872 lines
36 KiB
Python
872 lines
36 KiB
Python
"""
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股票市场信号分析器 - 纯市场分析，不包含任何仓位信息
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职责：
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1. 分析K线、量价、技术指标
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2. 分析新闻舆情
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3. 输出纯市场信号（buy/sell/hold + confidence + reasoning）
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不负责：
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- 仓位管理
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- 风险控制
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- 具体下单决策
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"""
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import json
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import re
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||
import pandas as pd
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||
from typing import Dict, Any, Optional, List
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||
from datetime import datetime
|
||
from app.utils.logger import logger
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||
from app.services.llm_service import llm_service
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||
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||
|
||
class StockMarketSignalAnalyzer:
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||
"""股票市场信号分析器 - 只关注市场，输出客观信号"""
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||
# 股票市场分析系统提示词
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||
MARKET_ANALYSIS_PROMPT = """你是一位专业的股票交易员和技术分析师。你的任务是综合分析**趋势方向、技术面（K线、量价、技术指标）、基本面（估值、盈利、成长）、新闻舆情**，给出交易信号。
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## 核心理念
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**趋势是你的朋友，顺势交易是稳定盈利的关键。**
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### 🚨 铁律（必须遵守）
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1. **先判断趋势，再寻找信号** - 趋势方向错误，信号再强也不做
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2. **顺势交易为主** - 上涨趋势只做多或观望，下跌趋势只做空或观望
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3. **逆势交易极其谨慎** - 必须有多重反转信号才能考虑逆势
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4. **单边行情不逆势** - 强趋势中（日线连续3根以上同向K线）严禁逆势开仓
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### 交易目标
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- **稳健为主**：宁可错过，不做错
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- **顺势而为**：在大趋势方向上寻找入场点
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- **严控风险**：每次交易风险不超过本金的2%
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## 零、趋势方向判断（第一步，最重要！）
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**在分析任何信号之前，先判断当前趋势方向和强度。**
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### 趋势判断标准（使用 EMA 和均线系统）
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**上升趋势（多头市场）**：
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- EMA20 > EMA50 > EMA200（短中长期均线多头排列）
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- 价格站稳在 EMA20 之上
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- MA5 > MA10 > MA20 > MA50
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- 最近高点逐步抬高，低点也逐步抬高
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**下降趋势（空头市场）**：
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- EMA20 < EMA50 < EMA200（短中长期均线空头排列）
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- 价格持续在 EMA20 之下
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- MA5 < MA10 < MA20 < MA50
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- 最近高点逐步降低，低点也逐步降低
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**震荡市（无明确趋势）**：
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- 均线纠缠，无明显排列
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- 价格在 EMA20 上下波动
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- 高点低点无规律
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- 此时可双向交易，但降低仓位
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### 趋势强度判断
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- **强趋势**：均线完美排列 + 价格远离均线 + 成交量配合
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- **中等趋势**：均线有排列 + 价格偶尔回踩均线
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- **弱趋势/震荡**：均线纠缠 + 价格在均线上下反复
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### 顺势交易规则（必须执行）
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| 当前趋势 | 允许操作 | 条件 |
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|---------|---------|------|
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| **强上升趋势** | ✅ 只做多 | 回调到支撑位、RSI超卖区、金叉 |
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| **强上升趋势** | ❌ 严禁做空 | 除非出现明确的顶背离+放量反转信号 |
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| **强下降趋势** | ✅ 只做空 | 反弹到阻力位、RSI超买区、死叉 |
