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5.3 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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# 定義文本截斷函數以避免超過 token 限制
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def truncate_text(text, max_chars):
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"""截斷文本到指定字符數"""
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if len(text) <= max_chars:
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return text
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return text[:max_chars] + "\n...(內容已截斷)"
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# 為每個報告設置合理的字符限制
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# 模型 gpt-5-mini 的限制是 8192 tokens
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# 混合中英文估算: 1 字符 ≈ 1.5-2 tokens (取保守值)
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# 目標: 總字符數 < 3500 字符 (約 5250-7000 tokens，留足夠 tokens 給 completion)
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market_research_report = truncate_text(market_research_report, 500)
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sentiment_report = truncate_text(sentiment_report, 500)
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news_report = truncate_text(news_report, 600)
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fundamentals_report = truncate_text(fundamentals_report, 600)
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trader_plan = truncate_text(trader_plan, 800)
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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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# 限制辯論歷史在 1000 字符以內（風險辯論通常有3方，比投資辯論更長）
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history = truncate_text(history, 1000)
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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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您是風險委員會主席，負責最終風險評估與決策。
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【職責】
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1. **評估辯論**：衡量激進/中立/保守觀點
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2. **識別風險**：市場、財務、營運風險
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3. **最終決策**：買入/賣出/持有（經風險調整）
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4. **風控框架**：設定限額與止損
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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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**長度**：400-600字
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**結構**：
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1. 執行摘要（50字）：風險評級與決策
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2. 辯論評估（100字）：三方觀點總結
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3. 風險分析（150字）：主要風險因素
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4. 最終決策（100字）：買/賣/持與部位建議
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5. 風控措施（100字）：止損、對沖、監控
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**注意**：
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- 決策必須明確
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- 包含具體風控指標
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- 保守謹慎原則
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請提供全面且可執行的風險管理方案！"""
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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 |