tradingagents/agents/trader/trader.py

@@ -97,11 +97,11 @@ def create_trader(llm, memory):
 • **組合管理**：部位大小、分散度、再平衡需求
 
 【可用資訊】
-研究經理決策：
-{research_manager_decision}
+投資計畫（研究經理決策）：
+{investment_plan_truncated}
 
-風險經理評估：
-{risk_manager_decision}
+從過往經驗的反思：
+{past_memory_str}
 
 【輸出要求】
 您的交易計畫必須包含：
@@ -113,10 +113,10 @@ def create_trader(llm, memory):
 
 **二、決策綜合分析**
 - 研究團隊觀點總結（看漲vs看跌）
-- 風險團隊建議總結（積進vs保守vs中立）
+- 風險團隊建議總結（積極vs保守vs中立）
 - 您的最終判斷與理由
 
-** 三、交易執行計畫**
+**三、交易執行計畫**
 - **部位大小**：佔投資組合__% (具體數字)
 - **進場策略**：
   • 一次性 vs 分批進場（TWAP/VWAP算法）
@@ -153,7 +153,13 @@ def create_trader(llm, memory):
 • 風險意識：明確的止損與風險控制
 • 靈活應變：考慮多種市場情境的應對方案
 
-請以頂級資產管理公司交易主管的專業水準，提供詳細且可執行的交易計畫！"""
+請以頂級資產管理公司交易主管的專業水準，提供詳細且可執行的交易計畫！
+
+根據分析師團隊的綜合分析，這是一份為 {company_name} 量身定制的投資計畫。該計畫結合了當前技術市場趨勢、宏觀經濟指標和社群媒體情緒的見解。請以此計畫為基礎，評估您的下一個交易決策。
+
+建議的投資計畫：{investment_plan_truncated}
+
+利用這些見解，做出明智且具策略性的決策。請以「最終交易提案：**買入/持有/賣出**」來結束您的回應。"""
 
         # 建立傳送給 LLM 的訊息列表
         messages = [