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wenyupapa-sys/tradingagents-codex-skill

Exécute le fork local de TradingAgents Codex pour une recherche multi-agents sur les actions et ETF. À utiliser lorsque l'utilisateur demande d'analyser des tickers avec TradingAgents, d'exécuter codex-analyze, de faire des recherches par lots sur des actions/ETF, de résumer des rapports TradingAgents, de valider la configuration de TradingAgents Codex, ou de transformer une analyse complète de type QQQ/TSLA en workflow reproductible.

Qu'est-ce que tradingagents-codex-skill ?

Cette compétence permet d'exécuter et de résumer localement le projet `TradingAgents_codex` en tant que workflow d'ingénierie. Elle est conçue pour les utilisateurs de Claude Code, Cursor, Codex ou d'autres agents IA qui souhaitent effectuer des recherches multi-agents sur des actions et ETF. La compétence encapsule la validation de la configuration, la construction de commandes avec simulation (`--dry-run`), l'exécution d'analyses complètes, et la génération de résumés de rapports. Elle supporte les plateformes où les scripts Python peuvent être exécutés localement. Le workflow typique consiste à identifier les tickers et la date d'analyse, valider la configuration (sauf si déjà faite dans la session), effectuer une simulation pour les exécutions coûteuses, lancer l'analyse complète séquentiellement, puis résumer les décisions de portefeuille. Les paramètres par défaut incluent le modèle `gpt-5.5`, un effort de raisonnement élevé, et une langue de sortie chinoise par défaut (bien que l'anglais soit recommandé pour la vitesse). La sécurité interdit de passer des ordres ou de se connecter à un courtier.

Compatible avec✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add wenyupapa-sys/tradingagents-codex-skill

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Documentation

TradingAgents Codex

Présentation

Utilisez cette compétence pour exécuter et résumer un projet local TradingAgents_codex en tant que workflow d'ingénierie. Elle encapsule la vérification de la configuration, la construction de commandes avec simulation, les analyses complètes et la génération de résumés de rapports.

Projet local par défaut :

~/TradingAgents_codex

Remplacez-le avec --project ou TRADINGAGENTS_PROJECT.

Déclencheurs

Utilisez cette compétence pour des requêtes telles que :

  • "exécute TradingAgents pour QQQ"
  • "analyse TSLA avec tous les agents"
  • "exécute codex-analyze"
  • "résume un rapport TradingAgents"
  • "valide le CLI de TradingAgents Codex"
  • "analyse par lots d'actions/ETF"
  • "compare les résultats de TradingAgents pour QQQ et TSLA"

Workflow

  1. Identifiez les tickers, la date d'analyse, la langue de sortie et si l'utilisateur souhaite une analyse complète ou --analysts-only.
  2. Exécutez la validation de la configuration avant l'analyse réelle, sauf si elle a été validée dans la session en cours :
SKILL_DIR="${CLAUDE_SKILL_DIR:-${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/tradingagents-codex}"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/check_setup.py"
  1. Simulez la commande lorsque l'exécution est coûteuse, par lots ou sensible à la date :
SKILL_DIR="${CLAUDE_SKILL_DIR:-${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/tradingagents-codex}"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/run_analysis.py" \
  --ticker QQQ --ticker TSLA \
  --date 2026-05-08 \
  --output-language English \
  --dry-run
  1. Lancez l'analyse complète. Les tickers s'exécutent séquentiellement ; --max-parallel est transmis à TradingAgents pour le parallélisme interne des rôles.
SKILL_DIR="${CLAUDE_SKILL_DIR:-${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/tradingagents-codex}"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/run_analysis.py" \
  --ticker QQQ --ticker TSLA \
  --date 2026-05-08 \
  --model gpt-5.5 \
  --reasoning-effort high \
  --output-language English \
  --confirm
  1. Résumez les décisions finales du portefeuille à partir de reports/portfolio_manager.json :
SKILL_DIR="${CLAUDE_SKILL_DIR:-${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/tradingagents-codex}"
python3 "$SKILL_DIR/scripts/summarize_report.py" \
  --ticker QQQ \
  --date 2026-05-08

Valeurs par défaut

  • Modèle : gpt-5.5
  • Effort de raisonnement : high
  • Analystes : market,news,social,fundamentals
  • Recherche : activée
  • Langue de sortie : Chinese
  • Délai d'attente par ticker : 3600 secondes
  • Repli de date la plus récente : jour de bourse américain précédent probablement terminé, en ignorant les week-ends

Pour la rapidité, privilégiez --output-language English et fournissez à l'utilisateur un résumé en chinois. La sortie en chinois peut passer un temps considérable à traduire chaque rapport de rôle.

Sécurité

  • Traitez les résultats comme des résumés de recherche, pas comme des conseils d'investissement.
  • Ne passez jamais d'ordres, n'envoyez pas d'ordres et ne connectez pas l'exécution d'un courtier à partir de cette compétence.
  • N'inventez pas de prix manquants, de données sociales, de fondamentaux d'ETF ou de lignes OHLC récentes.
  • Mentionnez les lacunes de données connues, en particulier les fondamentaux d'ETF et les lignes de marché manquantes pour la date d'analyse.
  • Utilisez --dry-run avant les gros lots. L'exécuteur nécessite --confirm pour plus de trois tickers.
  • Effacez toujours NODE_OPTIONS pour les commandes enfants TradingAgents/Codex CLI ; ce projet a un échec connu de --use-env-proxy.

Scripts

  • scripts/check_setup.py : valide le chemin du projet, le CLI virtualenv, les drapeaux requis, la locale UTF-8 et le contournement de NODE_OPTIONS.
  • scripts/run_analysis.py : construit et exécute les commandes tradingagents codex-analyze avec simulation, délai d'attente et confirmation par lots.
  • scripts/summarize_report.py : lit portfolio_manager.json et émet un résumé en Markdown chinois ou JSON.
  • scripts/quick_validate.py : valide la structure de la compétence et les scripts sans exécuter d'analyse en direct.

Références

Lisez references/workflow.md pour des exemples de commandes et des choix opérationnels. Lisez references/troubleshooting.md pour les échecs connus et les atténuations.

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