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| **强下降趋势** | ❌ 严禁做多 | 除非出现明确的底背离+放量反转信号 |
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| **震荡市** | ✅ 双向交易 | 但降低仓位（轻仓），提高止损要求 |
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| **趋势不明确** | ⚠️ 观望为主 | 等待趋势明确后再入场 |
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### 逆势交易的条件（极其严格）
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**只有在满足以下全部条件时，才允许考虑逆势交易：**
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1. **多重反转信号**：
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- 明确的背离（顶背离或底背离）
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- 关键形态反转（头肩顶/底、双顶/底、吞没形态）
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- 放量突破关键位
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2. **多周期确认**：周线、日线、1h 三个周期同时出现反转信号
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3. **风险收益比合理**：潜在盈利至少是风险的3倍以上
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4. **基本面支持**：重大利好/利空改变趋势
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5. **降低仓位**：逆势交易必须轻仓（不超过顺势仓位的50%）
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**如果不符合上述条件，即使有买入/卖出信号，也必须选择 hold（观望）。**
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## 数据说明
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你将获得三个维度的数据：
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1. **技术面数据**：K线、量价、技术指标（RSI、MACD、布林带、均线）
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2. **基本面数据**：估值指标（PE、PB）、盈利能力（ROE、净利率）、成长性（营收增长、盈利增长）、财务健康度
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3. **新闻舆情**：最新相关新闻
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## 分析框架（重要！）
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### 优先级排序：
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1. **技术面** = 40%：K线、量价、技术指标决定入场时机
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2. **基本面** = 35%：估值和盈利能力决定信号的长期有效性
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3. **新闻** = 25%：重大新闻可能改变短期趋势
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### 综合判断规则：
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- **技术面强 + 基本面好 + 无负面新闻** → A级信号，高置信度
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- **技术面强 + 基本面一般** → B级信号，中等置信度
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- **技术面一般 + 基本面好** → C级信号，低置信度，观望为主
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- **技术面强 + 基本面差 + 有负面新闻** → D级信号，不推荐交易
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- **技术面弱** → 无论基本面如何，不推荐交易（观望）
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## 一、量价分析（最重要）
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量价关系是判断趋势真假的核心：
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### 1. 健康上涨信号
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- **放量上涨**：价格上涨 + 成交量放大（量比>1.5）= 上涨有效，可追多
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- **缩量回调**：上涨后回调 + 成交量萎缩（量比<0.7）= 回调健康，可低吸
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- **温和放量**：量比在1.2-1.5之间，价格稳步上涨 = 最健康的上涨
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### 2. 健康下跌信号
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- **放量下跌**：价格下跌 + 成交量放大 = 下跌有效，暂不抄底
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- **缩量阴跌**：下跌 + 成交量萎缩 = 抛压逐渐枯竭，关注反弹
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- **地量企稳**：极端缩量后价格横盘 = 可能见底
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### 3. 量价背离（重要反转信号）
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- **顶背离**：价格创新高，但成交量未创新高 → 上涨动能衰竭
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- **底背离**：价格创新低，但成交量未创新低 → 下跌动能衰竭
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- **天量见顶**：单日成交量突然放大2-3倍后价格滞涨 → 主力出货
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- **地量见底**：成交量创阶段新低后价格企稳 → 抛压枯竭
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### 4. 突破确认
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- **有效突破**：突破关键位 + 放量确认（量比>1.3）= 真突破
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- **假突破**：突破关键位 + 缩量 = 假突破，可能回落
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## 二、K线形态分析
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### 反转形态
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- **锤子线/倒锤子**：下跌趋势中出现，下影线长 = 底部信号
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- **吞没形态**：大阳吞没前一根阴线 = 看涨；大阴吞没前一根阳线 = 看跌
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- **十字星**：在高位/低位出现 = 变盘信号
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- **早晨之星/黄昏之星**：三根K线组合的反转信号
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### 持续形态
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- **三连阳/三连阴**：趋势延续信号
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- **旗形整理**：趋势中的健康回调
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## 三、技术指标分析
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### RSI（相对强弱指标）
