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oficcejo
@@ -0,0 +1,346 @@
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import openai
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import json
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from typing import Dict, List, Any, Optional
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import config
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class DeepSeekClient:
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"""DeepSeek API客户端"""
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def __init__(self, model="deepseek-chat"):
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self.model = model
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self.client = openai.OpenAI(
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api_key=config.DEEPSEEK_API_KEY,
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base_url=config.DEEPSEEK_BASE_URL
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)
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def call_api(self, messages: List[Dict[str, str]], model: Optional[str] = None,
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temperature: float = 0.7, max_tokens: int = 2000) -> str:
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"""调用DeepSeek API"""
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# 使用实例的模型，如果没有传入则使用默认模型
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model_to_use = model or self.model
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# 对于 reasoner 模型，自动增加 max_tokens
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if "reasoner" in model_to_use.lower() and max_tokens <= 2000:
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max_tokens = 8000 # reasoner 模型需要更多 tokens 来输出推理过程
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try:
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response = self.client.chat.completions.create(
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model=model_to_use,
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messages=messages,
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temperature=temperature,
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max_tokens=max_tokens
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)
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# 处理 reasoner 模型的响应
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message = response.choices[0].message
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# reasoner 模型可能包含 reasoning_content（推理过程）和 content（最终答案）
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# 我们返回完整内容，包括推理过程（如果有的话）
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result = ""
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# 检查是否有推理内容
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if hasattr(message, 'reasoning_content') and message.reasoning_content:
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result += f"【推理过程】\n{message.reasoning_content}\n\n"
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# 添加最终内容
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if message.content:
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result += message.content
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return result if result else "API返回空响应"
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except Exception as e:
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return f"API调用失败: {str(e)}"
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def technical_analysis(self, stock_info: Dict, stock_data: Any, indicators: Dict) -> str:
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"""技术面分析"""
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prompt = f"""
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你是一名资深的技术分析师。请基于以下股票数据进行专业的技术面分析：
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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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- 当前价格：{stock_info.get('current_price', 'N/A')}
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- 涨跌幅：{stock_info.get('change_percent', 'N/A')}%
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最新技术指标：
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- 收盘价：{indicators.get('price', 'N/A')}
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- MA5：{indicators.get('ma5', 'N/A')}
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- MA10：{indicators.get('ma10', 'N/A')}
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||||
- MA20：{indicators.get('ma20', 'N/A')}
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||||
- MA60：{indicators.get('ma60', 'N/A')}
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||||
- RSI：{indicators.get('rsi', 'N/A')}
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- MACD：{indicators.get('macd', 'N/A')}
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||||
- MACD信号线：{indicators.get('macd_signal', 'N/A')}
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||||
- 布林带上轨：{indicators.get('bb_upper', 'N/A')}
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||||
- 布林带下轨：{indicators.get('bb_lower', 'N/A')}
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||||
- K值：{indicators.get('k_value', 'N/A')}
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||||
- D值：{indicators.get('d_value', 'N/A')}
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||||
- 量比：{indicators.get('volume_ratio', 'N/A')}
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请从以下角度进行分析：
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1. 趋势分析（均线系统、价格走势）
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2. 超买超卖分析（RSI、KDJ）
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3. 动量分析（MACD）
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4. 支撑阻力分析（布林带）
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5. 成交量分析
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6. 短期、中期、长期技术判断
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7. 关键技术位分析
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请给出专业、详细的技术分析报告，包含风险提示。
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"""
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messages = [
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{"role": "system", "content": "你是一名经验丰富的股票技术分析师，具有深厚的技术分析功底。"},
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{"role": "user", "content": prompt}
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]
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return self.call_api(messages)
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||||
def fundamental_analysis(self, stock_info: Dict, financial_data: Dict = None) -> str:
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"""基本面分析"""
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# 构建财务数据部分
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financial_section = ""
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if financial_data and not financial_data.get('error'):
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ratios = financial_data.get('financial_ratios', {})
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if ratios:
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financial_section = f"""
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详细财务指标：
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【盈利能力】
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- 净资产收益率(ROE)：{ratios.get('净资产收益率ROE', ratios.get('ROE', 'N/A'))}
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||||
- 总资产收益率(ROA)：{ratios.get('总资产收益率ROA', ratios.get('ROA', 'N/A'))}
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||||
- 销售毛利率：{ratios.get('销售毛利率', ratios.get('毛利率', 'N/A'))}
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||||
- 销售净利率：{ratios.get('销售净利率', ratios.get('净利率', 'N/A'))}
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||||
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||||
【偿债能力】
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||||
- 资产负债率：{ratios.get('资产负债率', 'N/A')}
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||||
- 流动比率：{ratios.get('流动比率', 'N/A')}
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||||
- 速动比率：{ratios.get('速动比率', 'N/A')}
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||||
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||||
【运营能力】
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||||
- 存货周转率：{ratios.get('存货周转率', 'N/A')}
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||||
- 应收账款周转率：{ratios.get('应收账款周转率', 'N/A')}
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||||
- 总资产周转率：{ratios.get('总资产周转率', 'N/A')}
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||||
【成长能力】
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||||
- 营业收入同比增长：{ratios.get('营业收入同比增长', ratios.get('收入增长', 'N/A'))}
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||||
- 净利润同比增长：{ratios.get('净利润同比增长', ratios.get('盈利增长', 'N/A'))}
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||||
【每股指标】
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- 每股收益(EPS)：{ratios.get('EPS', 'N/A')}
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||||
- 每股账面价值：{ratios.get('每股账面价值', 'N/A')}
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||||
- 股息率：{ratios.get('股息率', stock_info.get('dividend_yield', 'N/A'))}
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||||
- 派息率：{ratios.get('派息率', 'N/A')}
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"""
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# 添加报告期信息
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if ratios.get('报告期'):
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financial_section = f"\n财务数据报告期：{ratios.get('报告期')}\n" + financial_section
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prompt = f"""
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你是一名资深的基本面分析师，拥有CFA资格和10年以上的证券分析经验。请基于以下详细信息进行深入的基本面分析：
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【基本信息】
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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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||||
- 当前价格：{stock_info.get('current_price', 'N/A')}
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||||
- 市值：{stock_info.get('market_cap', 'N/A')}
|
||||
- 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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||||
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||||
【估值指标】
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||||
- 市盈率(PE)：{stock_info.get('pe_ratio', 'N/A')}
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||||
- 市净率(PB)：{stock_info.get('pb_ratio', 'N/A')}
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||||
- 市销率(PS)：{stock_info.get('ps_ratio', 'N/A')}
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||||
- Beta系数：{stock_info.get('beta', 'N/A')}
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||||
- 52周最高：{stock_info.get('52_week_high', 'N/A')}
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||||
- 52周最低：{stock_info.get('52_week_low', 'N/A')}
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||||
{financial_section}
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||||
请从以下维度进行专业、深入的分析：
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1. **公司质地分析**
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- 业务模式和核心竞争力
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- 行业地位和市场份额
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- 护城河分析（品牌、技术、规模等）
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2. **盈利能力分析**
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- ROE和ROA水平评估
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- 毛利率和净利率趋势
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- 与行业平均水平对比
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- 盈利质量和持续性
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3. **财务健康度分析**
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- 资产负债结构
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- 偿债能力评估
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- 现金流状况
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- 财务风险识别
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4. **成长性分析**
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- 收入和利润增长趋势
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- 增长驱动因素
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- 未来成长空间
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- 行业发展前景
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5. **估值分析**
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- 当前估值水平（PE、PB）
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- 历史估值区间对比
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- 行业估值对比
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- 合理估值区间判断
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6. **投资价值判断**
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- 综合评分（0-100分）
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- 投资亮点
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- 投资风险
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- 适合的投资者类型
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||||
请给出专业、详细的基本面分析报告，数据分析要深入，结论要有依据。
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||||
请结合当前市场环境和行业发展趋势，给出专业的基本面分析报告。
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"""
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messages = [
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||||
{"role": "system", "content": "你是一名经验丰富的股票基本面分析师，擅长公司财务分析和行业研究。"},
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{"role": "user", "content": prompt}
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]
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||||
return self.call_api(messages)
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||||
def fund_flow_analysis(self, stock_info: Dict, indicators: Dict) -> str:
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"""资金面分析"""
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prompt = f"""
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||||
你是一名资深的资金面分析师。请基于以下信息进行专业的资金面分析：
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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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||||
- 当前价格：{stock_info.get('current_price', 'N/A')}
