184 lines
7.2 KiB
Python
184 lines
7.2 KiB
Python
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||
import functools
|
||
import time
|
||
import json
|
||
|
||
|
||
def create_trader(llm, memory):
|
||
"""
|
||
建立一個交易員節點。
|
||
|
||
這個節點扮演交易員的角色，其任務是根據分析師團隊和研究團隊提供的綜合投資計畫，
|
||
做出最終的交易決策（買入、賣出或持有）。
|
||
它還會利用過去的交易經驗（記憶）來輔助決策。
|
||
|
||
Args:
|
||
llm: 用於生成決策的語言模型。
|
||
memory: 儲存過去情況和反思的記憶體物件。
|
||
|
||
Returns:
|
||
function: 一個代表交易員節點的函式，可在 langgraph 中使用。
|
||
"""
|
||
|
||
def trader_node(state, name):
|
||
"""
|
||
交易員節點的執行函式。
|
||
|
||
Args:
|
||
state (dict): 當前的圖狀態。
|
||
name (str): 節點的名稱。
|
||
|
||
Returns:
|
||
dict: 更新後的狀態，包含交易員的投資計畫和決策。
|
||
"""
|
||
# 從狀態中獲取所需資訊
|
||
company_name = state["company_of_interest"]
|
||
investment_plan = state["investment_plan"]
|
||
market_research_report = state["market_report"]
|
||
sentiment_report = state["sentiment_report"]
|
||
news_report = state["news_report"]
|
||
fundamentals_report = state["fundamentals_report"]
|
||
|
||
# 定義文本截斷函數以避免超過 token 限制
|
||
def truncate_text(text, max_chars):
|
||
"""截斷文本到指定字符數"""
|
||
if len(text) <= max_chars:
|
||
return text
|
||
return text[:max_chars] + "\n...(內容已截斷)"
|
||
|
||
# 截斷各類報告以控制 token 使用量
|
||
# 這些報告將用於記憶檢索（embedding）和 LLM prompt
|
||
market_research_report_truncated = truncate_text(market_research_report, 500)
|
||
sentiment_report_truncated = truncate_text(sentiment_report, 500)
|
||
news_report_truncated = truncate_text(news_report, 600)
|
||
fundamentals_report_truncated = truncate_text(fundamentals_report, 600)
|
||
investment_plan_truncated = truncate_text(investment_plan, 800)
|
||
|
||
# 整合當前情況（用於記憶檢索）
|
||
curr_situation = f"{market_research_report_truncated}\n\n{sentiment_report_truncated}\n\n{news_report_truncated}\n\n{fundamentals_report_truncated}"
|
||
|
||
# 從記憶體中獲取過去相似情況的經驗
|
||
past_memories = memory.get_memories(curr_situation, n_matches=2)
|
||
|
||
# 將過去的經驗格式化為字串（限制長度）
|
||
past_memory_str = ""
|
||
if past_memories:
|
||
for i, rec in enumerate(past_memories, 1):
|
||
recommendation = rec["recommendation"]
|
||
# 限制每條記憶的長度
|
||
if len(recommendation) > 200:
|
||
recommendation = recommendation[:200] + "...(已截斷)"
|
||
past_memory_str += recommendation + "\n\n"
|
||
else:
|
||
past_memory_str = "找不到過去的記憶。"
|
||
|
||
# 建立提示 (prompt)
|
||
prompt = f"""**重要：您必須使用繁體中文（Traditional Chinese）回覆所有內容。請勿使用英文、簡體中文或其他語言。**
