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MarkLo
parent
c4430805e2
commit
8d3c8dc2a6
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@ -32,10 +32,26 @@ class PriceService:
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if not csv_files:
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||||
logger.warning(f"No price data found for {ticker} in {data_cache_dir}")
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return None
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||||
logger.info(f"嘗試主動獲取 {ticker} 的價格數據...")
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# 主動獲取數據
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df = PriceService._fetch_and_cache_data(ticker, data_cache_dir)
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||||
if df is not None:
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return df
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||||
else:
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||||
return None
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||||
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||||
# Use the most recent file
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||||
# Use the most recent file and check if it's still valid (< 24 hours)
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||||
latest_file = max(csv_files, key=lambda p: p.stat().st_mtime)
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if not PriceService._is_cache_valid(latest_file):
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||||
logger.info(f"{ticker} 緩存過期，重新獲取數據...")
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||||
df = PriceService._fetch_and_cache_data(ticker, data_cache_dir)
|
||||
if df is not None:
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||||
return df
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||||
# 如果獲取失敗，使用舊緩存
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||||
logger.warning(f"使用過期緩存作為備援")
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||||
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||||
logger.info(f"Loading price data from {latest_file}")
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||||
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||||
df = pd.read_csv(latest_file)
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||||
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@ -47,6 +63,91 @@ class PriceService:
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|||
logger.error(f"Error loading price data for {ticker}: {e}")
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||||
return None
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||||
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||||
@staticmethod
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||||
def _is_cache_valid(file_path: Path, max_age_hours: int = 24) -> bool:
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||||
"""
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||||
Check if cache file is still valid based on modification time
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||||
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||||
Args:
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||||
file_path: Path to the cache file
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||||
max_age_hours: Maximum age in hours before cache is considered stale
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||||
|
||||
Returns:
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||||
True if cache is valid, False otherwise
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||||
"""
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||||
import time
|
||||
file_mtime = file_path.stat().st_mtime
|
||||
current_time = time.time()
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||||
cache_age_hours = (current_time - file_mtime) / 3600
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||||
return cache_age_hours < max_age_hours
|
||||
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||||
@staticmethod
|
||||
def _fetch_and_cache_data(ticker: str, data_cache_dir: str, max_retries: int = 3) -> Optional[pd.DataFrame]:
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||||
"""
|
||||
Fetch data from yfinance and cache it
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
ticker: Stock ticker symbol
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||||
data_cache_dir: Path to data cache directory
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||||
max_retries: Maximum number of retry attempts
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||||
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||||
Returns:
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||||
DataFrame with price data or None if failed
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||||
"""
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||||
import yfinance as yf
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||||
from datetime import datetime, timedelta
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||||
import time as time_module
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||||
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||||
end_date = datetime.now()
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||||
start_date = end_date - timedelta(days=365 * 15) # 15 years of data
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||||
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||||
for attempt in range(1, max_retries + 1):
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||||
try:
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||||
logger.info(f"嘗試從 Yahoo Finance 獲取 {ticker} 數據（第 {attempt} 次嘗試）...")
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||||
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||||
# Download data with timeout
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||||
data = yf.download(
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||||
ticker,
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||||
start=start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
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||||
end=end_date.strftime("%Y-%m-%d"),
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||||
progress=False,
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||||
timeout=30
|
||||
)
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||||
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||||
if data.empty:
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||||
logger.error(f"{ticker} 無可用數據")
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||||
return None
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||||
# Reset index to make Date a column
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||||
data = data.reset_index()
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||||
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||||
# Ensure cache directory exists
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||||
Path(data_cache_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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||||
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||||
# Save to cache
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||||
cache_file = Path(data_cache_dir) / f"{ticker}-YFin-data-{start_date.strftime('%Y-%m-%d')}-{end_date.strftime('%Y-%m-%d')}.csv"
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||||
data.to_csv(cache_file, index=False)
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||||
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||||
logger.info(f"成功獲取並緩存 {ticker} 數據到 {cache_file}")
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||||
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||||
# Prepare and return DataFrame
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||||
df = pd.read_csv(cache_file)
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||||
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
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||||
return df.sort_values('Date')
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||||
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||||
except Exception as e:
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||||
logger.warning(f"第 {attempt} 次嘗試失敗: {e}")
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||||
if attempt < max_retries:
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||||
wait_time = 2 ** (attempt - 1) # Exponential backoff
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||||
logger.info(f"將在 {wait_time} 秒後重試...")
