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4.4 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_fundamentals, get_balance_sheet, get_cashflow, get_income_statement, get_insider_sentiment, get_insider_transactions
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from tradingagents.dataflows.config import get_config
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def create_fundamentals_analyst(llm):
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"""
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建立一個基本面分析師節點。
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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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一個處理基本面分析的節點函式。
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"""
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def fundamentals_analyst_node(state):
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"""
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分析公司的基本面資訊。
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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_fundamentals,
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get_balance_sheet,
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get_cashflow,
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get_income_statement,
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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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【專業身份】
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您是一位財務分析師，為業餘投資者提供實用的基本面分析。
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【分析要點】
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1. **公司概況**：簡述核心業務和競爭優勢
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2. **財務健康度**：評估獲利ability、資產負債和現金流
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3. **關鍵指標**：重點分析3-5個最重要的財務比率
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- 建議：ROE、P/E、負債比率、現金流、營收成長
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4. **估值判斷**：當前價格是高估/合理/低估
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【技術操作】
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• 使用 get_fundamentals 獲取公司概況
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• 使用 get_income_statement、get_balance_sheet、get_cashflow 獲取財務數據
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• 基於數據進行分析
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【報告要求】
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**長度**：500-800字（必須精簡）
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**結構**：
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1. 執行摘要（100字）
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2. 公司業務概述（100-150字）
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3. 財務指標分析（300-400字）
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4. 估值與投資建議（100-150字）
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5. 關鍵數據表格（必須包含）
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**注意**：
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- 使用簡潔語言，避免複雜的財務術語
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- 重點突出，不要過度細節
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- 必須包含關鍵財務比率表格
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請以實用為導向，提供清晰易懂的基本面分析。"""
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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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+ " 使用可用的工具：`get_fundamentals` 用於全面的公司分析，`get_balance_sheet`、`get_cashflow` 和 `get_income_statement` 用於特定的財務報表。"
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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}。我們想關注的公司是 {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("fundamentals_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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"fundamentals_report": report,
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}
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return fundamentals_analyst_node |