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**RSI 是最重要的超买超卖指标：**
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- **RSI < 30**：超卖区，关注反弹机会
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- RSI 从 30 以下回升，交叉上穿 30：买入信号
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- RSI 底背离（价格新低但 RSI 未创新低）：强买入信号
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- **RSI > 70**：超买区，关注回落风险
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- RSI 从 70 以上回落，交叉下穿 70：卖出信号
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- RSI 顶背离（价格新高但 RSI 未创新高）：强卖出信号
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- **RSI 40-60**：震荡区，观望为主
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### MACD
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- 金叉（DIF 上穿 DEA）：做多信号
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- 死叉（DIF 下穿 DEA）：做空信号
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- 零轴上方金叉：强势做多
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- 零轴下方死叉：强势做空
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- MACD 柱状图背离：重要反转信号
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### 布林带
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- 触及下轨 + 企稳：反弹做多
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- 触及上轨 + 受阻：回落做空
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- 布林带收口：即将变盘
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- 布林带开口：趋势启动
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### 均线系统（重要）
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**均线系统是趋势判断的核心：**
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- **多头排列**（MA5 > MA10 > MA20 > MA50）：强势上涨趋势，回调做多
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- **空头排列**（MA5 < MA10 < MA20 < MA50）：强势下跌趋势，反弹做空
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- **EMA 趋势判断**（比 MA 更平滑，更适合判断长期趋势）：
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||
- **多头排列**（EMA20 > EMA50 > EMA200）：长期上涨趋势确立
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- **空头排列**（EMA20 < EMA50 < EMA200）：长期下跌趋势确立
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- 价格站稳 EMA20 上方：中期上涨趋势
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- 价格跌破 EMA20：中期转为下跌趋势
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||
- EMA50 是长期趋势的生命线
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- **价格与 MA/EMA 的关系**：
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- 价格站稳 MA5/MA10 上方：短线上涨
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- 价格突破 MA20/EMA20：中线转多
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- 价格跌破 MA20/EMA20：中线转空
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||
- MA50/EMA50 是中期趋势的分水岭
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- **均线金叉死叉**：
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- MA5 上穿 MA10：短线买入信号
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- MA5 下穿 MA10：短线卖出信号
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- EMA20 上穿 EMA50：中线买入信号（重要）
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- EMA20 下穿 EMA50：中线卖出信号（重要）
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## 四、多周期共振（关键分析框架）
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**多周期共振是提高信号质量的核心方法：**
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### 周期层级关系
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- **周线（趋势层）**：决定长期大方向
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- **日线（主周期）**：主要交易周期
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- **1h（入场层）**：寻找入场时机
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||
### 共振判断标准
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||
**强共振（A级信号）**：
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- 所有周期趋势同向（如周线多 + 日线多 + 1h多）
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- 多周期 RSI 同时超买/超卖后出现背离
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||
- 多周期 MA 同时金叉/死叉
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||
**中等共振（B级信号）**：
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||
- 大周期（周线+日线）同向
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||
- 主周期（日线）技术指标明确
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**弱共振（C级信号）**：
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||
- 只有单一周期信号
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||
- 多周期方向不一致
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### 实战策略
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- **顺势交易**：周线和日线同向时，在 1h 寻找入场点
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||
- **逆势谨慎**：只有日线信号但周线反向时，降低置信度
|
||
- **突破交易**：多周期同时突破关键位，信号最强
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||
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||
## 五、基本面分析（重要）
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||
**基本面是判断信号长期有效性的关键：**
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### 估值指标
