增加新闻分析agent，增强情绪分析师mcp
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@@ -199,32 +199,160 @@ class StockAnalysisAgents:
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"timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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}
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def news_announcement_analyst_agent(self, stock_info: Dict, news_announcement_data: Dict = None) -> Dict[str, Any]:
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"""新闻公告分析智能体"""
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print("📰 新闻公告分析师正在分析中...")
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# 如果有新闻公告数据，显示数据来源
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if news_announcement_data and news_announcement_data.get('data_success'):
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news_count = news_announcement_data.get('news_data', {}).get('count', 0) if news_announcement_data.get('news_data') else 0
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announcement_count = news_announcement_data.get('announcement_data', {}).get('count', 0) if news_announcement_data.get('announcement_data') else 0
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print(f" ✓ 已获取 {news_count} 条新闻，{announcement_count} 条公告")
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else:
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print(" ⚠ 未获取到新闻公告数据，将基于基本信息分析")
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time.sleep(1)
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# 构建带有新闻公告数据的prompt
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news_announcement_text = ""
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if news_announcement_data and news_announcement_data.get('data_success'):
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# 使用格式化的新闻公告数据
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from news_announcement_data import NewsAnnouncementDataFetcher
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fetcher = NewsAnnouncementDataFetcher()
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news_announcement_text = f"""
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【最新新闻公告数据】
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{fetcher.format_news_announcements_for_ai(news_announcement_data)}
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以上是通过问财获取的实际新闻和公告数据，请重点基于这些数据进行分析。
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"""
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news_announcement_prompt = f"""
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作为专业的新闻公告分析师，请基于最新的新闻和公告对以下股票进行深度分析：
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股票信息：
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- 股票代码：{stock_info.get('symbol', 'N/A')}
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- 股票名称：{stock_info.get('name', 'N/A')}
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- 行业：{stock_info.get('sector', 'N/A')}
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- 细分行业：{stock_info.get('industry', 'N/A')}
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{news_announcement_text}
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请从以下角度进行深度分析：
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1. **新闻分析**
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- 梳理最新的重要新闻
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- 分析新闻的性质（利好/利空/中性）
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- 评估新闻对股价的短期和长期影响
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- 识别市场关注的热点和焦点
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- 分析新闻的可信度和影响力
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2. **公告分析**
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- 梳理最新的重要公告
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- 分析公告的类型（业绩、重组、增持、减持、分红等）
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- 评估公告的实质性影响
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- 识别可能的投资机会或风险
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- 解读公司的战略意图
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3. **重大事件识别**
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- 识别可能影响股价的重大事件
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- 评估事件的紧迫性和重要性
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- 分析事件的发展趋势
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- 预判后续可能的发展
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4. **市场反应分析**
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- 分析市场对新闻公告的反应
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- 评估反应是否充分或过度
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- 判断是否存在预期差
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- 识别可能的交易机会
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5. **风险提示**
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- 识别新闻公告中的风险信号
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- 评估潜在的负面影响
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- 提示需要关注的问题
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6. **投资建议**
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- 基于新闻公告的操作建议
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- 关键时间节点提示
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- 需要持续关注的事项
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请确保分析客观、专业，重点关注对投资决策有实质性影响的内容。
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如果某些新闻或公告的重要性较低，可以简要提及或略过。
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"""
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messages = [
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{"role": "system", "content": "你是一名专业的新闻公告分析师，擅长解读公司公告、新闻事件，评估其对股价的影响。你具有敏锐的洞察力和丰富的市场经验。"},
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||||
{"role": "user", "content": news_announcement_prompt}
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]
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||||
analysis = self.deepseek_client.call_api(messages, max_tokens=4000)
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return {
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"agent_name": "新闻公告分析师",
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||||
"agent_role": "负责新闻事件分析、公司公告解读、重大事件影响评估",
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"analysis": analysis,
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||||
"focus_areas": ["新闻解读", "公告分析", "事件影响", "市场反应", "投资机会"],
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"news_announcement_data": news_announcement_data, # 保存新闻公告数据以供后续使用
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"timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
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}
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||||
def run_multi_agent_analysis(self, stock_info: Dict, stock_data: Any, indicators: Dict,
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financial_data: Dict = None, fund_flow_data: Dict = None,
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sentiment_data: Dict = None) -> Dict[str, Any]:
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||||
"""运行多智能体分析"""
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||||
sentiment_data: Dict = None, news_announcement_data: Dict = None,
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||||
enabled_analysts: Dict = None) -> Dict[str, Any]:
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||||
"""运行多智能体分析
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||||
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Args:
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enabled_analysts: 字典，指定哪些分析师参与分析
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例如: {'technical': True, 'fundamental': True, ...}
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如果为None，则运行所有分析师
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"""
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# 如果未指定，默认所有分析师都参与
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if enabled_analysts is None:
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enabled_analysts = {
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'technical': True,
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||||
'fundamental': True,
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||||
'fund_flow': True,
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'risk': True,
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||||
'sentiment': True,
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||||
'news': True
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}
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print("🚀 启动多智能体股票分析系统...")
