compatible (cho agent/RAG/CIO). GPU không bắt buộc — requirements.txt pin PyTorch CUDA 11.8; nếu không có CUDA hãy cài bản PyTorch CPU.

# 1. Clone
git clone <your-repo-url> TradingAgent-VN && cd TradingAgent-VN

# 2. Python deps (venv)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate          # Windows: .\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt -r app/backend/requirements.txt

# 3. Frontend deps
npm --prefix app/frontend install
npm --prefix dashboard install

# 4. Cấu hình — tạo .env ở root (xem mục Cấu hình)

# 5. Khởi tạo DB + crawl dữ liệu tối thiểu
python -c "from vnstock.database.models import init_db; init_db()"
python run.py crawl-vnstock --tickers FPT,VCB,HPG --replace-existing
python run.py crawl-news --news-days 2 --source cafef

Chạy app realtime (2 terminal):

python app/start_backend.py        # backend  → http://localhost:8000
npm --prefix app/frontend run dev  # frontend → http://localhost:3001

PYTHONPATH — nếu gặp ImportError khi chạy module con, set:

export PYTHONPATH="$PWD:$PWD/vnstock:$PWD/tracking_news:$PWD/cognitive_trading"
# PowerShell: $env:PYTHONPATH = "$PWD;$PWD\vnstock;$PWD\tracking_news;$PWD\cognitive_trading"

Cấu hình

config.py đọc file .env ở root. Tạo .env với các biến tối thiểu:

# LLM (OpenAI-compatible)
CLIPROXY_BASE_URL=http://127.0.0.1:8317/v1
CLIPROXY_API_KEY=your-api-key-here
PRIMARY_MODEL=gpt-5.2
FINANCIAL_MODEL=gpt-5.2
NEWS_MODEL=gpt-5.2

# Paths (có default, chỉ sửa nếu cần)
DATA_DIR=data
VNSTOCK_DB_PATH=data/vnstock.db
NEWS_DB_PATH=data/news.db
BACKTEST_RESULTS_DIR=backtest_results
WORKDIR=vnstock/rag_storage

Các nhóm config khác (trading, risk, RAG…)

Nhóm	Biến tiêu biểu
LLM theo tier	`T2_MACRO`, `T2_NEWS`, `T3_DEBATE`, `T4_CIO`, `DAILY_REPORT`, `LLM_CONCURRENCY`
Trading	`PORTFOLIO_CASH`, `LOT_SIZE`, `BUY_FEE_RATE`, `SELL_FEE_RATE`, `MAX_TRADE_PCT`
Risk limits	`MAX_POSITION_PCT`, `MAX_DRAWDOWN_PCT`, `STOP_LOSS_PCT`, `MIN_CASH_RESERVE_PCT`
Strategy	`PRICE_CHANGE_THRESHOLD`, `VOL_RATIO_THRESHOLD`, `NEWS_MIN_COUNT`, `ALPHA_THRESHOLD`
RAG	`EMBEDDING_MODEL_NAME`, `CHUNK_SIZE`, `CHUNK_OVERLAP`, `RAG_QUERY_TIMEOUT_SECONDS`
Backend	`BACKEND_HOST`, `BACKEND_PORT`, `BACKEND_RELOAD`

⚠️ Không commit secret thật. Giữ .env ở local/private.

CLI

Entrypoint duy nhất là run.py (python run.py --help).

Lệnh	Mục đích
`crawl-vnstock`	Sync/refresh OHLCV vào `data/vnstock.db`.
`crawl-news`	Crawl tin tức vào `data/news.db`.
`sync` (alias `prepare`)	Đồng bộ giá + tin + cache báo cáo tài chính một lần.
`analyze`	Sinh báo cáo phân tích tài chính Markdown.
`rag index \| query \| dashboard`	Index / truy vấn / mở dashboard Financial RAG.
`backtest`	Backtest Traditional · Kelly · Markowitz.
`backtest-cognitive`	Backtest cognitive swarm.

