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5.5 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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from langchain_core.messages import AIMessage
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import time
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import json
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from tradingagents.agents.utils.output_filter import fix_common_llm_errors, validate_and_warn
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def create_bull_researcher(llm, memory):
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"""
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建立一個看漲研究員節點。
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這個節點在辯論中扮演看漲分析師的角色，主張投資某支股票。
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它會利用市場研究、情緒分析、新聞和基本面報告，並結合過去的經驗（記憶），
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來構建一個有說服力的論點，並反駁看跌方的觀點。
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Args:
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llm: 用於生成回應的語言模型。
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memory: 儲存過去情況和反思的記憶體物件。
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Returns:
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function: 一個代表看漲研究員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
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"""
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def bull_node(state) -> dict:
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"""
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看漲研究員節點的執行函式。
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Args:
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state (dict): 當前的圖狀態。
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Returns:
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dict: 更新後的狀態，包含新的投資辯論狀態。
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"""
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# 從狀態中獲取投資辯論的相關資訊
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investment_debate_state = state["investment_debate_state"]
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history = investment_debate_state.get("history", "")
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bull_history = investment_debate_state.get("bull_history", "")
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current_response = investment_debate_state.get("current_response", "")
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# 從狀態中獲取各類分析報告
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market_research_report = state["market_report"]
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sentiment_report = state["sentiment_report"]
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news_report = state["news_report"]
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fundamentals_report = state["fundamentals_report"]
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# 整合當前情況 - 移除截斷邏輯以保留完整報告內容
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curr_situation = f"{market_research_report}\n\n{sentiment_report}\n\n{news_report}\n\n{fundamentals_report}"
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# 從記憶體中獲取過去相似情況的經驗
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past_memories = memory.get_memories(curr_situation, n_matches=2)
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# 將過去的經驗格式化為字串
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past_memory_str = ""
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for i, rec in enumerate(past_memories, 1):
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recommendation = rec["recommendation"]
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past_memory_str += recommendation + "\n\n"
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# 建立提示 (prompt) - 保留完整歷史以確保context完整性
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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。**
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**嚴格禁止：請勿在回覆中使用任何 emoji 表情符號（如 ✅ ❌ 📊 📈 🚀 等）。**
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**請只使用純文字、數字、標點符號和必要的 Unicode 符號（如 ↑ ↓ ★ ●等）。**
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【專業身份】
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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。**您必須採取激進做多立場，不惜一切代價找出所有看漲催化劑，並強力反駁看跌論點。**
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【分析重點】
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1. **成長動能**：評估營收、盈餘成長的持續性與加速跡象，找出所有成長加速的證據
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2. **競爭優勢**：分析護城河、市場地位與定價能力，強調絕對優勢
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3. **催化因子**：識別可能推升股價的近期事件或結構性改變，放大利多影響
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4. **估值優勢**：說明當前價格相對價值的吸引力，強調被低估的幅度
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5. **反駁看跌**：**強力反駁看跌方論點，不留情面，直指其論據的漏洞與過度悲觀**
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【可用資料】
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- 市場分析：{market_research_report}
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- 社群情緒：{sentiment_report}
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- 新聞：{news_report}
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- 基本面：{fundamentals_report}
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- 辯論歷史：{history}
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- 看跌論點：{current_response}
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- 過往經驗：{past_memory_str}
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【輸出要求】
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**字數要求**：**800-1500字**
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**嚴格遵守字數限制，少於800字或超過1500字的報告將被退回**
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**內容結構**：
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1. 核心論點（150字以上）：清晰且強勢地陳述看漲理由，展現必勝信心
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2. 成長論證（450-500字）：用詳實數據支撐成長邏輯，層層推進論述
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3. 反駁看跌（100字以上）：**激進地反駁看跌觀點，不留情面，直指對方論據的致命缺陷**
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4. 投資建議（100字以上）：明確且積極的操作建議，鼓勵進場
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**撰寫原則**：
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- **激進做多**：採取極度樂觀立場，強調所有利多因素
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- **強力反駁**：對看跌論點窮追猛打，揭露其邏輯漏洞與過度悲觀
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- 論據扎實，以數據與事實為基礎，但解讀偏向樂觀
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- 直接回應對方論點，避免迴避問題
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- 承認風險但強調機會遠大於風險
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**結尾提示**：
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請在報告最後加上以下結尾：
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「---
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🐂 **本報告為看漲方研究分析，立場偏向積極樂觀。建議搭配看跌方觀點與風險評估綜合研判。投資有風險，請謹慎評估。**」
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請提供有說服力且激進的看漲分析報告。
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"""
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# 呼叫 LLM 生成回應
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response = llm.invoke(prompt)
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# CRITICAL FIX: Apply output filtering to fix common LLM errors
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response.content = fix_common_llm_errors(response.content)
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validate_and_warn(response.content, "Bull_Researcher")
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# 格式化論點
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argument = f"看漲分析師：{response.content}"
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# 更新投資辯論狀態
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new_investment_debate_state = {
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"history": history + "\n" + argument,
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"bull_history": bull_history + "\n" + argument,
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"bear_history": investment_debate_state.get("bear_history", ""),
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"current_response": argument,
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"count": investment_debate_state["count"] + 1,
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}
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return {"investment_debate_state": new_investment_debate_state}
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return bull_node |