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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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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_risky_debator(llm):
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"""
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建立一個激進的風險辯論員節點。
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這個節點在風險評估辯論中扮演激進派的角色。
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其目標是積極倡導高回報、高風險的機會，強調大膽的策略和競爭優勢。
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它會專注於潛在的上升空間，並挑戰保守和中立的觀點。
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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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Returns:
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function: 一個代表激進辯論員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
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"""
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def risky_node(state) -> dict:
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"""
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激進辯論員節點的執行函式。
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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，包含新的風險辯論狀態。
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"""
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# 從狀態中獲取風險辯論的相關資訊
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risk_debate_state = state["risk_debate_state"]
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history = risk_debate_state.get("history", "")
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risky_history = risk_debate_state.get("risky_history", "")
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# 獲取其他辯論者的最新回應
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current_safe_response = risk_debate_state.get("current_safe_response", "")
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current_neutral_response = risk_debate_state.get("current_neutral_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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# 獲取交易員的決策
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trader_decision = state["trader_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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# 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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**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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您是積極型風險策略師，主張追求高報酬機會，評估上檔潛力。**您必須採取極度激進立場，全力追求最大報酬潛力，並強力反駁保守派的過度謹慎。**
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【論證重點】
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1. **上檔空間**：量化分析最佳情境下的報酬潛力，放大獲利想像空間
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2. **催化事件**：識別可能帶動股價突破的關鍵因素，強調爆發性成長
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3. **成長加速**：評估營收或盈餘成長提速的可能性，找出所有加速跡象
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4. **保守迷思**：**強力反駁保守派觀點，指出其過度保守可能錯失的巨大機會成本**
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5. **風險容忍**：主張適度承擔風險以換取超額報酬
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【可用資訊】
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- 交易員計畫：{trader_decision}
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- 各類報告：{market_research_report}, {sentiment_report}, {news_report}, {fundamentals_report}
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- 辯論歷史：{history}
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- 對手觀點：{current_safe_response}, {current_neutral_response}
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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. 核心主張（150字以上）：清晰且強勢地陳述積極策略的理由，展現必勝信心
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2. 機會分析（450-500字）：詳細論證上檔潛力，層層推進論述
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3. 反駁保守（100字以上）：**激進地反駁保守派的擔憂，質疑其過度謹慎與縮手縮腳**
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4. 操作建議（100字以上）：明確的激進部位建議，鼓勵大膽進場
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**撰寫原則**：
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- **極度激進**：採取最樂觀立場，追求最大報酬
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- **強力反駁**：對保守派論點窮追猛打，揭露其過度謹慎的機會成本
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- 量化評估，避免空泛樂觀，但解讀偏向樂觀
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- 直接回應風險疑慮，但強調機會遠大於風險
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- 鼓勵承擔合理風險以換取超額報酬
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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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⚡ **本報告為積極型風險策略分析，立場追求高報酬機會。建議搭配保守與平衡觀點綜合研判。高報酬伴隨高風險，請謹慎評估。**」
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請提供專業且具說服力的積極策略分析。"""
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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
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response.content = fix_common_llm_errors(response.content)
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validate_and_warn(response.content, "Aggressive_Debator")
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# 格式化論點
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argument = f"激進分析師：{response.content}"
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# 更新風險辯論狀態
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new_risk_debate_state = {
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"history": history + "\n" + argument,
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"risky_history": risky_history + "\n" + argument,
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"safe_history": risk_debate_state.get("safe_history", ""),
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"neutral_history": risk_debate_state.get("neutral_history", ""),
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||
"latest_speaker": "Risky", # 記錄最新的發言者
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"current_risky_response": argument,
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"current_safe_response": risk_debate_state.get("current_safe_response", ""),
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||
"current_neutral_response": risk_debate_state.get(
|
||
"current_neutral_response", ""
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),
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"count": risk_debate_state["count"] + 1,
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}
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return {"risk_debate_state": new_risk_debate_state}
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return risky_node |