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5.6 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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from langchain_core.messages import AIMessage
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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_bear_researcher(llm, memory):
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"""
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建立一個看跌研究員節點。
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這個節點在辯論中扮演看跌分析師的角色，提出反對投資某支股票的論點。
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它會利用市場研究、情緒分析、新聞和基本面報告，並結合過去的經驗（記憶），
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來強調風險、挑戰和負面指標，並反駁看漲方的觀點。
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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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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: 一個代表看跌研究員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
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"""
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def bear_node(state) -> dict:
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"""
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看跌研究員節點的執行函式。
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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，包含新的投資辯論狀態。
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"""
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# 從狀態中獲取投資辯論的相關資訊
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investment_debate_state = state["investment_debate_state"]
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history = investment_debate_state.get("history", "")
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bear_history = investment_debate_state.get("bear_history", "")
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current_response = investment_debate_state.get("current_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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# 整合當前情況 - 移除截斷邏輯以保留完整報告內容
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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
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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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past_memory_str += recommendation + "\n\n"
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# 建立提示 (prompt) - 保留完整歷史以確保context完整性
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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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您是看跌方研究員，負責提出賣出論據，強調投資風險與下跌壓力。**您必須採取激進做空立場，不惜一切代價找出所有看跌風險因子，並強力反駁看漲論點。**
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【分析重點】
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1. **成長疑慮**：檢視營收成長減速、市場飽和或競爭加劇跡象，放大成長隱憂
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2. **競爭劣勢**：評估護城河侵蝕、市佔率流失或定價能力弱化，強調競爭威脅
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3. **財務問題**：識別現金流惡化、債務風險或獲利品質下降，揭露財務危機
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4. **負面催化**：指出可能觸發股價下跌的事件或結構性問題，放大利空影響
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5. **反駁看漲**：**強力反駁看漲方論點，直指其盲目樂觀，揭露其論據的致命缺陷**
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【可用資源】
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- 市場分析：{market_research_report}
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- 社群情緒：{sentiment_report}
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- 新聞：{news_report}
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- 基本面：{fundamentals_report}
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- 辯論歷史：{history}
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- 看漲論點：{current_response}
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- 過往經驗：{past_memory_str}
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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. 核心警示（150字以上）：清晰且強勢地陳述看跌理由，展現堅定立場
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2. 風險論證（450-500字）：用詳實數據支撐風險分析，層層揭露隱患
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3. 反駁看漲（100字以上）：**激進地反駁看漲觀點，直指對方論據的盲目樂觀與邏輯漏洞**
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4. 投資建議（100字以上）：明確且謹慎的操作建議，建議減倉或觀望
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**撰寫原則**：
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- **激進做空**：採取極度謹慎立場，強調所有風險因素
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- **強力反駁**：對看漲論點窮追猛打，揭露其盲目樂觀與忽略的風險
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- 論據扎實，以數據與事實為基礎，但解讀偏向悲觀
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- 直接指出對方論點的漏洞，不留情面
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- 強調風險遠大於機會
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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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🐻 **本報告為看跌方研究分析，立場偏向謹慎保守。建議搭配看漲方觀點與市場情緒綜合研判。投資有風險，請謹慎評估。**」
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請提供有說服力且激進的看跌分析報告。
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"""
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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 to fix common LLM errors
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response.content = fix_common_llm_errors(response.content)
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validate_and_warn(response.content, "Bear_Researcher")
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# 格式化論點
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argument = f"看跌分析師：{response.content}"
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# 更新投資辯論狀態
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new_investment_debate_state = {
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"history": history + "\n" + argument,
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"bear_history": bear_history + "\n" + argument,
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"bull_history": investment_debate_state.get("bull_history", ""),
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"current_response": argument,
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"count": investment_debate_state["count"] + 1,
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}
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return {"investment_debate_state": new_investment_debate_state}
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return bear_node |