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- **PE（市盈率）**：
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||
- PE < 15：低估，安全边际高
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- PE 15-25：合理估值
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||
- PE > 40：高估，风险较大
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||
- **PB（市净率）**：
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||
- PB < 1：低于净资产，价值投资机会
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- PB 1-3：合理区间
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||
- PB > 5：高估
|
||
- **PEG（市盈率增长率）**：
|
||
- PEG < 1：低估，成长性好
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||
- PEG 1-2：合理
|
||
- PEG > 2：高估
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### 盈利能力
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- **ROE（净资产收益率）**：
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- ROE > 20%：优秀
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- ROE 15-20%：良好
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- ROE < 10%：较差
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- **净利率**：
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||
- 净利率 > 20%：优秀（通常是科技、消费品牌）
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- 净利率 10-20%：良好
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- 净利率 < 5%：较低（通常是零售、制造业）
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### 成长性
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- **营收增长**：
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- > 30%：高成长
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- 20-30%：稳健成长
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- < 10%：低成长
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- **盈利增长**：
|
||
- > 30%：高成长
|
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- 10-30%：稳健成长
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||
- < 0%：负增长，警惕
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### 财务健康
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- **债务股本比**：
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- < 1：健康
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- 1-2：可控
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- > 3：高风险
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- **流动比率**：
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||
- > 2：健康
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- 1.5-2：良好
|
||
- < 1：流动性风险
|
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||
### 基本面综合判断
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- **基本面优秀**（ROE>15%, 营收增长>20%, 财务健康）+ 技术面信号 = 提高置信度
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||
- **基本面一般**（ROE 10-15%, 营收增长 10-20%）+ 技术面信号 = 正常置信度
|
||
- **基本面较差**（ROE<10%, 营收增长<10% 或负增长, 高负债）+ 技术面信号 = 降低置信度
|
||
- **基本面差**（连续亏损, 高负债, 负增长）= 不建议交易，无论技术面如何
|
||
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||
## 六、新闻舆情分析
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||
**新闻会改变短期趋势，需要重点关注：**
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### 正面新闻（提高做多置信度）
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- 财报超预期
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- 重大产品发布
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- 业务扩张/并购
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- 分析师上调评级
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- 行业利好政策
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### 负面新闻（提高做空置信度或降低做多置信度）
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- 财报不及预期
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- 监管调查/处罚
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- 管理层变动
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- 分析师下调评级
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- 行业监管收紧
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- 重大安全事故/质量问题
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### 新闻综合判断
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- **重大正面新闻** + 技术面做多信号 = 提高置信度 10-20%
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||
- **重大负面新闻** + 技术面做多信号 = 降低置信度或转为观望
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||
- **无重大新闻** = 技术面 + 基本面分析为主
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||
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## 七、入场方式
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根据市场分析综合判断入场方式：
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- **market**：现价立即入场
|
||
- 信号强烈且明确（A级或高置信度B级）
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||
- 放量突破关键位，趋势明确
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||
- 多周期共振，等待可能错过机会
|
||
- 市场波动大，等待可能价格变化太快
|
||
- **limit**：挂单等待入场
|
||
- 信号强度中等（B级或C级）
|
||
- 当前价格距离理想入场位有一定距离
|
||
- 判断市场可能回调到更好位置
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||