# Crawl
python run.py crawl-vnstock --tickers VN30 --replace-existing --max-requests-per-minute 10
python run.py crawl-news --news-days 2 --source cafef

# Sync + phân tích
python run.py sync --tickers FPT,VCB --year 2025 --quarter Q4 --news-days 3
python run.py analyze --ticker FPT --year 2025 --quarter Q1   # → vnstock/analysis_reports/

# Backtest
python run.py backtest --tickers FPT,HPG,SSI,GAS,VCB --start 2026-03-24 --end 2026-03-25 \
  --workflows Traditional,Kelly,Markowitz
python run.py backtest-cognitive --tickers VN30 --start 2026-01-05 --end 2026-01-26

Financial RAG

Trả lời câu hỏi từ báo cáo tài chính (OCR text) theo ticker/năm/quý bằng LightRAG.

# 1. Đặt báo cáo vào vnstock/libs/data/financial_reports/
#    Đặt tên theo mẫu: FPT-Q4-2025.ocr_text.txt  (kèm FPT-Q4-2025.pdf nếu muốn trace nguồn)

# 2. Index (mặc định khớp pattern *.ocr_text.txt)
python run.py rag index --input vnstock/libs/data/financial_reports

# 3. Query
python run.py rag query --query "Rủi ro nợ xấu của VCB trong Q4 2025?" \
  --ticker VCB --year 2025 --quarter Q4 --mode hybrid

# 4. (tuỳ chọn) Dashboard RAG
python run.py rag dashboard --port 8501          # → http://localhost:8501

Mode truy vấn: global (bối cảnh tổng thể) · local (entity/chunk gần) · hybrid (khuyến nghị).

Agents & Workflows

Agent chuyên gia — chạy song song rồi đưa kết quả cho CIO:

Agent	Vai trò
Macro	Bối cảnh vĩ mô, benchmark, sentiment tổng quát.
Technical	Giá, xu hướng, momentum, volume, tín hiệu kỹ thuật.
Quant	Mô hình định lượng, risk/return, xác suất, tín hiệu thống kê.
News	Tổng hợp tin & sự kiện doanh nghiệp từ `data/news.db`.
Financial	Phân tích fundamentals qua Financial RAG.
CIO	Tổng hợp tín hiệu, kiểm tra rủi ro, ra khuyến nghị & báo cáo cuối.

Workflow đầu tư: Traditional Scoring (chấm điểm theo luật) · Kelly Criterion (tối ưu sizing) · Markowitz Frontier (mean-variance) · Cognitive Swarm (planner + swarm + debate + governance + memory).

Dashboard

Giao diện	Khởi chạy	URL
App realtime (`app/`)	`python app/start_backend.py` + `npm --prefix app/frontend run dev`	`http://localhost:3001`
Research/backtest (`dashboard/`)	`npm --prefix dashboard run dev`	`http://localhost:8000`
MCP financial server (tuỳ chọn)	`python -m vnstock.servers.financial_server`	—

Cấu trúc dự án

TradingAgent-VN/
├── app/                  # FastAPI backend + Next.js realtime frontend (port 3001)
├── vnstock/              # Core: agents, DB, RAG engine, MCP server, backtest
├── cognitive_trading/    # Planner, swarm, debate, governance, memory, reporting
├── tracking_news/        # Crawler tin tức VN + MCP server + Streamlit dashboard
├── evaluation_engine/    # Metrics, diagnostics, LLM-as-judge
├── dashboard/            # Next.js research/backtest dashboard
├── data/                 # vnstock.db, news.db, cognitive.db
├── backtest_results/     # Ledgers, states, artifacts, reports
├── config.py             # Central config (đọc từ .env)
└── run.py                # CLI entrypoint

Nếu dự án hữu ích cho nghiên cứu AI agent, phân tích chứng khoán Việt Nam hoặc Financial RAG —> hãy ⭐ star repo để ủng hộ.

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Repository files navigation

TradingAgent-VN

Mục lục

Tính năng

Kiến trúc chung

Quick start

Cấu hình

CLI

Financial RAG

Agents & Workflows

Dashboard

Cấu trúc dự án

About

Releases

Packages

Contributors

Languages

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 7 Commits
app		app
cognitive_trading		cognitive_trading
dashboard		dashboard
docs/assets		docs/assets
tracking_news		tracking_news
vnstock		vnstock
.env		.env
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
config.py		config.py
requirements.txt		requirements.txt
run.py		run.py

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

TradingAgent-VN

Mục lục

Tính năng

Kiến trúc chung

Quick start

Cấu hình

CLI

Financial RAG

Agents & Workflows

Dashboard

Cấu trúc dự án

About

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages

Contributors

Languages