首先直接回答您的核心问题：TradingAgents 的交易策略没有使用神经网络来做出最终决策。它的策略严重依赖技术分析作为关键输入，然后由一个大型语言模型（LLM）在一个结构化的多智能体框架内进行解读和综合。
以下是其“交易部分”运作方式的详细分解：
1. 技术分析师智能体 ??
整个流程始于一个名为技术分析师 (Technical Analyst) 的专门智能体。这个智能体的唯一职责是分析价格和交易量数据，以识别趋势和潜在的交易信号。
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工作工具：技术分析师配备了一个
technical_indicator_tool（技术指标工具）。该工具能计算各种标准的技术指标。虽然完整列表很长，但提到并使用的关键指标包括：-
移动平均线收敛/发散指标 (MACD)
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相对强弱指数 (RSI)
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布林带 (Bollinger Bands)
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平均动向指数 (ADX)
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超级趋势 (Supertrend)
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输出内容：技术分析师的输出不仅仅是原始数字或简单的“买入”/“卖出”信号。相反，它会生成一份详细的、自然语言的报告，总结其从技术指标中得出的发现。这份报告会强调关键观察结果，例如“RSI 显示超买状况”、“MACD 表明看涨趋势”或“布林带显示波动性正在减弱”。
2. 交易员智能体的综合分析 ?
技术分析师的报告随后被传递给核心决策智能体——交易员智能体 (Trader Agent)。关键要理解的是，交易员智能体并非仅根据技术分析采取行动。它的角色是综合来自所有分析师智能体的信息，包括：
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基本面分析师 (Fundamental Analyst)：提供关于公司财务健康状况的见解。
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情绪分析师 (Sentiment Analyst)：从新闻和社交媒体中评估市场情绪。
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新闻分析师 (News Analyst)：报告重要的、可能影响市场的消息。
交易员智能体接收所有这些报告（包括详细的技术分析报告），并将它们输入到一个强大的大型语言模型（如 GPT-4）中。然后，模型会被提示扮演一个专家交易员的角色，权衡所有证据，以得出一个最终的、有理有据的决策。
3. 最终的交易决策 ?
最终的交易决策并非基于技术指标的简单硬编码规则（例如，“如果 MACD 线上穿信号线就买入”）。相反，它是由大型语言模型驱动的交易员智能体，在综合了全部信息后做出的判断。
例如，交易员智能体可能会收到：
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一份来自技术分析师的看涨报告。
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一份关于公司基本面的看跌报告。
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来自情绪分析师的中性情绪评估。
交易员智能体将权衡这些相互矛盾的信号。其最终输出将是一个决策（买入、卖出或持有），并附上详细的推理过程，例如：
“决策：持有 (Hold)。尽管技术指标显示出强劲的短期看涨势头，但公司的基本面引发了对长期可持续性的担忧。中性的市场情绪没有提供足够明确的信号来建立新头寸。我们将继续持有并在明天重新评估。”
本质上，这种交易策略是一种混合方法 (hybrid approach)。它使用传统的量化信号（技术指标）作为基础证据，但依赖大型语言模型的推理和语言理解能力，在更广泛的市场因素背景下解读这些数据。这使得其交易决策比纯粹基于规则或“黑箱式”的神经网络方法更为精细和情境化。