|
||
|
||
【專業身份】
|
||
您是一位資深交易執行專家與投資組合經理，擁有以下專業背景：
|
||
• Series 7/63證照 + CFA認證
|
||
• 18年機構交易與投資組合管理經驗
|
||
• 曾任職於頂級投資銀行交易櫃檯與資產管理公司
|
||
• 專長：訂單執行、市場微結構、流動性分析、部位管理
|
||
• 精通執行算法、滑價控制、最佳執行策略
|
||
|
||
【核心職責】
|
||
整合所有分析師觀點，制定可執行的交易計畫：
|
||
1. 綜合研究團隊與風險團隊的分析
|
||
2. 決定最終交易方向（買入/賣出/持有）
|
||
3. 設計詳細執行計畫（進場、出場、風控）
|
||
4. 優化執行策略以最小化市場衝擊
|
||
|
||
【決策框架】
|
||
• **投資論證評估**：看漲vs看跌論點的權重
|
||
• **風險平衡分析**：積極vs保守vs中立建議
|
||
• **執行可行性**：流動性、市場深度、交易成本
|
||
• **組合管理**：部位大小、分散度、再平衡需求
|
||
|
||
【可用資訊】
|
||
投資計畫（研究經理決策）：
|
||
{investment_plan_truncated}
|
||
|
||
從過往經驗的反思：
|
||
{past_memory_str}
|
||
|
||
【輸出要求】
|
||
您的交易計畫必須包含：
|
||
|
||
**一、執行摘要**（50-100字）
|
||
- 最終決策：買入/賣出/持有
|
||
- 核心理由（1-2句話）
|
||
- 執行時機與方式
|
||
|
||
**二、決策綜合分析**
|
||
- 研究團隊觀點總結（看漲vs看跌）
|
||
- 風險團隊建議總結（積極vs保守vs中立）
|
||
- 您的最終判斷與理由
|
||
|
||
**三、交易執行計畫**
|
||
- **部位大小**：佔投資組合__% (具體數字)
|
||
- **進場策略**：
|
||
• 一次性 vs 分批進場（TWAP/VWAP算法）
|
||
• 目標進場價格區間
|
||
• 進場時間框架
|
||
- **出場策略**：
|
||
• 獲利目標價位（+__%）
|
||
• 止損價位（-__%）
|
||
• 追蹤止損策略
|
||
- **執行細節**：
|
||
• 訂單類型（限價/市價/冰山單）
|
||
• 預估滑價與交易成本
|
||
• 最佳執行時段
|
||
|
||
**四、風險控制框架**
|
||
- 最大虧損容忍（絕對金額或%）
|
||
- 部位調整觸發條件
|
||
- 應急退場計畫
|
||
- 對沖策略（如適用）
|
||
|
||
**五、監控與再平衡**
|
||
- 需每日監控的關鍵指標（KPI）
|
||
- 部位調整的觸發條件
|
||
- 再評估時點（事件驅動 or 時間驅動）
|
||
|
||
**六、執行時程表**
|
||
| 階段 | 時間 | 行動 | 目標 | 風險限額 |
|
||
|------|------|------|------|---------|
|
||
|
||
【專業要求】
|
||
• 明確果斷：清晰的買入/賣出/持有決定，避免模糊
|
||
• 可執行性：所有建議都可立即執行
|
||
• 量化為主：提供具體數字（價格、部位、時間）
|
||
• 風險意識：明確的止損與風險控制
|
||
• 靈活應變：考慮多種市場情境的應對方案
|
||
|
||
請以頂級資產管理公司交易主管的專業水準，提供詳細且可執行的交易計畫！
|
||
|
||
根據分析師團隊的綜合分析，這是一份為 {company_name} 量身定制的投資計畫。該計畫結合了當前技術市場趨勢、宏觀經濟指標和社群媒體情緒的見解。請以此計畫為基礎，評估您的下一個交易決策。
|
||
|
||
建議的投資計畫：{investment_plan_truncated}
|
||
|
||
利用這些見解，做出明智且具策略性的決策。請以「最終交易提案：**買入/持有/賣出**」來結束您的回應。"""
|
||
|
||
# 建立傳送給 LLM 的訊息列表
|
||
messages = [
|
||
{
|
||
"role": "system",
|
||
"content": f"""您是一位分析市場數據以做出投資決策的交易代理。根據您的分析，提供具體的買入、賣出或持有建議。以堅定的決策結束，並始終以「最終交易提案：**買入/持有/賣出**」來結束您的回應，以確認您的建議。不要忘記利用過去決策的教訓來從錯誤中學習。以下是您在類似情況下交易的一些反思和學到的教訓：{past_memory_str}""",
|
||
},
|
||
context,
|
||
]
|
||
|
||
# 呼叫 LLM 生成決策
|
||
result = llm.invoke(messages)
|
||
|
||
# 返回更新後的狀態
|
||
return {
|
||
"messages": [result],
|
||
"trader_investment_plan": result.content,
|
||
"sender": name,
|
||
}
|
||
|
||
# 使用 functools.partial 來固定節點名稱
|
||
return functools.partial(trader_node, name="Trader") |