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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# TradingAgentsX/graph/signal_processing.py
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from langchain_openai import ChatOpenAI
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class SignalProcessor:
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"""
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處理交易信號以提取可執行的決策。
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這個類別的目的是將來自代理的自然語言格式的完整交易信號，
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轉換為標準化的、機器可讀的決策（例如 "BUY", "SELL", "HOLD"）。
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"""
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def __init__(self, quick_thinking_llm: ChatOpenAI):
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"""
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使用一個 LLM 進行初始化以進行處理。
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Args:
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quick_thinking_llm (ChatOpenAI): 用於提取決策的語言模型。
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"""
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self.quick_thinking_llm = quick_thinking_llm
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def process_signal(self, full_signal: str) -> str:
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"""
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處理完整的交易信號以提取核心決策。
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Args:
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full_signal (str): 完整的交易信號文本。
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Returns:
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str: 提取出的決策（BUY, SELL, 或 HOLD）。
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"""
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# 建立傳送給 LLM 的訊息列表
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messages = [
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(
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"system",
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# 系統提示，指導 LLM 的行為
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"您是一位高效的助理，旨在分析一組分析師提供的段落或財務報告。您的任務是提取投資決策：SELL (賣出)、BUY (買入) 或 HOLD (持有)。請僅提供提取的決策（SELL、BUY 或 HOLD）作為您的輸出，不要添加任何額外的文本或資訊。",
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),
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("human", full_signal), # 人類訊息，包含要處理的完整信號
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]
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# 呼叫 LLM 並返回其內容，即提取出的決策
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return self.quick_thinking_llm.invoke(messages).content |