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||||
time_module.sleep(wait_time)
|
||||
else:
|
||||
logger.error(f"在 {max_retries} 次嘗試後仍無法獲取 {ticker} 數據")
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||||
return None
|
||||
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||||
return None
|
||||
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||||
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||||
@staticmethod
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||||
def calculate_stats(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
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||||
"""
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||||
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|||
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@ -40,32 +40,34 @@ def create_fundamentals_analyst(llm):
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|||
"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
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||||
【專業身份】
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||||
您是一位基本面投資顧問，擅長將枯燥的財報數據轉化為簡單的投資邏輯。
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||||
您是基本面分析師，負責評估公司財務體質、獲利能力與投資價值。
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【分析要點】
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1. **體質快篩**：這家公司賺錢嗎？財務安全嗎？
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2. **核心指標**：只看最重要的3個數據（如EPS、毛利率、ROE）。
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3. **估值位階**：現在股價是便宜、合理還是太貴？
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4. **長期展望**：這家公司未來靠什麼成長？
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【分析重點】
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1. **公司概況**：業務模式、產業地位與競爭優勢
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2. **財務健全度**：獲利能力、資產品質、現金流狀況
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||||
3. **關鍵財務比率**：聚焦3-5個核心指標（建議：ROE、本益比、負債比率、EPS成長率、自由現金流）
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||||
4. **估值評估**：當前股價相對內在價值的合理性
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||||
【技術操作】
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||||
• 使用 get_fundamentals 等工具獲取數據
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• 專注於關鍵財務比率
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||||
• 使用 get_fundamentals 取得公司基本資料
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• 使用 get_income_statement、get_balance_sheet、get_cashflow 取得財務報表
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||||
• 整合數據進行綜合評估
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【報告要求】
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**長度**：300-500字（簡單明瞭）
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**結構**：
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1. 公司簡介（50字）：做什麼的？
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2. 財務亮點/隱憂（150-200字）：用白話解釋財務狀況。
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||||
3. 估值判斷（50-100字）：現在買划算嗎？
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||||
4. 關鍵數據表格（必須包含）。
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||||
【報告架構】
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**字數要求**：400-600字
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**內容結構**：
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1. 公司概述（80字）：業務特性與競爭地位
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2. 財務分析（200-300字）：獲利能力、財務結構、現金流分析
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||||
3. 估值研判（80字）：股價評價水準與投資價值
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||||
4. 投資建議（100字）：基於基本面的操作建議
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||||
5. 財務數據表格（必須）
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||||
**注意**：
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- 避免堆砌數字，解釋數字背後的意義。
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||||
- 結論要明確。
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||||
- 必須包含關鍵財務比率表格。
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**撰寫原則**：
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||||
- 數據與分析並重，避免單純羅列數字
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||||
- 結論明確，提供清晰的投資判斷
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||||
- 必須包含關鍵財務指標表格
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||||
請提供一份深入淺出的基本面分析報告。"""
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||||
請提供專業且全面的基本面分析報告。"""
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||||
+ " 請務必在報告結尾附加一個 Markdown 表格，以整理報告中的要點。"
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||||
+ " 使用可用的工具：`get_fundamentals` 用於全面的公司分析，`get_balance_sheet`、`get_cashflow` 和 `get_income_statement` 用於特定的財務報表。"
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||||
)
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|||
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@ -39,34 +39,34 @@ def create_market_analyst(llm):
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|||
"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
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||||
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||||
【專業身份】
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||||
您是一位資深市場分析師，專長是將複雜的技術分析轉化為一般投資人能懂的見解。
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||||
您是資深技術分析師，負責提供精準的市場技術面評估。
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||||
【分析要點】