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print("=" * 50)
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# 显示参与分析的分析师
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active_analysts = [name for name, enabled in enabled_analysts.items() if enabled]
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print(f"📋 参与分析的分析师: {', '.join(active_analysts)}")
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print("=" * 50)
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# 并行运行各个分析师
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agents_results = {}
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# 技术面分析
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agents_results["technical"] = self.technical_analyst_agent(stock_info, stock_data, indicators)
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if enabled_analysts.get('technical', True):
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||||
agents_results["technical"] = self.technical_analyst_agent(stock_info, stock_data, indicators)
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# 基本面分析
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||||
agents_results["fundamental"] = self.fundamental_analyst_agent(stock_info, financial_data)
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||||
if enabled_analysts.get('fundamental', True):
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||||
agents_results["fundamental"] = self.fundamental_analyst_agent(stock_info, financial_data)
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||||
# 资金面分析（传入资金流向数据）
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agents_results["fund_flow"] = self.fund_flow_analyst_agent(stock_info, indicators, fund_flow_data)
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||||
if enabled_analysts.get('fund_flow', True):
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||||
agents_results["fund_flow"] = self.fund_flow_analyst_agent(stock_info, indicators, fund_flow_data)
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# 风险管理分析
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||||
agents_results["risk_management"] = self.risk_management_agent(stock_info, indicators)
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if enabled_analysts.get('risk', True):
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||||
agents_results["risk_management"] = self.risk_management_agent(stock_info, indicators)
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||||
# 市场情绪分析（传入市场情绪数据）
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agents_results["market_sentiment"] = self.market_sentiment_agent(stock_info, sentiment_data)
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if enabled_analysts.get('sentiment', False):
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||||
agents_results["market_sentiment"] = self.market_sentiment_agent(stock_info, sentiment_data)
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print("✅ 所有分析师完成分析")
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# 新闻公告分析（传入新闻公告数据）
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if enabled_analysts.get('news', False):
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agents_results["news_announcement"] = self.news_announcement_analyst_agent(stock_info, news_announcement_data)
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print("✅ 所有已选择的分析师完成分析")
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print("=" * 50)
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return agents_results
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@@ -234,34 +362,45 @@ class StockAnalysisAgents:
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print("🤝 分析团队正在进行综合讨论...")
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time.sleep(2)
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# 提取各分析师的报告
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technical_report = agents_results.get("technical", {}).get("analysis", "")
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fundamental_report = agents_results.get("fundamental", {}).get("analysis", "")
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fund_flow_report = agents_results.get("fund_flow", {}).get("analysis", "")
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risk_report = agents_results.get("risk_management", {}).get("analysis", "")
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sentiment_report = agents_results.get("market_sentiment", {}).get("analysis", "")
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# 收集参与分析的分析师名单和报告
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participants = []
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reports = []
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if "technical" in agents_results:
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participants.append("技术分析师")
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reports.append(f"【技术分析师报告】\n{agents_results['technical'].get('analysis', '')}")
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if "fundamental" in agents_results:
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participants.append("基本面分析师")
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reports.append(f"【基本面分析师报告】\n{agents_results['fundamental'].get('analysis', '')}")
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if "fund_flow" in agents_results:
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participants.append("资金面分析师")
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||||
reports.append(f"【资金面分析师报告】\n{agents_results['fund_flow'].get('analysis', '')}")
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if "risk_management" in agents_results:
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||||
participants.append("风险管理师")
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||||
reports.append(f"【风险管理师报告】\n{agents_results['risk_management'].get('analysis', '')}")
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||||
if "market_sentiment" in agents_results:
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||||
participants.append("市场情绪分析师")
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||||
reports.append(f"【市场情绪分析师报告】\n{agents_results['market_sentiment'].get('analysis', '')}")
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||||
if "news_announcement" in agents_results:
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||||
participants.append("新闻公告分析师")
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||||
reports.append(f"【新闻公告分析师报告】\n{agents_results['news_announcement'].get('analysis', '')}")
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# 组合所有报告
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all_reports = "\n\n".join(reports)
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discussion_prompt = f"""
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现在进行投资决策团队会议，参会人员包括：技术分析师、基本面分析师、资金面分析师、风险管理师、市场情绪分析师。
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现在进行投资决策团队会议，参会人员包括：{', '.join(participants)}。
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股票：{stock_info.get('name', 'N/A')} ({stock_info.get('symbol', 'N/A')})
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各分析师报告：
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【技术分析师报告】
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{technical_report}
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【基本面分析师报告】
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{fundamental_report}
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【资金面分析师报告】
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{fund_flow_report}
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【风险管理师报告】
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{risk_report}
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【市场情绪分析师报告】
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{sentiment_report}
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||||
{all_reports}
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请模拟一场真实的投资决策会议讨论：
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1. 各分析师观点的一致性和分歧
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@@ -272,6 +411,7 @@ class StockAnalysisAgents:
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6. 达成初步共识
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请以对话形式展现讨论过程，体现专业团队的思辨过程。
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注意：只讨论参与分析的分析师的观点。
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"""
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messages = [
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Reference in New Issue
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