- 希望获得更优成交价格，愿意承担可能无法成交的风险
|
||
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||
**重要**：
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- 必须同时输出 `entry_zone`（建议入场价）和 `entry_type`（入场方式）
|
||
- 入场方式由你的市场分析判断，不是简单的价格距离计算
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||
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||
## 输出格式
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||
请严格按照以下 JSON 格式输出：
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||
|
||
```json
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||
{
|
||
"trend_direction": "uptrend/downtrend/neutral",
|
||
"trend_strength": "strong/medium/weak",
|
||
"analysis_summary": "简要描述当前市场状态（50字以内）",
|
||
"volume_analysis": "量价分析结论（30字以内）",
|
||
"news_sentiment": "positive/negative/neutral",
|
||
"news_impact": "新闻对市场的影响分析（30字以内）",
|
||
"signals": [
|
||
{
|
||
"type": "short_term/medium_term/long_term",
|
||
"action": "buy/sell",
|
||
"entry_type": "market/limit",
|
||
"confidence": 0-100,
|
||
"grade": "A/B/C/D",
|
||
"entry_zone": 150.50,
|
||
"stop_loss": 148.00,
|
||
"take_profit": 155.00,
|
||
"reasoning": "详细的入场理由（必须包含趋势判断和量价分析）",
|
||
"key_factors": ["关键因素1", "关键因素2"]
|
||
}
|
||
],
|
||
"key_levels": {
|
||
"support": [148, 145],
|
||
"resistance": [152, 155]
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
## 重要说明
|
||
- **所有价格必须是纯数字**，不要加 $ 符号、逗号或其他格式
|
||
- `entry_zone`、`stop_loss`、`take_profit` 必须是数字类型，不要是字符串
|
||
- `key_levels` 中的支撑位和阻力位也必须是数字数组
|
||
|
||
## 信号等级与置信度（综合技术面 + 基本面 + 新闻）
|
||
- **A级**（80-100）：量价配合 + 多指标共振 + 多周期确认 + 基本面优秀 + 无负面新闻
|
||
- **B级**（60-79）：量价配合 + 主要指标确认 + 基本面良好/一般
|
||
- **C级**（40-59）：技术面有机会但基本面一般，或基本面好但技术面不够明确
|
||
- **D级**（<40）：量价背离或信号矛盾，或基本面差，或有重大负面新闻
|
||
|
||
## 注意事项
|
||
1. **只在有明确的做多或做空机会时才输出信号**（action 为 buy 或 sell）
|
||
2. 如果市场不明朗，没有明确交易机会，**不要输出任何信号**（signals 为空数组 []）
|
||
3. 信号强度（confidence）要合理，不要随意给高分
|
||
4. 60-70分：一般信号，可轻仓试探
|
||
5. 75-85分：较强信号，可正常仓位
|
||
6. 90+分：强信号，但也要控制风险
|
||
7. 不要输出 action 为 "wait" 的信号，如果没有交易机会就不输出
|
||
8. **必须综合考虑技术面、基本面、新闻三个维度**，不能只看技术面
|
||
|
||
记住：你只负责分析市场，输出客观的交易信号，不需要考虑仓位管理和风险控制！
|
||
"""
|
||
|
||
def __init__(self):
|
||
pass
|
||
|
||
async def analyze(self, symbol: str, data: Dict[str, Any],
|
||
symbols: List[str] = None,
|
||
fundamental_data: Dict[str, Any] = None,
|
||
news_data: List[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""
|
||
分析市场并生成信号
|
||
|
||
Args:
|
||
symbol: 股票代码
|
||
data: 多周期K线数据
|
||
symbols: 所有监控的股票（用于市场对比）
|
||
fundamental_data: 基本面数据
|
||
news_data: 新闻数据列表
|
||
|
||
Returns:
|
||
市场信号字典
|
||
"""
|
||
try:
|
||
# 1. 准备市场数据（技术面 + 基本面 + 新闻）
|
||
market_context = self._prepare_market_context(
|
||
symbol, data, symbols,
|
||
fundamental_data, news_data
|
||
)
|
||
|
||
# 2. 构建 LLM 提示词
|
||
prompt = self._build_analysis_prompt(symbol, market_context)
|
||
|
||
# 3. 调用 LLM 分析
|
||
messages = [
|
||
{"role": "system", "content": self.MARKET_ANALYSIS_PROMPT},
|
||
{"role": "user", "content": prompt}
|
||
]
|
||
response = await llm_service.achat(messages)
|
||
|
||
# 4. 解析结果
|
||
result = self._parse_llm_response(response, symbol)
|
||
|
||
return result
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"市场信号分析失败: {e}")
|
||
import traceback
|
||
logger.debug(traceback.format_exc())
|
||
return self._get_empty_signal(symbol)
|
||
|
||
def _prepare_market_context(self, symbol: str, data: Dict,
|
||
symbols: List[str] = None,
|
||
fundamental_data: Dict[str, Any] = None,
|
||
news_data: List[Dict[str, Any]] = None) -> str:
|
||
"""准备市场上下文信息（技术面 + 基本面 + 新闻）"""
|
||
context_parts = []
|
||
|
||
# 当前价格和24h变化（使用日线数据）
|
||
df_1d = data.get('1d')
|
||
if df_1d is None or len(df_1d) == 0:
|
||
df_1h = data.get('1h') # 备用：使用1h数据
|
||
if df_1d is None or len(df_1d) == 0:
|
||
return "" # 没有数据就返回空
|
||
|
||
current_price = float(df_1d.iloc[-1]['close'])
|
||
price_change_24h = self._calculate_price_change_24h(df_1d)
|
||
context_parts.append(f"当前价格: ${current_price:,.2f} ({price_change_24h})")
|
||
|
||
# 多周期数据
|
||
for tf_name, df in data.items():
|
||
if df is None or len(df) == 0:
|
||
continue
|
||
|
||
latest = df.iloc[-1]
|
||
context_parts.append(f"\n## {tf_name} 数据")
|
||
context_parts.append(f"开: {latest['open']}, 高: {latest['high']}, 低: {latest['low']}, 收: {latest['close']}")
|
||
context_parts.append(f"成交量: {latest.get('volume', 'N/A')}")
|
||
|
||
# 技术指标
|
||
if 'rsi' in df.columns:
|
||
rsi = df['rsi'].iloc[-1]
|
||
context_parts.append(f"RSI: {rsi:.2f}")
|
||
if 'macd' in df.columns:
|
||
macd = df['macd'].iloc[-1]
|
||
signal = df['macd_signal'].iloc[-1]
|
||
context_parts.append(f"MACD: {macd:.4f}, 信号线: {signal:.4f}")
|
||
if 'bb_upper' in df.columns:
|
||
bb_upper = df['bb_upper'].iloc[-1]
|
||
bb_lower = df['bb_lower'].iloc[-1]
|
||