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1. **趨勢判斷**：用一句話明確指出目前是多頭、空頭還是盤整。
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||||
2. **關鍵指標**：挑選3個最具代表性的指標（如50日/200日均線、MACD、RSI）進行解讀。
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||||
3. **關鍵價位**：明確指出支撐位與壓力位。
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||||
4. **操作建議**：給出直觀的進出場策略。
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||||
【分析重點】
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||||
1. **趨勢研判**：基於價格走勢與成交量，明確判斷當前市場階段（上升趨勢/下降趨勢/區間整理）
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||||
2. **技術指標**：聚焦3-4個核心指標（建議：50日/200日均線、MACD、RSI），解讀其訊號意義
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||||
3. **支撐壓力**：標示關鍵價格區間，說明技術面轉折點
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||||
4. **操作建議**：提供進出場位置、風險控制參數
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||||
【技術操作】
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• 使用 get_stock_data 查看價格走勢
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• 使用 get_indicators 獲取技術指標（均線請設定 look_back_days 為 50 或 200）
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• 綜合判斷後給出建議
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• 使用 get_stock_data 取得歷史價格資料
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||||
• 使用 get_indicators 計算技術指標（均線請設定 look_back_days 為 50 或 200）
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• 整合數據後提出專業見解
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【報告要求】
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**長度**：300-500字（務必精簡，點到為止）
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**結構**：
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1. 趨勢總結（50字）：直接講結論。
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||||
2. 技術面解析（150-200字）：解釋為何這樣判斷，避免堆砌術語。
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||||
3. 關鍵價位（50字）：給出具體數字。
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||||
4. 操作建議（50-100字）：買進、賣出或觀望，並設定止損。
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||||
5. 數據表格（必須包含）：整理核心數據。
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【報告架構】
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**字數要求**：400-600字
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**內容結構**：
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1. 市場概況（80字）：趨勢方向與動能強弱
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||||
2. 技術分析（200-300字）：指標解讀與相互驗證
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3. 關鍵價位（80字）：支撐/壓力位及其技術意義
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||||
4. 操作策略（100-150字）：進場點位、停損設定、目標價位
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||||
5. 數據摘要表格（必須）
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**注意**：
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- 說人話，不要掉書袋。
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- 重點在於「現在該怎麼做」。
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||||
- 必須包含關鍵數據表格總結。
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||||
**撰寫原則**：
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||||
- 專業但清晰，避免過度技術化的表述
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||||
- 結論明確，提供可執行的交易建議
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||||
- 必須包含核心數據整理表格
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||||
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||||
請提供一份專業但親民的技術分析報告。"""
|
||||
請提供專業、精準且具操作性的技術分析報告。"""
|
||||
+ """ 請務必在報告結尾附加一個 Markdown 表格，以整理報告中的要點。"""
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||||
)
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||||
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||||
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|||
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@ -37,32 +37,33 @@ def create_news_analyst(llm):
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|||
"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
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||||
【專業身份】
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||||
您是一位財經新聞解讀專家，專門過濾雜訊，為投資人找出真正影響股價的關鍵訊息。
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||||
您是財經新聞分析師，負責解讀重大事件對股價的影響，並提供投資決策參考。
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【分析要點】
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1. **頭條大事**：只挑選影響力最大的1-3則新聞。
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2. **解讀影響**：這則新聞對股價是利多還是利空？為什麼？
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3. **潛在風險**：新聞背後沒說的隱憂。
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||||
4. **機會點**：如何利用這些消息獲利？
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【分析重點】
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1. **關鍵事件**：篩選出近期最具影響力的2-3則重大新聞
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||||
2. **影響評估**：分析事件對公司基本面、股價及投資人情緒的實質影響
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||||
3. **風險識別**：指出新聞背後的潛在風險或未被市場充分反應的因素
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||||
4. **投資啟示**：提供基於新聞事件的操作建議
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【技術操作】
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• 使用 get_news 獲取最新資訊
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• 篩選高價值新聞
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• 使用 get_news 獲取相關新聞資料
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• 篩選高價值資訊並進行深度解讀
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【報告要求】
