LingTrade

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  • License — License: AGPL-3.0
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  • Active repo — Last push 0 days ago
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  • spawnSync — Synchronous process spawning in scripts/setup.mjs
  • process.env — Environment variable access in scripts/setup.mjs
  • process.env — Environment variable access in src/config.ts
Permissions Pass
  • Permissions — No dangerous permissions requested

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SUMMARY

Open-source A-share AI research workstation — multi-agent analysis, simulated trading loop, personal knowledge base; runs fully on your machine.

README.md

LingTrade

界面优雅、决策透明和上手简单的开源 A 股 AI 投研工作站

多智能体分析 · 模拟交易闭环 · 可自定义知识库 · 本地部署零云端依赖

License: AGPL-3.0
GitHub Stars
Node.js


LingTrade 总览面板

[!CAUTION]
免责声明

本项目仅供学习、研究与技术交流使用。

  • 所有行情数据均为演示 / 模拟数据,不保证准确性和实时性。
  • 所有 AI 生成的分析、评级、目标价、买卖标识均为程序模拟输出,不构成任何投资建议。
  • 本项目不提供任何实盘交易功能,不与任何券商或交易系统对接。
  • 使用者需自行承担基于本项目信息做出的一切决策风险。
  • 本项目不面向中国大陆境内提供任何收费的证券投资咨询服务

默认数据源仅供个人学习自用,商业使用或再分发需用户自行确认上游授权。

[!NOTE]
关于截图与演示数据

本文档中的所有截图及项目内预置的账户数据、持仓记录、交易流水、Agent 决策、投研报告、净值曲线等内容均为虚构的演示数据,仅用于展示产品功能与界面效果。其中涉及的个股名称、价格、涨跌幅、分析结论等不反映真实市场情况,不具备任何参考价值,不构成投资建议


核心特性

🔬 多智能体投研分析

由多个 AI Agent 协作完成投研全流程——从基本面扫描、技术面研判到风险评估,每一步分析均保留完整推理链路,研究过程完全透明可追溯。所有输出为模拟生成的研究性内容,帮助你理解 AI 分析的思考路径。

投研分析

📊 模拟交易闭环

从投研洞察到交易决策再到持仓跟踪,完整闭环在一个界面内完成。Agent 决策页逐笔展示买卖推理、风控校验与执行结果,每一个模拟交易动作都有据可查。

模拟交易闭环

📚 可自定义知识库

上传研报、笔记、行业资料,AI 自动解析摘要并纳入分析上下文。让你的个人研究积累真正参与到每一次投研决策中,构建属于你自己的投研知识体系。

知识库

功能全景

LingTrade 的 Web 界面由七大模块组成,每个模块精心设计了信息层次与交互细节。

总览
总览 — 账户资产、收益曲线、持仓分布、Agent 动态,一屏尽览。
行情
行情 — 分时走势、K 线图表、资金流向、核心财务指标。
持仓
持仓 — 实时持仓明细、成本与盈亏、仓位占比一目了然。
Agent 决策
Agent 决策 — 每笔决策的推理过程、风控校验、执行结果完整留痕。
投研报告
投研报告 — AI 模拟生成的个股深度分析,含估值、风险、多空辩论。
知识库
知识库 — 上传研报与笔记,AI 自动提炼要点,为后续分析提供上下文。

以上截图中的所有数据均为虚构演示数据,不反映真实市场,不构成投资建议。


快速开始

环境要求

  • Node.js >= 20
  • npm

获取代码

git clone https://github.com/novalgo-x/LingTrade.git
cd LingTrade

安装与启动

[!TIP]
安装脚本会自动检测网络环境:GitHub 直连不可用时,将自动切换到国内镜像(npmmirror)完成安装,无需任何手动配置。

macOS / Linux / WSL

bash scripts/install.sh   # 安装依赖
bash scripts/start.sh     # 后台启动前后端
bash scripts/stop.sh      # 停止

Windows

在 PowerShell 中运行:

.\scripts\install.ps1     # 安装依赖
npm run dev               # 启动前后端(Ctrl+C 停止)
  • 如提示「在此系统上禁止运行脚本」,改用:powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts\install.ps1

  • 如果安装过程异常缓慢或长时间卡住,可手动切换镜像源后重试:

    npm config set registry https://registry.npmmirror.com
    Add-Content "$env:USERPROFILE\.npmrc" "better_sqlite3_binary_host_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/better-sqlite3/"
    

    macOS / Linux 第二条对应:echo 'better_sqlite3_binary_host_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/better-sqlite3/' >> ~/.npmrc

