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TradingAgents是加利福尼亚大学洛杉矶分校和麻省理工学院推出的多代理LLM金融交易框架，能模拟现实世界的交易公司环境。TradingAgents整合多个具有不同角色和风险偏好的LLM代理，如基本面分析师、情绪分析师、技术分析师、交易员和风险经理等，实现对复杂金融数据的全面分析与处理。代理基于代理辩论和对话进行交易决策，结合结构化输出与自然语言对话，提高决策的精确性和灵活性。实验结果表明，
Qlib 是一个开源的、面向 AI 的量化投资平台，旨在利用 AI 技术挖掘量化投资的潜力，赋能研究，创造价值，涵盖从探索想法到落地生产的全过程。Qlib 支持多种机器学习建模范式，包括监督学习、市场动态建模和强化学习。 越来越多不同范式的 SOTA Quant 研究成果/论文正在 Qlib 中发布，以协作解决量化投资领域的关键挑战。例如，1）使用监督学习从丰富且异构的金融数据中挖掘市场复杂的非
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