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**長度**：300-500字（去蕪存菁）
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**結構**：
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1. 重點快報（50字）：最重要的一件事。
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2. 深度解讀（150-200字）：分析事件對股價的具體影響。
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3. 投資啟示（50-100字）：該如何反應？
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||||
4. 關鍵新聞表格（必須包含）。
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||||
【報告架構】
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**字數要求**：400-600字
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||||
**內容結構**：
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1. 新聞摘要（80字）：重點事件概述
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2. 影響分析（200-300字）：事件對股價的多維度影響評估
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3. 風險提示（80字）：潛在風險或市場未注意的因素
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4. 操作建議（100字）：基於新聞面的投資策略
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5. 新聞事件表格（必須）
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||||
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||||
**注意**：
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- 不要單純轉貼新聞，要有觀點。
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- 忽略無關痛癢的報導。
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- 必須包含新聞彙總表格。
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||||
**撰寫原則**：
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- 聚焦實質影響，過濾非重要資訊
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||||
- 提供獨立觀點與專業解讀
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||||
- 必須包含關鍵新聞整理表格
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||||
|
||||
請提供一份精闢的新聞分析報告。"""
|
||||
請提供專業且具洞察力的新聞分析報告。"""
|
||||
+ """ 請務必在報告結尾附加一個 Markdown 表格，以整理報告中的要點。""",
|
||||
)
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||||
|
||||
|
|
|
|||
|
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@ -37,33 +37,33 @@ def create_social_media_analyst(llm):
|
|||
"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
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||||
您是一位社群趨勢觀察家，擅長從網路討論中提煉出市場情緒，並用白話文解釋給投資人聽。
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||||
您是市場情緒分析專家，負責解讀社群媒體與輿論氛圍對股價的潛在影響。
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||||
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||||
【分析要點】
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1. **情緒溫度**：市場現在是貪婪還是恐懼？
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2. **熱議話題**：大家都在討論什麼？（利多還是利空）
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||||
3. **多空風向**：散戶與大戶的看法是否一致？
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||||
4. **警示燈號**：有無過熱或過度恐慌的跡象？
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||||
【分析重點】
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||||
1. **情緒基調**：評估當前市場情緒狀態（樂觀/中性/悲觀）及其強度
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||||
2. **討論熱度**：識別主流話題與關注焦點，判斷輿論方向
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||||
3. **投資人結構**：觀察散戶與機構觀點的分歧或共識
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||||
4. **極端訊號**：檢視是否出現非理性樂觀或恐慌情緒
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||||
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||||
【技術操作】
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||||
• 使用 get_news 掃描社群與新聞討論
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||||
• 判斷情緒傾向
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||||
• 使用 get_news 獲取相關新聞與社群討論資料
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||||
• 分析輿情傾向與討論熱度
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||||
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||||
【報告要求】
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||||
**長度**：250-400字（精準扼要）
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||||
**結構**：
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||||
1. 情緒總結（50字）：一句話概括市場氣氛。
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||||
2. 熱點分析（100-150字）：主要討論焦點。
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||||
3. 風險提示（50字）：情緒是否極端？
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||||
4. 投資啟示（50-100字）：逆勢操作還是順勢而為？
|
||||
5. 情緒指標表格（必須包含）。
|
||||
【報告架構】
|
||||
**字數要求**：350-500字
|
||||
**內容結構**：
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||||
1. 情緒概要（60字）：市場氛圍與情緒指標
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||||
2. 輿情分析（150-200字）：主要討論議題與觀點分布
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||||
3. 關鍵洞察（80字）：情緒極值或轉折訊號
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||||
4. 投資含義（60-100字）：情緒面對操作策略的啟示
|
||||
5. 情緒數據表格（必須）
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 用詞生動但客觀。
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||||
- 不要流水帳，只抓重點。
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||||
- 必須包含情緒量化表格。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 客觀分析，避免主觀臆測
|
||||
- 聚焦有價值的情緒訊號
|
||||
- 必須包含情緒量化數據表格
|
||||
|
||||
請提供一份直觀且有洞見的市場情緒報告。"""
|
||||
請提供專業且具洞察力的市場情緒分析報告。"""
|
||||
+ """ 請務必在報告結尾附加一個 Markdown 表格，以整理報告中的要點。""",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -78,31 +78,32 @@ def create_research_manager(llm, memory):
|
|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
|
||||
您是投資決策主筆，負責彙整多方觀點，拍板定案。
|
||||
您是投資決策經理，負責評估多空辯論並做出最終投資決策。
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||||
|
||||
【職責】
|
||||
1. **聽取辯論**：誰說得比較有道理？
|
||||
