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5.6 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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import time
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import json
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def create_risk_manager(llm, memory):
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"""
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建立一個風險管理員（裁判）節點。
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這個節點扮演風險管理裁判和辯論主持人的角色。
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其目標是評估激進、中立和保守三位風險分析師之間的辯論，
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並根據辯論內容、分析報告以及過去的經驗，對交易員的計畫做出最終的、
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經過風險調整的決策（買入、賣出或持有）。
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Args:
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llm: 用於生成決策的語言模型。
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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: 一個代表風險管理員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
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"""
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def risk_manager_node(state) -> dict:
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"""
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風險管理員節點的執行函式。
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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，包含最終的交易決策。
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"""
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# 從狀態中獲取所需資訊
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company_name = state["company_of_interest"]
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risk_debate_state = state["risk_debate_state"]
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history = risk_debate_state["history"]
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market_research_report = state["market_report"]
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news_report = state["news_report"]
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fundamentals_report = state["fundamentals_report"] # 這裡原文似乎有誤，應為 fundamentals_report
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sentiment_report = state["sentiment_report"]
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trader_plan = state["investment_plan"]
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# 移除截斷邏輯以保留完整報告內容
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# 整合當前情況
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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（限制長度）
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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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# 限制每條記憶的長度
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if len(recommendation) > 200:
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recommendation = recommendation[:200] + "...(已截斷)"
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past_memory_str += recommendation + "\n\n"
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# 截斷辯論歷史 - 這是最容易超過限制的部分
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# 增加限制以容納更長的辯論內容（風險辯論通常有3方，比投資辯論更長）
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history = history # 移除截斷，保留完整歷史
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# 建立提示 (prompt)
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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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【專業身份】
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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。**您必須保持嚴格中立觀點，綜合評估積極、中立、保守三方風險觀點，基於風險調整做出最終決策。**
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【職責】
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1. **評估辯論**：綜合積極、中立、保守三方的風險觀點，不偏袒任何一方
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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，展現獨立判斷
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4. **風控設定**：建立明確的風險管理框架與具體參數
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5. **中立裁判**：**作為風險中立裁判，綜合三方觀點後做出獨立決策**
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【可用資訊】
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- 過去反思："{past_memory_str}"
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- 交易員計畫：{trader_plan}
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- 辯論歷史：{history}
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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. 風控結論（150字以上）：風險評級與最終決策的明確陳述
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2. 論證評估（200字以上）：三方風險觀點的綜合評估，公正分析
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3. 風險分析（300字以上）：主要風險因素與量化評估，多維度分析
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4. 最終決策（100字以上）：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字以上）：停損、監控指標、應急預案等具體措施
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**撰寫原則**：
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- **嚴格中立**：綜合評估積極、保守、中立三方觀點，不偏袒任何一方
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- **獨立決策**：基於風險評估做出獨立判斷，展現決策自主性
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- 決策明確，風控參數具體，確保可執行性
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- 保守謹慎，但避免過度保守影響報酬
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- 提供完整的風險管理框架與具體措施
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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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🎯 **本報告為風險管理經理的最終決策，綜合三方風險觀點（積極、保守、平衡）後做出。風控框架需嚴格執行。投資有風險，請謹慎評估。**」
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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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response = llm.invoke(prompt)
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# 更新風險辯論狀態
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new_risk_debate_state = {
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"judge_decision": response.content,
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"history": risk_debate_state["history"],
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"risky_history": risk_debate_state["risky_history"],
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"safe_history": risk_debate_state["safe_history"],
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"neutral_history": risk_debate_state["neutral_history"],
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"latest_speaker": "Judge",
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"current_risky_response": risk_debate_state["current_risky_response"],
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"current_safe_response": risk_debate_state["current_safe_response"],
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"current_neutral_response": risk_debate_state["current_neutral_response"],
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||
"count": risk_debate_state["count"],
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||
}
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# 返回更新後的狀態，包括最終交易決策
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return {
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"risk_debate_state": new_risk_debate_state,
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"final_trade_decision": response.content,
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||
}
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return risk_manager_node |