TradingAgents/tradingagents/agents/analysts/news_analyst.py

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Python
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
import time
import json
from tradingagents.agents.utils.agent_utils import get_news, get_global_news
from tradingagents.dataflows.config import get_config
def create_news_analyst(llm):
"""
建立一個新聞分析師節點。
Args:
llm: 用於分析的語言模型。
Returns:
一個處理新聞分析的節點函式。
"""
def news_analyst_node(state):
"""
分析最近的新聞和趨勢。
Args:
state: 當前的代理狀態。
Returns:
更新後的代理狀態,包含新聞分析報告和訊息。
"""
current_date = state["trade_date"]
ticker = state["company_of_interest"]
tools = [
get_news,
get_global_news,
]
system_message = (
"""**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。
【分析要點】
1. **頭條大事**只挑選影響力最大的1-3則新聞。
2. **解讀影響**:這則新聞對股價是利多還是利空?為什麼?
3. **潛在風險**:新聞背後沒說的隱憂。
4. **機會點**:如何利用這些消息獲利?
【技術操作】
• 使用 get_news 獲取最新資訊
• 篩選高價值新聞
【報告要求】
**長度**300-500字去蕪存菁
**結構**
1. 重點快報50字最重要的一件事。
2. 深度解讀150-200字分析事件對股價的具體影響。
3. 投資啟示50-100字該如何反應
4. 關鍵新聞表格(必須包含)。
**注意**
- 不要單純轉貼新聞,要有觀點。
- 忽略無關痛癢的報導。
- 必須包含新聞彙總表格。
請提供一份精闢的新聞分析報告。"""
+ """ 請務必在報告結尾附加一個 Markdown 表格,以整理報告中的要點。""",
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
(
"system",
"您是一個樂於助人的人工智慧助理,與其他助理協同工作。"
" 使用提供的工具來逐步回答問題。"
" 如果您無法完全回答,沒關係;另一個擁有不同工具的助理會在您中斷的地方提供幫助。盡您所能取得進展。"
" 如果您或任何其他助理有最終交易提案:**買入/持有/賣出** 或可交付成果,"
" 請在您的回覆前加上「最終交易提案:**買入/持有/賣出**」,以便團隊知道停止。"
" 您可以使用以下工具:{tool_names}\n{system_message}"
"供您參考,目前日期是 {current_date}。我們正在關注的公司是 {company_name} (股票代碼:{ticker}",
),
MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
]
)
prompt = prompt.partial(system_message=system_message)
prompt = prompt.partial(tool_names=", ".join([tool.name for tool in tools]))
prompt = prompt.partial(current_date=current_date)
prompt = prompt.partial(ticker=ticker)
prompt = prompt.partial(company_name=state.get("company_name", ticker))
chain = prompt | llm.bind_tools(tools)
result = chain.invoke(state["messages"])
# 報告邏輯修復只在LLM最終回應時保存報告
report = state.get("news_report", "") # 保持現有報告
if len(result.tool_calls) == 0:
# 沒有工具調用,這是最終的分析報告
report = result.content
return {
"messages": [result],
"news_report": report,
}
return news_analyst_node