2. **做出裁決**：現在到底是該買還是該賣？
|
||||
3. **擬定戰略**：給交易員一個明確的方向。
|
||||
1. **評估論證**：客觀權衡看漲與看跌方的論據強度
|
||||
2. **做出決策**：基於證據明確判斷買入/賣出/持有
|
||||
3. **制定計畫**：提供交易員可執行的操作指引
|
||||
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||||
【可用資訊】
|
||||
- 過去反思："{past_memory_str}"
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||||
- 辯論歷史：{history}
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||||
|
||||
【輸出要求】
|
||||
**長度**：300-450字（決策明確）
|
||||
**結構**：
|
||||
1. 決策摘要（50字）：買入、賣出還是持有？
|
||||
2. 觀點評析（100-150字）：為什麼採納某方的意見？
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||||
3. 核心理由（100字）：支持決策的關鍵證據。
|
||||
4. 給交易員的指令（50-100字）：目標價、停損點、倉位控制。
|
||||
**字數要求**：350-500字
|
||||
**內容結構**：
|
||||
1. 決策摘要（70字）：明確的買入/賣出/持有決策與核心理由
|
||||
2. 論證評估（140字）：雙方最強論點與分歧點
|
||||
3. 決策依據（150字）：選擇此立場的關鍵證據與邏輯
|
||||
4. 操作指引（100字）：部位規模、目標價位、停損設定
|
||||
5. 風險提示（50字）：主要風險與監控重點
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 不要模稜兩可。
|
||||
- 必須給出具體數字。
|
||||
- 決策要有邏輯支撐。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 決策明確，避免模稜兩可
|
||||
- 提供具體量化的操作參數
|
||||
- 邏輯清晰，證據充分
|
||||
|
||||
請提供一份明確且可執行的投資決策！"""
|
||||
請提供專業且可執行的投資決策報告。"""
|
||||
|
||||
|
||||
# 呼叫 LLM 生成回應
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -82,13 +82,13 @@ def create_risk_manager(llm, memory):
|
|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
|
||||
您是風險控管總監，負責為投資決策把關，確保不會翻船。
|
||||
您是風險管理經理，負責評估投資計畫的風險並做出最終風控決策。
|
||||
|
||||
【職責】
|
||||
1. **審視辯論**：激進派太衝？保守派太縮？
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||||
2. **識別地雷**：最大的風險在哪裡？
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||||
3. **最終裁決**：這個交易能做嗎？怎麼做才安全？
|
||||
4. **風控設定**：設定最後一道防線。
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||||
1. **評估辯論**：綜合積極、中立、保守三方的風險觀點
|
||||
2. **識別風險**：系統性評估市場、財務、營運等多維度風險
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||||
3. **最終決策**：基於風險調整後的買入/賣出/持有決策
|
||||
4. **風控設定**：建立明確的風險管理框架與參數
|
||||
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||||
【可用資訊】
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- 過去反思："{past_memory_str}"
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@ -96,19 +96,20 @@ def create_risk_manager(llm, memory):
|
|||
- 辯論歷史：{history}
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||||
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||||
【輸出要求】
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||||
**長度**：300-450字（嚴謹把關）
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**結構**：
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1. 風控結論（50字）：通過、駁回或有條件通過？
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||||
2. 風險評估（100-150字）：總結各方觀點。
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||||
3. 最終決策（100字）：買/賣/持及建議倉位。
|
||||
4. 風控措施（50-100字）：強制止損點、加減碼原則。
|
||||
**字數要求**：350-500字
|
||||
**內容結構**：
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1. 風控結論（70字）：風險評級與最終決策
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||||
2. 論證評估（140字）：三方風險觀點的綜合評估
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||||
3. 風險分析（150字）：主要風險因素與量化評估
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||||
4. 最終決策（100字）：經風險調整的操作建議與部位規模
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||||
5. 風控措施（50字）：停損、監控指標、應急預案
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||||
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||||
**注意**：
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||||
- 安全第一。
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||||
- 指令要明確，不能含糊。
|
||||
- 必須包含具體的風控參數。
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||||
**撰寫原則**：
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||||
- 決策明確，風控參數具體
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||||
- 保守謹慎，但避免過度保守
|
||||
- 提供完整的風險管理框架
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||||
請提供一份全面且可執行的風險管理方案！"""
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||||
請提供專業且全面的風險管理決策報告。"""
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# 呼叫 LLM 生成決策
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||||
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|||
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@ -88,13 +88,13 @@ def create_bear_researcher(llm, memory):
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|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
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||||
您是謹慎投資研究員，專注於揭示潛在的下跌風險。
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||||
您是看跌方研究員，負責提出賣出論據，強調投資風險與下跌壓力。
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||||
【分析重點】
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||||
1. **成長隱憂**：營收是否開始放緩？
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2. **競爭威脅**：護城河是否被侵蝕？
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||||
3. **財務地雷**：現金流或債務有無問題？
|
||||
4. **負面因子**：有無潛在的利空消息？
|
||||
1. **成長疑慮**：檢視營收成長減速、市場飽和或競爭加劇跡象
|
||||
2. **競爭劣勢**：評估護城河侵蝕、市佔率流失或定價能力弱化
|
||||
3. **財務問題**：識別現金流惡化、債務風險或獲利品質下降
|
||||
4. **負面催化**：指出可能觸發股價下跌的事件或結構性問題
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||||
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||||
【可用資源】
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||||
- 市場分析：{market_research_report}
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@ -106,19 +106,19 @@ def create_bear_researcher(llm, memory):
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|||
- 過往經驗：{past_memory_str}
