119 lines
5.0 KiB
Python
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
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import time
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import json
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from tradingagents.agents.utils.agent_utils import get_news
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from tradingagents.dataflows.config import get_config
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def create_social_media_analyst(llm):
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"""
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建立一個社群媒體分析師節點。
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Args:
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llm: 用於分析的語言模型。
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Returns:
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一個處理社群媒體分析的節點函式。
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"""
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def social_media_analyst_node(state):
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"""
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分析社群媒體貼文、近期公司新聞和公眾情緒。
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Args:
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state: 當前的代理狀態。
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Returns:
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更新後的代理狀態，包含情緒分析報告和訊息。
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"""
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current_date = state["trade_date"]
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ticker = state["company_of_interest"]
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company_name = state.get("company_name", ticker) # 使用真實公司名稱，fallback到ticker
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tools = [
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get_news,
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]
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system_message = (
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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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**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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【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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【技術操作】
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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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【報告架構】
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**字數要求**：**800-1500字（不含表格）**
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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. 情緒概要（150字以上）：市場氛圍與情緒指標
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2. 輿情分析（400-450字）：主要討論議題與觀點分布
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3. 關鍵洞察（100字以上）：情緒極值或轉折訊號
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4. 投資含義（150字以上）：情緒面對操作策略的啟示
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5. 情緒數據表格（必須）
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**撰寫原則**：
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- **兼具專業與易懂**：使用專業術語的同時，請用生活化的語言讓一般投資人也能理解
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- **舉例說明**：在解讀情緒指標時，適時加入白話文說明（例如：「恐慌貪婪指數達78，就像溫度計顯示發燒，代表市場過熱需要降溫」）
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- 客觀分析，避免主觀臆測
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- 聚焦有價值的情緒訊號
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- 必須包含情緒量化數據表格
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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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💬 **本報告為市場情緒分析，建議搭配基本面及技術面綜合研判。投資有風險，請謹慎評估。**」
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請提供專業且具洞察力、兼具易讀性的市場情緒分析報告。"""
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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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)
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prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
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[
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(
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"system",
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"您是一個樂於助人的人工智慧助理，與其他助理協同工作。"
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" 使用提供的工具來逐步回答問題。"
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" 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。"
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" 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，"
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" 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。"
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" 您可以使用以下工具：{tool_names}。\n{system_message}"
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"供您參考，目前日期是 {current_date}。我們目前要分析的公司是 {company_name} （股票代碼：{ticker}）",
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),
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MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
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]
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)
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prompt = prompt.partial(system_message=system_message)
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prompt = prompt.partial(tool_names=", ".join([tool.name for tool in tools]))
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prompt = prompt.partial(current_date=current_date)
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prompt = prompt.partial(ticker=ticker)
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prompt = prompt.partial(company_name=company_name)
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chain = prompt | llm.bind_tools(tools)
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result = chain.invoke(state["messages"])
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# 報告邏輯修復：只在LLM最終回應時保存報告
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report = state.get("sentiment_report", "") # 保持現有報告
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if len(result.tool_calls) == 0:
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# 沒有工具調用，這是最終的分析報告
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report = result.content
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return {
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"messages": [result],
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"sentiment_report": report,
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}
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return social_media_analyst_node |