TradingAgents v0.2.5 新特性迁入本项目

[alan077]

有考虑TradingAgents v0.2.5 发布的新特性迁入吗，新增基于具体数据的情绪分析器，支持 GPT-5.5 等模型覆盖，Qwen/GLM/MiniMax 双区域支持，TRADINGAGENTS_* 环境变量可配置且 API 密钥自动检测，远程 Ollama 支持，非美国 Alpha 基准测试，以及 ticker 路径遍历加固。

[simonlin1212]

感谢关注上游动态！🙏 上游 v0.2.5 的这些特性，本 fork 已经覆盖了大部分：环境变量可配 + API key 自动检测、Qwen/GLM/MiniMax 多供应商、ticker 路径穿越加固（v0.2.13）都在了。还没做的主要是「基于具体数据的情绪分析器」「远程 Ollama」「非美 Alpha 基准」这几块。

标记为 roadmap 跟进——你最想要其中哪一个？我可以优先排。先留着这个 issue。

[wyshn]

非常感谢作者的努力和开源精神！请问可以增加港股的支持吗？另外上游已经可以对分析过的数据进行回测了！这个后续更新可以尽快同步吗？

[alan077]

感谢大佬，最想要的需求功能是基于具体数据的情绪分析器

[simonlin1212]

收到大家的反馈 🙏

@alan077 「基于具体数据的情绪分析器」记下了，排进 roadmap 优先位——现在的情绪分析师更多是基于新闻/舆情文本，接入具体的量价、资金面数据做情绪量化确实是个好方向。

@wyshn 港股支持单独在 #43 跟踪（多 Agent 框架深绑 A 股数据源，整套搬港股工程量较大）；如果只是想要港股数据，可以先看姊妹项目 global-stock-data。上游的「回测」实现我会看一下能不能干净地同步过来。

这几个都属于较大的功能项，会按工程量逐步排，进展在这条 issue 同步。感谢持续关注！

[chons-fox]

已经更新到 0.3.0 了，考虑迁入吗

[simonlin1212]

@chons-fox 收到，上游更新到 0.3.0 已注意到。这个 fork 的数据层/Agent 角色和上游分叉较深（A 股特化），迁入会按「逐特性评估、能干净移植的先移」的方式做，而不是整体 rebase——优先级最高的还是前面大家投票的「基于具体数据的情绪分析器」和「回测」。进展继续在本 issue 同步，感谢关注 🙏

[simonlin1212]

这条 issue 里投票最高的两项都有进展了，另外有一个查证结果需要更正。

⚠️ 先更正：上游没有回测引擎

@wyshn 提到「上游已经可以对分析过的数据进行回测了」，我实拉上游仓库查证过（HEAD a33fd4c / 2026-07-18 / 最新 tag v0.3.1），全仓 grep backtest 没有任何回测模块，只出现在三处文字里。它说的"回测"指的是这一件事：

Backtesting fetchers no longer leak look-ahead data when curr_date is in the middle of a fetched window. (#475)

即数据保真（防未来函数），不是回测引擎。上游 README 里还专门写了免责："Backtest results are not guaranteed to match any published figure… 把框架当研究脚手架，不要当成有固定可复现收益的策略。"

所以这项不是"迁移一个现成功能"，而是"从零做一个"。

✅ 基于具体数据的情绪分析器（@alan077 票选最高）— 已做

情绪分析师此前只有 get_news 一个工具，只能从新闻语气推断情绪——而"新闻听起来利好"和"资金正在流出"完全可以同时发生。现在补上三样可核对的硬数据：

• get_fund_flow — 主力/超大单资金净流入（当日分钟级 + 近 20 日），情绪最硬的证据
• get_stock_data — 量价，判断情绪强度
• get_hot_stocks — 当日强势股与题材归因，判断热度与归因

提示词也改成「先看资金、再看新闻」，并强制报出「资金面与消息面是否背离」——消息面正面而主力持续净流出（或相反），是这次改造最有价值的产出。必采清单从 5 项扩到 9 项。

✅ 防未来函数（就是上游那个"回测"的实质）— 已做，且比上游更进一步

用 AST 扫了全部 15 个数据接口，发现三个收了 curr_date 却完全没用：get_fund_flow（返回今天的分钟资金流 + 从今天回溯 20 日）、get_fundamentals（腾讯实时估值）、get_profit_forecast（当前一致预期）。

也就是说：在历史日期上跑的每一次分析都是被污染的，而报告里完全看不出来。现已做时点截断，数据源本身没有历史时点值的（实时估值 / 一致预期）则在正文顶部明确告警并指示模型不得当作当天事实。

✅ 替代"回测"的东西 — 决策绩效统计

跑 tradingagents performance，零 LLM 调用——决策和真实收益其实一直都存在记忆日志里（每次分析落一条，下次分析同一只票时自动拉行情回填收益与 alpha），缺的只是汇总。

输出核心是 方向正确率：看多要跑赢、看空要跑输才算对（Hold 不计入）。另有按评级、按标的分组，以及一项评级区分度检验——五档评级从 Buy 到 Sell，平均 alpha 是否真的单调递减；不单调就说明评级没有实际区分能力。

⚠️ 报告里写明了这不是回测、不是策略业绩：持有窗口重叠、无仓位管理、未计交易成本、样本可能有选择偏差。样本少于 20 条会自己标注「这些比率基本是噪音」。

仍未做

• 远程 Ollama：backend_url 其实已经能覆盖 ollama 的默认地址，只是没专门文档化。
• 完整回测引擎：如上，需要从零做。如果你们真正想要的是「这套流程过往判断准不准」，上面的绩效统计已经能回答，且成本为零。想要的是「策略级别的资金曲线回测」的话请说一声，那是另一个量级的工程。

感谢大家持续跟进这条 🙏