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||||
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||||
【輸出要求】
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||||
**長度**：200-350字（一針見血）
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||||
**結構**：
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1. 核心警示（50字）：一句話點出最大風險。
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||||
2. 風險詳解（100-150字）：為什麼這個風險很嚴重？
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||||
3. 反駁多方（50-100字）：指出看漲觀點的盲點。
|
||||
4. 投資建議（50字）：建議賣出或觀望。
|
||||
**字數要求**：300-450字
|
||||
**內容結構**：
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||||
1. 核心警示（70字）：清晰陳述看跌理由
|
||||
2. 風險論證（150-200字）：數據支撐的風險分析
|
||||
3. 回應質疑（80字）：針對看漲觀點的反駁
|
||||
4. 投資建議（50字）：明確的操作建議
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 保持冷靜客觀。
|
||||
- 不要為了反對而反對，要有理有據。
|
||||
- 強調風險大於機會。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 論據扎實，以數據與事實為基礎
|
||||
- 直接指出對方論點的漏洞
|
||||
- 強調風險大於機會
|
||||
|
||||
請提供一份警示性的看跌報告！
|
||||
請提供有說服力的看跌分析報告。
|
||||
"""
|
||||
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||||
# 呼叫 LLM 生成回應
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -93,13 +93,13 @@ def create_bull_researcher(llm, memory):
|
|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
|
||||
您是樂觀投資研究員，專注於發掘股票的爆發潛力。
|
||||
您是看漲方研究員，負責提出買進論據，強調投資價值與上漲潛力。
|
||||
|
||||
【分析重點】
|
||||
1. **成長引擎**：這家公司靠什麼賺大錢？
|
||||
2. **護城河**：為什麼別人贏不了它？
|
||||
3. **催化劑**：近期有什麼利多消息？
|
||||
4. **估值優勢**：為什麼現在買很划算？
|
||||
1. **成長動能**：評估營收、盈餘成長的持續性與加速跡象
|
||||
2. **競爭優勢**：分析護城河、市場地位與定價能力
|
||||
3. **催化因子**：識別可能推升股價的近期事件或結構性改變
|
||||
4. **估值優勢**：說明當前價格相對價值的吸引力
|
||||
|
||||
【可用資料】
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||||
- 市場分析：{market_research_report}
|
||||
|
|
@ -111,19 +111,19 @@ def create_bull_researcher(llm, memory):
|
|||
- 過往經驗：{past_memory_str}
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||||
|
||||
【輸出要求】
|
||||
**長度**：200-350字（精簡有力）
|
||||
**結構**：
|
||||
1. 核心觀點（50字）：一句話告訴大家為什麼要買。
|
||||
2. 亮點分析（100-150字）：詳述最大的利多。
|
||||
3. 反駁空方（50-100字）：針對看跌觀點進行回擊。
|
||||
4. 投資建議（50字）：堅定看多。
|
||||
**字數要求**：300-450字
|
||||
**內容結構**：
|
||||
1. 核心論點（70字）：清晰陳述看漲理由
|
||||
2. 成長論證（150-200字）：數據支撐的成長邏輯
|
||||
3. 回應質疑（80字）：針對看跌觀點的反駁
|
||||
4. 投資建議（50字）：明確的操作建議
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 用數據說話，但不要枯燥。
|
||||
- 展現信心，但要有邏輯。
|
||||
- 直接回應對方的質疑。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 論據扎實，以數據與事實為基礎
|
||||
- 直接回應對方論點，避免迴避問題
|
||||
- 承認風險但強調機會更具吸引力
|
||||
|
||||
請提供一份令人信服的看漲報告！
|
||||
請提供有說服力的看漲分析報告。
|
||||
"""
|
||||
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||||
# 呼叫 LLM 生成回應
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -68,13 +68,13 @@ def create_risky_debator(llm):
|
|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
|
||||
您是積極型策略師，追求高風險高報酬的機會。
|
||||
您是積極型風險策略師，主張追求高報酬機會，評估上檔潛力。
|
||||
|
||||
【論證重點】
|
||||
1. **獲利空間**：如果看對了，能賺多少？
|
||||
2. **爆發點**：什麼事件會讓股價噴出？
|
||||
3. **動能**：現在是不是主升段？
|
||||
4. **反駁保守**：太保守會錯失什麼大行情？
|
||||
1. **上檔空間**：量化分析最佳情境下的報酬潛力
|
||||
2. **催化事件**：識別可能帶動股價突破的關鍵因素
|
||||
3. **成長加速**：評估營收或盈餘成長提速的可能性
|
||||
4. **保守迷思**：指出過度保守可能錯失的機會成本
|
||||
|
||||
【可用資訊】
|
||||
- 交易員計畫：{trader_decision}
|
||||
|
|
@ -83,19 +83,19 @@ def create_risky_debator(llm):
|
|||
- 對手觀點：{current_safe_response}, {current_neutral_response}
|
||||
|
||||
【輸出要求】
|
||||
**長度**：200-350字（充滿熱情）
|
||||
**結構**：
|
||||
1. 核心主張（50字）：為什麼現在必須進場？
|
||||
2. 機會分析（100-150字）：描繪獲利藍圖。
|
||||
3. 回應質疑（50-100字）：風險是可控的。
|
||||
4. 操作建議（50字）：積極買進。
|
||||
**字數要求**：300-450字
|
||||
**內容結構**：
|
||||
1. 核心主張（70字）：清晰陳述積極策略的理由
|
||||
2. 機會分析（150-200字）：上檔潛力的論證
|
||||
3. 回應質疑（80字）：反駁保守派的擔憂
|
||||
4. 操作建議（50字）：明確的部位建議
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 強調「富貴險中求」。
|
||||
- 挑戰保守派的思維。
|
||||
- 展現對高報酬的渴望。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 量化評估，避免空泛樂觀
|
||||
- 直接回應風險疑慮
|
||||
- 強調機會大於風險的論據
|
||||
|
||||
請提供一份積極進取的投資論證！"""
|
||||
請提供專業且具說服力的積極策略分析。"""
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||||
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||||
# 呼叫 LLM 生成回應
|
||||
response = llm.invoke(prompt)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -69,13 +69,13 @@ def create_safe_debator(llm):
|
|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
|
||||
您是穩健型策略師，首要任務是保護本金。
|
||||
您是保守型風險策略師，優先考量資本保全，評估下檔風險。
|
||||
|
||||
【論證重點】
|
||||
1. **下檔風險**：最慘會賠多少？
|
||||
2. **隱形地雷**：大家忽略了什麼危險？
|
||||
3. **價格偏離**：現在股價是不是太貴了？
|
||||
4. **回應激進**：指出激進派的盲點。
|
||||
1. **下檔風險**：量化分析最壞情境下的潛在損失
|
||||
2. **隱藏風險**：識別市場尚未充分反應的威脅因素
|
||||
3. **估值疑慮**：評估股價相對基本面的偏離程度
|
||||
4. **激進盲點**：指出過度樂觀忽略的風險因子
|
||||
|
||||
【可用資訊】
|
||||
- 交易員計畫：{trader_decision}
|
||||
|
|
@ -84,19 +84,19 @@ def create_safe_debator(llm):
|
|||
- 對手觀點：{current_risky_response}, {current_neutral_response}
|
||||
|
||||
【輸出要求】
|
||||
**長度**：200-350字（謹慎小心）
|
||||
**結構**：
|
||||
1. 核心警告（50字）：為什麼現在很危險？
|
||||
2. 風險盤點（100-150字）：列出具體威脅。
|
||||
3. 潑冷水（50-100字）：反駁過度樂觀的看法。
|
||||
4. 操作建議（50字）：保守為上，現金為王。
|
||||
**字數要求**：300-450字
|
||||
**內容結構**：
|
||||
1. 核心警示（70字）：清晰陳述保守建議的理由
|
||||
2. 風險盤點（150-200字）：下檔風險的詳細分析
|
||||
3. 回應質疑（80字）：反駁積極派的論點
|
||||
4. 操作建議（50字）：明確的風控建議
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 寧可少賺，不可大賠。
|
||||
- 強調安全邊際。
|
||||
- 建議防禦性策略。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 量化評估，避免過度悲觀
|
||||
- 直接回應機會論述
|
||||
- 強調風險管理的重要性
|
||||
|
||||