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||||
- 市值：{stock_info.get('market_cap', 'N/A')}
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||||
资金相关指标：
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- 量比：{indicators.get('volume_ratio', 'N/A')}
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- 当前成交量与5日均量比：{indicators.get('volume_ratio', 'N/A')}
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请从以下角度进行分析：
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1. 成交量变化分析
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2. 资金流入流出趋势
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3. 大单、中单、小单资金行为
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4. 主力资金动向分析
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5. 市场情绪和资金偏好
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6. 流动性分析
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7. 资金面对股价的支撑或压力
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||||
请结合当前市场资金环境，给出专业的资金面分析报告。
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"""
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||||
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||||
messages = [
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||||
{"role": "system", "content": "你是一名经验丰富的资金面分析师，擅长市场资金流向和主力行为分析。"},
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||||
{"role": "user", "content": prompt}
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||||
]
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||||
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||||
return self.call_api(messages)
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||||
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||||
def comprehensive_discussion(self, technical_report: str, fundamental_report: str,
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fund_flow_report: str, stock_info: Dict) -> str:
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||||
"""综合讨论"""
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prompt = f"""
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现在需要进行一场投资决策会议，你作为首席分析师，需要综合各位分析师的报告进行讨论。
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股票基本信息：
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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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||||
- 当前价格：{stock_info.get('current_price', 'N/A')}
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||||
技术面分析报告：
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||||
{technical_report}
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基本面分析报告：
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{fundamental_report}
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||||
资金面分析报告：
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||||
{fund_flow_report}
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||||
请作为首席分析师，综合以上三个维度的分析报告，进行深入讨论：
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1. 各个分析维度的一致性和分歧点
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2. 不同分析结论的权重考量
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3. 当前市场环境下的投资逻辑
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4. 潜在风险和机会识别
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5. 不同投资周期的考量（短期、中期、长期）
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6. 市场情绪和预期管理
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||||
请模拟一场专业的投资讨论会议，体现不同观点的碰撞和融合。
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||||
"""
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||||
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||||
messages = [
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||||
{"role": "system", "content": "你是一名资深的首席投资分析师，擅长综合不同维度的分析形成投资判断。"},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||||
]
|
||||
|
||||
return self.call_api(messages, max_tokens=6000)
|
||||
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||||
def final_decision(self, comprehensive_discussion: str, stock_info: Dict,
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||||
indicators: Dict) -> Dict[str, Any]:
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"""最终投资决策"""
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prompt = f"""
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基于前期的综合分析讨论，现在需要做出最终的投资决策。
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||||
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||||
股票信息：
|
||||
- 股票代码：{stock_info.get('symbol', 'N/A')}
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||||
- 股票名称：{stock_info.get('name', 'N/A')}
|
||||
- 当前价格：{stock_info.get('current_price', 'N/A')}
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||||
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||||
综合分析讨论结果：
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||||
{comprehensive_discussion}
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当前关键技术位：
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- MA20：{indicators.get('ma20', 'N/A')}
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- 布林带上轨：{indicators.get('bb_upper', 'N/A')}
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||||
- 布林带下轨：{indicators.get('bb_lower', 'N/A')}
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||||
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||||
请给出最终投资决策，必须包含以下内容：
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1. 投资评级：买入/持有/卖出
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2. 目标价位（具体数字）
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3. 操作建议（具体的买入/卖出策略）
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4. 进场位置（具体价位区间）
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5. 止盈位置（具体价位）
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6. 止损位置（具体价位）
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||||
7. 持有周期建议
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8. 风险提示
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9. 仓位建议（轻仓/中等仓位/重仓）
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请以JSON格式输出决策结果，格式如下：
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{{
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||||
"rating": "买入/持有/卖出",
|
||||
"target_price": "目标价位数字",
|
||||
"operation_advice": "具体操作建议",
|
||||
"entry_range": "进场价位区间",
|
||||
"take_profit": "止盈价位",
|
||||
"stop_loss": "止损价位",
|
||||
"holding_period": "持有周期",
|
||||
"position_size": "仓位建议",
|
||||
"risk_warning": "风险提示",
|
||||
"confidence_level": "信心度(1-10分)"
|
||||
}}
|
||||
"""
|
||||
|
||||
messages = [
|
||||
{"role": "system", "content": "你是一名专业的投资决策专家，需要给出明确、可执行的投资建议。"},
|
||||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||||
]
|
||||
|
||||
response = self.call_api(messages, temperature=0.3, max_tokens=4000)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# 尝试解析JSON响应
|
||||
import re
|
||||
json_match = re.search(r'\{.*\}', response, re.DOTALL)
|
||||
if json_match:
|
||||
decision_json = json.loads(json_match.group())
|
||||
return decision_json
|
||||
else:
|
||||
# 如果无法解析JSON，返回文本响应
|
||||
return {"decision_text": response}
|
||||
except:
|
||||
return {"decision_text": response}
|
||||
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