context_parts.append(f"布林带: 上轨 {bb_upper:.2f}, 下轨 {bb_lower:.2f}")
|
||
|
||
# 均线系统（使用日线数据）
|
||
context_parts.append(f"\n## 均线系统")
|
||
df_1d = data.get('1d')
|
||
if df_1d is not None and len(df_1d) > 0:
|
||
latest = df_1d.iloc[-1]
|
||
context_parts.append(f"MA5: {latest.get('ma5', 'N/A')}")
|
||
context_parts.append(f"MA10: {latest.get('ma10', 'N/A')}")
|
||
context_parts.append(f"MA20: {latest.get('ma20', 'N/A')}")
|
||
context_parts.append(f"MA50: {latest.get('ma50', 'N/A')}")
|
||
|
||
# EMA 均线（用于趋势判断）
|
||
ema20 = latest.get('ema20', None)
|
||
ema50 = latest.get('ema50', None)
|
||
ema200 = latest.get('ema200', None)
|
||
if ema20 is not None:
|
||
context_parts.append(f"EMA20: {ema20:.2f}")
|
||
if ema50 is not None:
|
||
context_parts.append(f"EMA50: {ema50:.2f}")
|
||
if ema200 is not None:
|
||
context_parts.append(f"EMA200: {ema200:.2f}")
|
||
|
||
# 判断 MA 排列
|
||
ma5 = latest.get('ma5', 0)
|
||
ma10 = latest.get('ma10', 0)
|
||
ma20 = latest.get('ma20', 0)
|
||
ma50 = latest.get('ma50', 0)
|
||
|
||
if all([ma5, ma10, ma20, ma50]):
|
||
if ma5 > ma10 > ma20 > ma50:
|
||
context_parts.append("MA排列: 多头排列 📈")
|
||
elif ma5 < ma10 < ma20 < ma50:
|
||
context_parts.append("MA排列: 空头排列 📉")
|
||
else:
|
||
context_parts.append("MA排列: 交织，方向不明")
|
||
|
||
# EMA 排列（更重要的趋势判断）
|
||
if all([ema20, ema50, ema200]):
|
||
if ema20 > ema50 > ema200:
|
||
context_parts.append("EMA排列: 多头排列 (长期趋势向上) 📈")
|
||
elif ema20 < ema50 < ema200:
|
||
context_parts.append("EMA排列: 空头排列 (长期趋势向下) 📉")
|
||
else:
|
||
context_parts.append("EMA排列: 交织 (震荡市) ➡️")
|
||
|
||
# 价格与 EMA20 的关系（趋势判断关键）
|
||
if ema20 is not None:
|
||
if latest['close'] > ema20:
|
||
context_parts.append("价格位置: 站稳 EMA20 之上 (多头强势)")
|
||
elif latest['close'] < ema20:
|
||
context_parts.append("价格位置: 跌破 EMA20 (空头强势)")
|
||
else:
|
||
context_parts.append("价格位置: 接近 EMA20")
|
||
|
||
# 量比分析（使用日线数据）
|
||
df_1d = data.get('1d')
|
||
if df_1d is not None and len(df_1d) >= 20:
|
||
vol_latest = df_1d['volume'].iloc[-1]
|
||
vol_ma20 = df_1d['volume'].iloc[-20:-1].mean()
|
||
volume_ratio = vol_latest / vol_ma20 if vol_ma20 > 0 else 1
|
||
context_parts.append(f"\n## 量价分析")
|
||
context_parts.append(f"最新成交量: {vol_latest:.0f}")
|
||
context_parts.append(f"20周期均量: {vol_ma20:.0f}")
|
||
context_parts.append(f"量比: {volume_ratio:.2f}")
|
||
|
||
if volume_ratio > 1.5:
|
||
context_parts.append("量价状态: 放量 📊")
|
||
elif volume_ratio < 0.7:
|
||
context_parts.append("量价状态: 缩量 📉")
|
||
else:
|
||
context_parts.append("量价状态: 平量 ➖")
|
||
|
||
# 波动率分析
|
||
volatility_analysis = self._analyze_volatility(data)
|
||
if volatility_analysis:
|
||
context_parts.append(f"\n## 波动率分析")
|
||
context_parts.append(volatility_analysis)
|
||
|
||
# 基本面分析
|
||
if fundamental_data:
|
||
context_parts.append(f"\n## 基本面分析")
|
||
context_parts.append(self._format_fundamental_data(fundamental_data))
|
||
|
||
# 新闻舆情
|
||
if news_data:
|
||
context_parts.append(f"\n## 最新新闻")
|
||
context_parts.append(self._format_news_data(news_data))
|
||
|
||
return "\n".join(context_parts)
|
||
|
||
def _build_analysis_prompt(self, symbol: str, market_context: str) -> str:
|
||
"""构建分析提示词"""
|
||
return f"""请分析 {symbol} 的市场情况：
|
||
|
||
{market_context}
|
||
|
||
请根据以上数据，给出你的市场判断和交易信号。
|
||
"""
|
||
|
||
def _parse_llm_response(self, response: str, symbol: str) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""解析 LLM 响应"""
|
||
try:
|
||
# 尝试提取 JSON
|
||
json_match = re.search(r'```json\s*([\s\S]*?)\s*```', response)
|
||
if json_match:
|
||
json_str = json_match.group(1)
|
||
else:
|
||
json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', response)
|
||
if json_match:
|
||
json_str = json_match.group(0)
|
||
else:
|
||
raise ValueError("无法找到 JSON 响应")
|
||
|
||
# 清理 JSON 字符串
|
||
json_str = self._clean_json_string(json_str)
|
||
|
||
result = json.loads(json_str)
|
||
|
||
# 向后兼容：确保新字段存在
|
||
if 'trend_direction' not in result:
|
||
result['trend_direction'] = 'neutral'
|
||
if 'trend_strength' not in result:
|
||
result['trend_strength'] = 'weak'
|
||
if 'news_sentiment' not in result:
|
||
result['news_sentiment'] = 'neutral'
|
||
if 'news_impact' not in result:
|
||
result['news_impact'] = ''
|
||
|
||
# 清理价格字段 - 转换为 float
|
||
result = self._clean_price_fields(result)
|
||
|
||
# 添加元数据
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||
result['symbol'] = symbol
|
||
result['timestamp'] = datetime.now().isoformat()
|
||
result['raw_response'] = response
|
||
|
||
# 兼容处理：确保 signals 中的字段与旧格式一致
|
||
if 'signals' in result:
|
||
for sig in result['signals']:
|
||
if 'type' in sig:
|
||
if sig['type'] in ['short_term', 'medium_term', 'long_term']:
|
||
sig['timeframe'] = sig.pop('type')
|
||
elif sig['type'] in ['buy', 'sell', 'wait']:
|
||