請提供一份穩健保守的投資論證！"""
|
||||
請提供專業且具說服力的保守策略分析。"""
|
||||
|
||||
# 呼叫 LLM 生成回應
|
||||
response = llm.invoke(prompt)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -68,13 +68,13 @@ def create_neutral_debator(llm):
|
|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
|
||||
您是平衡型策略師，客觀評估風險與報酬的性價比。
|
||||
您是平衡型風險策略師，客觀評估風險與報酬，提供折衷方案。
|
||||
|
||||
【論證重點】
|
||||
1. **客觀權衡**：不偏多也不偏空，只看數據。
|
||||
2. **情境分析**：什麼情況下該買？什麼情況下該賣？
|
||||
3. **策略優化**：有沒有比單純買進或賣出更好的做法？（如分批、對沖）
|
||||
4. **調解分歧**：整合激進與保守的觀點。
|
||||
1. **平衡視角**：客觀權衡上檔機會與下檔風險
|
||||
2. **情境分析**：評估不同市場情境下的策略適用性
|
||||
3. **風險調整**：建議部位規模與風險對沖措施
|
||||
4. **整合觀點**：綜合積極與保守的合理之處
|
||||
|
||||
【可用資訊】
|
||||
- 交易員計畫：{trader_decision}
|
||||
|
|
@ -83,19 +83,19 @@ def create_neutral_debator(llm):
|
|||
- 對手觀點：{current_risky_response}, {current_safe_response}
|
||||
|
||||
【輸出要求】
|
||||
**長度**：200-350字（中立客觀）
|
||||
**結構**：
|
||||
1. 核心觀點（50字）：持平而論。
|
||||
2. 損益分析（100-150字）：分析勝率與賠率。
|
||||
3. 評論對手（50-100字）：指出雙方都沒看到的盲點。
|
||||
4. 操作建議（50字）：穩健的折衷方案。
|
||||
**字數要求**：300-450字
|
||||
**內容結構**：
|
||||
1. 核心觀點（70字）：平衡策略的理由
|
||||
2. 風險報酬評估（150-200字）：客觀分析損益比
|
||||
3. 評論雙方（80字）：指出積極與保守派的合理與盲點
|
||||
4. 操作建議（50字）：具體的折衷方案
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 尋求最佳平衡點。
|
||||
- 不要當牆頭草，要有自己的判斷。
|
||||
- 提供務實的建議。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 客觀中立，避免偏頗
|
||||
- 提供可執行的平衡策略
|
||||
- 強調風險管理與機會把握的平衡
|
||||
|
||||
請提供一份平衡且客觀的投資論證！"""
|
||||
請提供專業且客觀的平衡策略分析。"""
|
||||
|
||||
# 呼叫 LLM 生成回應
|
||||
response = llm.invoke(prompt)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -87,33 +87,33 @@ def create_trader(llm, memory):
|
|||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。**
|
||||
|
||||
【專業身份】
|
||||
您是交易執行專家，負責將分析轉化為精確的下單指令。
|
||||
您是交易執行專家，負責將投資決策轉化為具體可執行的交易計畫。
|
||||
|
||||
【職責】
|
||||
1. **綜合研判**：結合研究與風控的意見。
|
||||
2. **擬定指令**：什麼價格買？買多少？什麼時候跑？
|
||||
3. **執行紀律**：嚴格遵守交易計畫。
|
||||
1. **整合決策**：綜合研究團隊與風控團隊的建議
|
||||
2. **制定計畫**：明確買入/賣出/持有的執行細節
|
||||
3. **風險管理**：設定清晰的進出場與停損參數
|
||||
|
||||
【可用資訊】
|
||||
- 投資計畫：{investment_plan_truncated}
|
||||
- 過去反思：{past_memory_str}
|
||||
|
||||
【輸出要求】
|
||||
**長度**：300-450字（精確執行）
|
||||
**結構**：
|
||||
1. 最終決策（50字）：買入、賣出或持有。
|
||||
2. 綜合分析（100字）：為什麼這樣決定？
|
||||
3. 交易計畫（150字）：
|
||||
- 進場價位/區間
|
||||
- 資金比例（%）
|
||||
- 目標價（獲利點）
|
||||
- 停損價（停損點）
|
||||
4. 監控重點（50字）：接下來要盯什麼？
|
||||
**字數要求**：350-500字
|
||||
**內容結構**：
|
||||
1. 執行摘要（70字）：最終決策與核心理由
|
||||
2. 決策整合（100字）：研究與風控觀點的平衡
|
||||
3. 交易計畫（180字）：
|
||||
- 進場策略：價位區間與時機
|
||||
- 部位規模：資金配置比例
|
||||
- 目標價位：獲利了結點
|
||||
- 停損設定：風險控制線
|
||||
4. 監控機制（50字）：關鍵監控指標與調整觸發條件
|
||||
|
||||
**注意**：
|
||||
- 決策必須明確（買/賣/持）。
|
||||
- 數字要精確。
|
||||
- 務實可執行。
|
||||
**撰寫原則**：
|
||||
- 決策明確，參數具體
|
||||
- 可執行性強，避免模糊表述
|
||||
- 風險控制完善
|
||||
|
||||
請以「最終交易提案：**買入/持有/賣出**」結束回應！"""
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -200,6 +200,8 @@ def route_to_vendor(method: str, *args, **kwargs):
|
|||
for impl_func, vendor_name in vendor_methods:
|
||||
try:
|
||||
print(f"調試：正在從供應商 '{vendor_name}' 調用 {impl_func.__name__}...")
|
||||
|
||||
# 執行函數（已由各供應商內部處理timeout）
|
||||
result = impl_func(*args, **kwargs)
|
||||
vendor_results.append(result)
|
||||
print(f"成功：來自供應商 '{vendor_name}' 的 {impl_func.__name__} 成功完成")
|
||||
|
|
@ -211,8 +213,9 @@ def route_to_vendor(method: str, *args, **kwargs):
|
|||
# 繼續到下一個供應商進行備援
|
||||
continue
|
||||
except Exception as e:
|
||||
# 記錄錯誤但繼續其他實現
|
||||
print(f"失敗：來自供應商 '{vendor_name}' 的 {impl_func.__name__} 失敗：{e}")
|
||||
# 記錄詳細錯誤但繼續其他實現
|
||||
error_type = type(e).__name__
|
||||
print(f"失敗：來自供應商 '{vendor_name}' 的 {impl_func.__name__} 失敗 ({error_type}): {e}")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 新增此供應商的結果
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,84 @@
|
|||
"""
|
||||
重試工具模組，提供統一的重試機制和錯誤處理
|
||||
"""
|
||||
import time
|
||||
import logging
|
||||
from functools import wraps
|
||||
from typing import Callable, Type, Tuple
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
def retry(
|
||||
max_attempts: int = 3,
|
||||
backoff: float = 2.0,
|
||||
exceptions: Tuple[Type[Exception], ...] = (Exception,),
|
||||
on_retry: Callable = None
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
重試裝飾器，支援指數退避
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
max_attempts: 最大重試次數（包含首次嘗試）
|
||||
backoff: 退避基數（每次重試等待時間 = backoff ^ attempt）
|
||||
exceptions: 需要重試的例外類型元組
|
||||
on_retry: 重試時的回調函數
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
裝飾後的函數
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||||
|
||||
Example:
|
||||
@retry(max_attempts=3, backoff=2.0)
|
||||
def fetch_data():
|
||||
return api.get_data()
|
||||
"""
|
||||
def decorator(func: Callable) -> Callable:
|
||||
@wraps(func)
|
||||
def wrapper(*args, **kwargs):
|
||||
last_exception = None
|
||||
|
||||
for attempt in range(1, max_attempts + 1):
|
||||
try:
|
||||
return func(*args, **kwargs)
|
||||
|
||||
except exceptions as e:
|
||||
last_exception = e
|
||||
|
||||
if attempt == max_attempts:
|
||||
# 最後一次嘗試失敗
|
||||
logger.error(
|
||||
f"{func.__name__} 在 {max_attempts} 次嘗試後失敗: {e}"
|
||||
)
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# 計算退避時間
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||||
wait_time = backoff ** (attempt - 1)
|
||||
|
||||
logger.warning(
|
||||
f"{func.__name__} 第 {attempt} 次嘗試失敗: {e}. "
|
||||
f"將在 {wait_time:.1f} 秒後重試..."
