与相邻项目的对比

July 29, 2026 · View on GitHub

TraderHarness 是一套环境与证据基础设施。它可以承载不同的 Agent 架构,但不规定它们的投资方法论。

项目主要职责原生决策单元集成后还需要什么
TraderHarness历史有效的市场、执行、账户、评估、回放与训练轨迹自主 Agent、隔离对比或单执行者委员会一个 Agent 人设或外部框架
TradingAgents多角色分析师、辩论、风控与交易员工作流规定的角色图可用于基准测试的严格市场模拟器与下单契约
StockBench标准化的股票推理基准任务基准任务/预测支持自主工具调用的持久账户环境
Qlib量化数据、模型、实验与策略研究ML 模型或代码策略LLM 原生的工具循环与抗污染语言出口
Backtrader / vn.py策略执行与交易基础设施代码策略自主 LLM 研究循环、掩码与轨迹契约

独立 Agent 与委员会的区别

traderharness compare 是一场赛跑:每个 Agent 拥有自己的现金、持仓、记忆与账户。所有 Agent 共享同一市场时钟,各自独立计分。

委员会则是一个选手:只读顾问可以并发研究,但只有 Trader 这一个角色持有下单工具。这保证了一条可问责的动作路径和一个账户。详见多角色委员会

跨回测权益曲线叠加与关键指标对比

跨回测对比:把多次已完成回测的权益曲线叠加在一起,横向比较累计收益、夏普、最大回撤、胜率与成交次数。

接入你自己的框架

外部 LangGraph、TradingAgents 或自定义编排器应通过公开的 Agent 协议返回最终决策。行情读取与下单仍然经过 TradingBus,因此框架天然继承同样的时点掩码、实体/日期匿名化、盘中渐进可见性与撮合规则。