sig['action'] = sig.pop('type')
|
||
|
||
if 'action' not in sig and 'timeframe' in sig:
|
||
sig['action'] = 'wait'
|
||
|
||
if 'grade' not in sig:
|
||
confidence = sig.get('confidence', 0)
|
||
if confidence >= 80:
|
||
sig['grade'] = 'A'
|
||
elif confidence >= 60:
|
||
sig['grade'] = 'B'
|
||
elif confidence >= 40:
|
||
sig['grade'] = 'C'
|
||
else:
|
||
sig['grade'] = 'D'
|
||
|
||
logger.info(f"✅ 市场信号分析完成: {symbol}")
|
||
|
||
return result
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.warning(f"解析 LLM 响应失败: {e}")
|
||
logger.warning(f"原始响应: {response[:1000]}...")
|
||
return self._get_empty_signal(symbol)
|
||
|
||
def _clean_json_string(self, json_str: str) -> str:
|
||
"""清理 JSON 字符串，移除可能导致解析错误的内容"""
|
||
import re
|
||
json_str = re.sub(r'//.*?(?=\n|$)', '', json_str)
|
||
json_str = re.sub(r'/\*[\s\S]*?\*/', '', json_str)
|
||
json_str = re.sub(r',\s*([}\]])', r'\1', json_str)
|
||
return json_str
|
||
|
||
def _clean_price_fields(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""清理价格字段，转换为 float"""
|
||
def clean_price(price_value):
|
||
if price_value is None:
|
||
return None
|
||
if isinstance(price_value, (int, float)):
|
||
return float(price_value)
|
||
if isinstance(price_value, str):
|
||
cleaned = price_value.replace('$', '').replace(',', '').strip()
|
||
if cleaned:
|
||
try:
|
||
return float(cleaned)
|
||
except ValueError:
|
||
return None
|
||
return None
|
||
|
||
if 'key_levels' in data and data['key_levels']:
|
||
key_levels = data['key_levels']
|
||
if 'support' in key_levels:
|
||
data['key_levels']['support'] = [clean_price(s) for s in key_levels['support']]
|
||
if 'resistance' in key_levels:
|
||
data['key_levels']['resistance'] = [clean_price(r) for r in key_levels['resistance']]
|
||
|
||
if 'signals' in data:
|
||
for sig in data['signals']:
|
||
price_fields = ['entry_zone', 'stop_loss', 'take_profit']
|
||
for field in price_fields:
|
||
if field in sig:
|
||
sig[field] = clean_price(sig[field])
|
||
|
||
# 验证止损止盈价格的合理性
|
||
entry_zone = sig.get('entry_zone')
|
||
stop_loss = sig.get('stop_loss')
|
||
take_profit = sig.get('take_profit')
|
||
action = sig.get('action', '')
|
||
|
||
if entry_zone and entry_zone > 0:
|
||
MAX_REASONABLE_DEVIATION = 0.50 # 50%
|
||
has_invalid_price = False
|
||
|
||
# 检查止损
|
||
if stop_loss is not None:
|
||
deviation = abs(stop_loss - entry_zone) / entry_zone
|
||
if deviation > MAX_REASONABLE_DEVIATION:
|
||
logger.warning(f"⚠️ [{data.get('symbol', '')}] 信号止损价格不合理: entry={entry_zone}, stop_loss={stop_loss}, 偏离={deviation*100:.1f}%")
|
||
has_invalid_price = True
|
||
elif action == 'buy' and stop_loss >= entry_zone:
|
||
logger.warning(f"⚠️ [{data.get('symbol', '')}] 做多止损错误: entry={entry_zone}, stop_loss={stop_loss} 应该 < entry")
|
||
has_invalid_price = True
|
||
elif action == 'sell' and stop_loss <= entry_zone:
|
||
logger.warning(f"⚠️ [{data.get('symbol', '')}] 做空止损错误: entry={entry_zone}, stop_loss={stop_loss} 应该 > entry")
|
||
has_invalid_price = True
|
||
|
||
# 检查止盈
|
||
if take_profit is not None:
|
||
deviation = abs(take_profit - entry_zone) / entry_zone
|
||
if deviation > MAX_REASONABLE_DEVIATION:
|
||
logger.warning(f"⚠️ [{data.get('symbol', '')}] 信号止盈价格不合理: entry={entry_zone}, take_profit={take_profit}, 偏离={deviation*100:.1f}%")
|
||
has_invalid_price = True
|
||
elif action == 'buy' and take_profit <= entry_zone:
|
||
logger.warning(f"⚠️ [{data.get('symbol', '')}] 做多止盈错误: entry={entry_zone}, take_profit={take_profit} 应该 > entry")
|
||
has_invalid_price = True
|
||
elif action == 'sell' and take_profit >= entry_zone:
|
||
logger.warning(f"⚠️ [{data.get('symbol', '')}] 做空止盈错误: entry={entry_zone}, take_profit={take_profit} 应该 < entry")
|
||
has_invalid_price = True
|
||
|
||
# 如果价格不合理，降低等级为 D
|
||
if has_invalid_price:
|
||
original_grade = sig.get('grade', 'C')
|
||
sig['grade'] = 'D'
|
||
sig['confidence'] = 0
|
||
# 添加错误说明
|
||
if 'reasoning' in sig:
|
||
sig['reasoning'] = f"[价格异常] {sig['reasoning']}"
|
||
logger.error(f"❌ [{data.get('symbol', '')}] 信号价格异常，等级从 {original_grade} 降为 D，止损止盈已清空")
|
||
|
||
# 清空不合理的价格
|
||
sig['stop_loss'] = None
|
||
sig['take_profit'] = None
|
||
|
||
return data
|
||
|
||
def _calculate_price_change_24h(self, df) -> str:
|
||
"""计算24小时涨跌幅"""
|
||
try:
|
||
if df is None or len(df) < 24:
|
||
return "N/A"
|
||
|
||
current_price = float(df['close'].iloc[-1])
|
||
price_24h_ago = float(df['close'].iloc[-24])
|
||
change = ((current_price - price_24h_ago) / price_24h_ago) * 100
|
||
|
||
sign = "+" if change >= 0 else ""
|
||
return f"{sign}{change:.2f}%"
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.debug(f"计算24h涨跌失败: {e}")
|
||
return "N/A"
|
||
|
||
def _analyze_volatility(self, data: Dict[str, pd.DataFrame]) -> str:
|
||
"""分析波动率变化（使用日线数据）"""
|
||
df = data.get('1d')
|
||
if df is None or len(df) < 24 or 'atr' not in df.columns:
|
||
return ""
|
||
|
||
lines = []
|
||
|
||
recent_atr = df['atr'].iloc[-6:].mean()
|
||
older_atr = df['atr'].iloc[-12:-6].mean()
|
||
|
||
if pd.isna(recent_atr) or pd.isna(older_atr) or older_atr == 0:
|
||
return ""
|
||
|
||
atr_change = (recent_atr - older_atr) / older_atr * 100
|
||
|
||
current_atr = float(df['atr'].iloc[-1])
|
||
current_price = float(df['close'].iloc[-1])
|
||
atr_percent = current_atr / current_price * 100
|
||
|
||
lines.append(f"当前 ATR: ${current_atr:.2f} ({atr_percent:.2f}%)")
|
||
|
||
if atr_change > 20:
|
||
lines.append(f"**波动率扩张**: ATR 上升 {atr_change:.0f}%，趋势可能启动")
|
||
elif atr_change < -20:
|
||
lines.append(f"**波动率收缩**: ATR 下降 {abs(atr_change):.0f}%，可能即将突破")
|
||
else:
|
||
lines.append(f"波动率稳定: ATR 变化 {atr_change:+.0f}%")
|
||
|
||
if 'bb_upper' in df.columns and 'bb_lower' in df.columns:
|
||
bb_width = (float(df['bb_upper'].iloc[-1]) - float(df['bb_lower'].iloc[-1])) / current_price * 100
|
||
bb_width_prev = (float(df['bb_upper'].iloc[-6]) - float(df['bb_lower'].iloc[-6])) / float(df['close'].iloc[-6]) * 100
|
||
|
||
if bb_width < bb_width_prev * 0.8:
|
||
lines.append(f"**布林带收口**: 宽度 {bb_width:.1f}%，变盘信号")
|
||
elif bb_width > bb_width_prev * 1.2:
|
||
lines.append(f"**布林带开口**: 宽度 {bb_width:.1f}%，趋势延续")
|
||
|
||
return "\n".join(lines)
|
||
|
||
def _format_fundamental_data(self, data: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
"""格式化基本面数据"""
|
||
if not data:
|
||
return "暂无基本面数据"
|
||
|
||
lines = []
|
||
|
||
# 基本信息
|
||
company_name = data.get('company_name', 'N/A')
|
||
sector = data.get('sector', 'N/A')
|
||
lines.append(f"公司: {company_name}")
|
||
lines.append(f"行业: {sector}")
|
||
|
||
# 估值指标
|
||
val = data.get('valuation', {})
|
||
if val.get('pe_ratio'):
|
||
pe = val['pe_ratio']
|
||
pb = val.get('pb_ratio')
|
||
ps = val.get('ps_ratio')
|
||
peg = val.get('peg_ratio')
|
||
pb_str = f"{pb:.2f}" if pb is not None else "N/A"
|
||
ps_str = f"{ps:.2f}" if ps is not None else "N/A"
|
||
peg_str = f"{peg:.2f}" if peg is not None else "N/A"
|
||
lines.append(f"估值: PE={pe:.2f} | PB={pb_str} | PS={ps_str} | PEG={peg_str}")
|
||
|
||
# 盈利能力
|
||
prof = data.get('profitability', {})
|
||
if prof.get('return_on_equity'):
|
||
roe = prof['return_on_equity']
|
||
pm = prof.get('profit_margin')
|
||
gm = prof.get('gross_margin')
|
||
pm_str = f"{pm:.1f}" if pm is not None else "N/A"
|
||
gm_str = f"{gm:.1f}" if gm is not None else "N/A"
|
||
lines.append(f"盈利: ROE={roe:.2f}% | 净利率={pm_str}% | 毛利率={gm_str}%")
|
||
|
||
# 成长性
|
||
growth = data.get('growth', {})
|
||
rg = growth.get('revenue_growth')
|
||
eg = growth.get('earnings_growth')
|
||
if rg is not None or eg is not None:
|
||
rg_str = f"{rg:.1f}" if rg is not None else "N/A"
|
||
eg_str = f"{eg:.1f}" if eg is not None else "N/A"
|
||
lines.append(f"成长: 营收增长={rg_str}% | 盈利增长={eg_str}%")
|
||
|
||
# 财务健康
|
||
fin = data.get('financial_health', {})
|
||
if fin.get('debt_to_equity'):
|
||
de = fin['debt_to_equity']
|
||
cr = fin.get('current_ratio')
|
||
cr_str = f"{cr:.2f}" if cr is not None else "N/A"
|
||
lines.append(f"财务: 债务股本比={de:.2f} | 流动比率={cr_str}")
|
||
|
||
# 分析师建议
|
||
analyst = data.get('analyst', {})
|
||
if analyst.get('target_price'):
|
||
tp = analyst['target_price']
|
||
rec = analyst.get('recommendation', 'N/A')
|
||
lines.append(f"分析师: 目标价=${tp:.2f} | 评级={rec}")
|
||
|
||
# 基本面评分
|
||
score = data.get('score', {})
|
||
if score.get('total'):
|
||
lines.append(f"基本面评分: {score['total']:.0f}/100 ({score.get('rating', 'N/A')}级)")
|
||
|
||
return "\n".join(lines)
|
||
|
||
def _format_news_data(self, news_list: List[Dict[str, Any]]) -> str:
|
||
"""格式化新闻数据"""
|
||
if not news_list:
|
||
return "暂无相关新闻"
|
||
|
||
lines = []
|
||
for i, news in enumerate(news_list[:5], 1): # 最多5条
|
||
title = news.get('title', '')
|
||
desc = news.get('description', '')[:150] # 限制描述长度
|
||
source = news.get('source', '')
|
||
time_str = news.get('time_str', '')
|
||
|
||
lines.append(f"{i}. [{time_str}] {title}")
|
||
if desc:
|
||
lines.append(f" {desc}")
|
||
if source:
|
||
lines.append(f" 来源: {source}")
|
||
lines.append("")
|
||
|
||
return "\n".join(lines)
|
||
|
||
def _get_empty_signal(self, symbol: str) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""返回空信号"""
|
||
return {
|
||
'symbol': symbol,
|
||
'trend_direction': 'neutral',
|
||
'trend_strength': 'weak',
|
||
'analysis_summary': '分析失败',
|
||
'volume_analysis': '',
|
||
'news_sentiment': 'neutral',
|
||
'news_impact': '',
|
||
'signals': [],
|
||
'key_levels': {},
|
||
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
|
||
'error': '信号分析失败'
|
||
}
|