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 執行回調
|
||||
if on_retry:
|
||||
on_retry(attempt, e)
|
||||
|
||||
# 等待後重試
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||||
time.sleep(wait_time)
|
||||
|
||||
# 理論上不會到這裡，但為了類型安全
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||||
raise last_exception
|
||||
|
||||
return wrapper
|
||||
return decorator
|
||||
|
||||
|
||||
def log_retry_attempt(attempt: int, exception: Exception) -> None:
|
||||
"""
|
||||
記錄重試嘗試的標準回調函數
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||||
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||||
Args:
|
||||
attempt: 當前嘗試次數
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||||
exception: 遇到的例外
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||||
"""
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||||
logger.info(f"重試回調 - 第 {attempt} 次嘗試因以下原因失敗: {type(exception).__name__}")
|
||||
|
|
@ -3,8 +3,15 @@ from datetime import datetime
|
|||
from dateutil.relativedelta import relativedelta
|
||||
import yfinance as yf
|
||||
import os
|
||||
import time
|
||||
import logging
|
||||
from .stockstats_utils import StockstatsUtils
|
||||
from .retry_utils import retry
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
|
||||
@retry(max_attempts=3, backoff=2.0, exceptions=(Exception,))
|
||||
def get_YFin_data_online(
|
||||
symbol: Annotated[str, "公司的股票代碼"],
|
||||
start_date: Annotated[str, "開始日期，格式為 yyyy-mm-dd"],
|
||||
|
|
@ -28,8 +35,11 @@ def get_YFin_data_online(
|
|||
# 建立股票代碼物件
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||||
ticker = yf.Ticker(symbol.upper())
|
||||
|
||||
# 獲取指定日期範圍的歷史數據
|
||||
data = ticker.history(start=start_date, end=end_date)
|
||||
# 獲取指定日期範圍的歷史數據（添加 timeout）
|
||||
try:
|
||||
data = ticker.history(start=start_date, end=end_date, timeout=30)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
raise Exception(f"從 Yahoo Finance 獲取 {symbol} 數據失敗: {e}")
|
||||
|
||||
# 檢查數據是否為空
|
||||
if data.empty:
|
||||
|
|
@ -57,6 +67,7 @@ def get_YFin_data_online(
|
|||
|
||||
return header + csv_string
|
||||
|
||||
|
||||
def get_stock_stats_indicators_window(
|
||||
symbol: Annotated[str, "公司的股票代碼"],
|
||||
indicator: Annotated[str, "要獲取分析和報告的技術指標"],
|
||||
|
|
@ -254,20 +265,50 @@ def _get_stock_stats_bulk(
|
|||
f"{symbol}-YFin-data-{start_date_str}-{end_date_str}.csv",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 檢查緩存是否存在且有效（24小時內）
|
||||
cache_valid = False
|
||||
if os.path.exists(data_file):
|
||||
file_mtime = os.path.getmtime(data_file)
|
||||
current_time = time.time()
|
||||
cache_age_hours = (current_time - file_mtime) / 3600
|
||||
|
||||
if cache_age_hours < 24:
|
||||
cache_valid = True
|
||||
logger.info(f"{symbol} 緩存有效（年齡：{cache_age_hours:.1f} 小時）")
|
||||
else:
|
||||
logger.info(f"{symbol} 緩存過期（年齡：{cache_age_hours:.1f} 小時），將重新下載")
|
||||
|
||||
if cache_valid:
|
||||
data = pd.read_csv(data_file)
|
||||
data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"])
|
||||
else:
|
||||
data = yf.download(
|
||||
symbol,
|
||||
start=start_date_str,
|
||||
end=end_date_str,
|
||||
multi_level_index=False,
|
||||
progress=False,
|
||||
auto_adjust=True,
|
||||
)
|
||||
data = data.reset_index()
|
||||
data.to_csv(data_file, index=False)
|
||||
# 使用重試機制下載數據
|
||||
@retry(max_attempts=3, backoff=2.0)
|
||||
def download_data():
|
||||
return yf.download(
|
||||
symbol,
|
||||
start=start_date_str,
|
||||
end=end_date_str,
|
||||
multi_level_index=False,
|
||||
progress=False,
|
||||
auto_adjust=True,
|
||||
timeout=30
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
data = download_data()
|
||||
data = data.reset_index()
|
||||
data.to_csv(data_file, index=False)
|
||||
logger.info(f"成功下載並緩存 {symbol} 數據到 {data_file}")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"下載 {symbol} 數據失敗: {e}")
|
||||
# 如果下載失敗但有舊緩存，使用舊緩存
|
||||
if os.path.exists(data_file):
|
||||
logger.warning(f"使用過期緩存作為備援")
|
||||
data = pd.read_csv(data_file)
|
||||
data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"])
|
||||
else:
|
||||
raise
|
||||
|
||||
df = wrap(data)
|
||||
df["Date"] = df["Date"].dt.strftime("%Y-%m-%d")
|
||||
|
|
@ -290,6 +331,7 @@ def _get_stock_stats_bulk(
|
|||
return result_dict
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
def get_stockstats_indicator(
|
||||
symbol: Annotated[str, "公司的股票代碼"],
|
||||
indicator: Annotated[str, "要獲取分析和報告的技術指標"],
|
||||
|
|
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