企业官网建设流程全解析

ContestTrade 是一个基于内部竞赛机制的多智能体（Multi-Agent）交易系统，本文带你用 CLI 命令行从选择市场、触发分析到查看投资信号报告，完整走一遍交互式全流程，新手也能快速上手出报告。

一、ContestTrade 能帮你做什么？

简单说，ContestTrade 就是给你配备一支AI 交易团队：你只需设定一个分析时刻，系统就会自动扫描全市场，从新闻、行情、资金流等数据中挖掘事件驱动型投资机会，最后输出一份包含交易信号的研究报告。

整个系统分为两大团队、四步流水线：

1. 数据团队（Data Analysis Agents）：并行处理多源数据，提炼成结构化"文本因子"，并通过内部竞赛（Contest）选出最优因子组合；
2. 研究团队（Research Agents）：每位"研究员"持有一条交易信念，基于因子用 ReAct 方式调用工具深度研究，各自提交交易提案，再经第二轮竞赛评选出最终信号。

二、一键安装：三步完成部署

# 1. 克隆项目仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ContestTrade.git cd ContestTrade # 2. 创建并激活虚拟环境（推荐 Python 3.10+） conda create -n contesttrade python=3.10 conda activate contesttrade # 3. 安装依赖 pip install -r requirements.txt

装好依赖后，编辑 config.yaml，重点只有一件事：填入 LLM 配置（llm段的provider、base_url、api_key、model_name），支持 OpenAI 兼容接口、Gemini、本地 Ollama 等。数据接口默认使用 AKShare，无需密钥即可运行；若配置了tushare_key，系统会自动改用 Tushare 数据源并做连接校验。

💡 选股偏好（每位 Research Agent 的"交易信念"）在 contest_trade/config/belief_list.json 中配置，每条信念最多输出 5 个信号，改成你自己的投资风格即可。

三、一条命令启动：CLI 交互式全流程

python -m cli.main run

这条命令进入终端交互式界面后，全流程只有四个动作：选市场 → 定时间 → 跑分析 → 看报告。

第 1 步：选择分析市场（A股 / 美股）

启动后用方向键在CN-Stock (A股市场)和US-Stock (美股市场)之间选择。系统会根据市场自动加载对应配置：A股用 config.yaml，美股用 config_us.yaml，界面语言也会自动切换（美股为英文界面）。

第 2 步：确定触发时间并通过系统校验

• A股：选择"A股当前时间"作为触发时间；
• 美股：自动使用美东时区当前时间。

随后系统自动执行必要服务校验（见 cli/utils.py 中的validate_required_services）：检查 Tushare/akshare 数据源可用性，并向 LLM 发送一条测试消息验证连通性。看到"所有必要系统配置验证通过，系统准备就绪！"即可开始：

第 3 步：进入实时运行面板，观看 AI 团队"开工"

验证通过后进入 Rich 实时面板，四块区域一目了然：

两个团队的工作方式如下——数据 Agent 从多源数据做"泛读 + 精读"生成因子：

Research Agent 则制定研究计划，通过"观察—思考—工具调用"循环做出投资决策：

全部 Agent 跑完并生成 MD 报告后，结果摘要区会直接列出有效信号（如"Research Agent0：工商银行(buy)"），按回车即可退出运行面板。A股运行完成界面如下：

第 4 步：查看研究报告与数据报告

退出运行面板后，终端会提示你选择下一步操作（逻辑见 cli/main.py 中的ask_user_for_next_action）：

输入 'rr' 查看研究报告 | 'dr' 查看数据报告 | 'n' 运行新分析 | 'q' 退出

• rr：交互式翻阅详细研究报告，含执行摘要、每个推荐信号的投资动作、支撑证据（来源 + 时间）与潜在风险提示；
• dr：查看数据分析报告，逐条展示各数据源（新闻、行情、资金面等）的分析详情；
• n：重新选市场发起新一轮分析，支持 A股 / 美股连续切换。

美股（US-Stock）分析完成后的英文运行面板示例：

📁 所有报告都会以 Markdown 格式自动保存在contest_trade/agents_workspace/results目录下（数据报告在results/data_reports子目录），运行日志在contest_trade/agents_workspace/logs，方便事后复盘和分享。报告模板生成逻辑可参考 cli/static/report_template.py。

四、常用文件速查表

五、新手常见问题（FAQ）

Q1：启动后提示"系统验证失败"？一般是config.yaml中llm.api_key未填或不可用，先确认provider/base_url/model_name三要素；未配置 Tushare 时还需确保pip install akshare成功。

Q2：一次分析要等多久？底部状态栏提示"预计等待 10 分钟"左右，具体取决于 Agent 数量与 LLM 响应速度，事件流面板可随时观察进度。

Q3：如何只分析美股 / 跳过交互选择？可直接带参数启动：python -m cli.main run --market US-Stock（或CN-Stock），省去市场选择步骤。

Q4：报告在哪里、是什么格式？运行结束即自动生成，位于contest_trade/agents_workspace/results目录，均为 Markdown 文件，用任意编辑器即可打开。

六、写在最后

从python -m cli.main run一条命令，到选市场、定时间、看面板、取报告，ContestTrade 的 CLI 把"多智能体选股"这件复杂的事压缩成了 4 个交互动作。建议第一次使用时保持默认信念配置跑一轮 A 股，熟悉信号结构后再到 contest_trade/config/belief_list.json 里写你自己的交易信念——这也是它最有趣的地方：你的投资风格，直接决定 AI 团队的选股结果。

官方回测中，ContestTrade 的净值曲线在多个策略对比中表现突出，可以作为了解其设计思路的参考：

⚠️风险声明：ContestTrade 为开源研究项目，输出信号基于历史数据的 AI 模型推演，不构成任何投资建议。数据可能存在延迟或缺失，AI 模型存在幻觉风险，投资有风险，入市需谨慎。