  • 如果已安装 Git Bash,也可以直接使用上述 macOS / Linux 的 bash 脚本


启动完成后,打开浏览器访问:

http://localhost:26680

首次使用时会弹出新手向导,跟随指引即可完成基础配置。


架构简介

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                 浏览器 (React + Vite)             │
│            端口 26680 · 全部交互在此完成            │
└──────────────────────┬──────────────────────────┘
                       │ HTTP / API
┌──────────────────────▼──────────────────────────┐
│               Express 后端 (TypeScript)           │
│            端口 26681 · API 路由 + 业务逻辑         │
│  ┌──────────┐  ┌───────────┐  ┌───────────────┐ │
│  │ 模拟交易  │  │ 投研分析   │  │ 知识库 & 摘要  │ │
│  │ 账户/风控 │  │ Agent 编排 │  │ 文件解析/LLM  │ │
│  └────┬─────┘  └─────┬─────┘  └───────┬───────┘ │
│       │              │                │          │
│  ┌────▼──────────────▼────────────────▼───────┐  │
│  │          SQLite (better-sqlite3)           │  │
│  └────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────────────────────────────────┘
                       │
         ┌─────────────┼─────────────┐
         ▼             ▼             ▼
    Tushare API   雪球行情数据   LLM API
   (A 股基本面)   (实时行情)   (OpenAI 兼容协议)

全栈 TypeScript 构建。前端基于 React 19 + Vite,后端为 Express + SQLite,无需外部数据库。底层分析由 CLI 引擎驱动,与 Web 解耦,也可独立调用。所有 LLM 调用通过 OpenAI 兼容协议,可接入 DeepSeek、通义千问、Kimi、Claude、GPT 等主流模型。


配置说明

所有配置均可通过 Web 界面「设置」页面完成,也可编辑 .env 文件:

cp .env.example .env

数据源

配置项 说明
TUSHARE_TOKEN Tushare 数据接口 token,用于获取 A 股基本面数据。不填则使用内置 mock 数据
TUSHARE_BASE_URL Tushare API 地址,默认 http://api.tushare.pro

数据源仅供个人学习自用,商业使用或再分发需用户自行确认上游授权。

Tushare 接口使用清单:分析引擎按下表拉取数据,任一接口无权限或超出频次限制都不会中断分析——缺失项会在任务日志中给出原因提示,并作为数据盲区告知 AI,避免臆测。

接口 用途
daily 日线行情,技术面分析的基础
stock_basic 股票名称、所属行业
daily_basic PE / PB / 市值 / 换手率等估值指标
fina_indicator / income / cashflow 财务指标与利润表、现金流量表
forecast 业绩预告
moneyflow 个股资金流向
stk_holdertrade 股东增减持
top_list / top_inst 龙虎榜成交与机构席位
margin_detail 融资融券明细
stk_surv 机构调研记录
concept_detail 概念板块(官方 API 已下线该接口,仅部分第三方代理可用)

各接口的积分要求与调用频次限制见 Tushare 积分说明推荐 5000 积分:可覆盖基础数据、日线行情、财务数据,以及增减持、龙虎榜、融资融券等参考数据,满足绝大部分分析场景;120 积分(免费)也能完成基于日线行情的基础技术面分析,积分越高可用数据越全。

大模型 API

配置项 说明
LLM_API_KEY 模型供应商 API Key
LLM_BASE_URL API 端点,需兼容 OpenAI 协议
LLM_MODEL 默认模型名称

支持在 Web 界面中同时配置多个供应商,并为不同 Agent 角色(投研分析、交易决策、知识库总结)分配不同模型。


知识库

知识库支持上传个人研报、行业资料与研究笔记,AI 将自动解析内容并提炼摘要,作为后续投研分析的上下文参考。

支持的文件类型:

格式 说明
.pdf 研究报告、年报等 PDF 文档
.doc / .docx Word 文档
.md Markdown 笔记
.txt 纯文本文件

解析机制: 文件上传后由服务端解析提取文本内容(PDF 使用 pdf-parse,Word 使用 mammoth),随后调用 LLM 生成结构化摘要,存入 SQLite 供后续分析引用。


Roadmap

  • 多账户支持
  • 回测引擎 — 基于历史数据验证策略表现
  • 更多数据源适配
  • 自定义 Agent 策略编排
  • Docker 一键部署
  • 移动端适配

欢迎通过 Issues 提出你的想法。


贡献指南

欢迎提交 Pull Request!参与贡献前请注意:

  1. Fork 本仓库并创建你的特性分支
  2. 确保代码通过类型检查(npx tsc --noEmit
  3. 提交 PR 时请说明改动目的与测试方式
  4. 首次贡献需签署 CLA(贡献者许可协议)

License

AGPL-3.0

本项目使用 GNU Affero General Public License v3.0 开源。简单来说:你可以自由使用、修改和分发,但基于本项目的修改版本在提供网络服务时也必须开源。


致谢


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