2127 lines
76 KiB
Python
2127 lines
76 KiB
Python
"""
|
||
智能Agent - 真正使用LLM进行全面分析
|
||
"""
|
||
import re
|
||
import json
|
||
import asyncio
|
||
from typing import Dict, Any, Optional, List
|
||
from app.config import get_settings
|
||
from app.agent.context import ContextManager
|
||
from app.agent.skill_manager import skill_manager
|
||
from app.skills.market_data import MarketDataSkill
|
||
from app.skills.technical_analysis import TechnicalAnalysisSkill
|
||
from app.skills.fundamental import FundamentalSkill
|
||
from app.skills.visualization import VisualizationSkill
|
||
from app.skills.advanced_data import AdvancedDataSkill
|
||
from app.skills.us_stock_skill import USStockSkill
|
||
from app.services.llm_service import llm_service
|
||
from app.services.tushare_service import tushare_service
|
||
from app.utils.logger import logger
|
||
|
||
|
||
class SmartStockAgent:
|
||
"""智能股票分析Agent - 深度集成LLM"""
|
||
|
||
def __init__(self):
|
||
"""初始化Agent"""
|
||
self.context_manager = ContextManager()
|
||
self.settings = get_settings()
|
||
|
||
# 注册技能
|
||
self._register_skills()
|
||
|
||
# 检查LLM是否可用
|
||
self.use_llm = bool(self.settings.zhipuai_api_key) and llm_service.client is not None
|
||
|
||
if self.use_llm:
|
||
logger.info("Smart Agent初始化完成（LLM深度集成模式 + Tushare Pro高级数据）")
|
||
else:
|
||
logger.warning("Smart Agent初始化完成（规则模式，建议配置LLM）")
|
||
|
||
async def _call_llm_async(self, messages: List[Dict[str, str]], temperature: float = 0.7, max_tokens: int = 2000) -> Optional[str]:
|
||
"""异步调用LLM，避免阻塞事件循环"""
|
||
loop = asyncio.get_event_loop()
|
||
return await loop.run_in_executor(
|
||
None,
|
||
lambda: llm_service.chat(messages, temperature, max_tokens)
|
||
)
|
||
|
||
def _register_skills(self):
|
||
"""注册所有技能"""
|
||
skill_manager.register(MarketDataSkill())
|
||
skill_manager.register(TechnicalAnalysisSkill())
|
||
skill_manager.register(FundamentalSkill())
|
||
skill_manager.register(VisualizationSkill())
|
||
skill_manager.register(AdvancedDataSkill())
|
||
skill_manager.register(USStockSkill())
|
||
logger.info("技能注册完成（Tushare Pro高级数据 + 美股支持）")
|
||
|
||
async def process_message(
|
||
self,
|
||
message: str,
|
||
session_id: str,
|
||
user_id: Optional[str] = None
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""
|
||
处理用户消息（智能版）
|
||
|
||
Args:
|
||
message: 用户消息
|
||
session_id: 会话ID
|
||
user_id: 用户ID
|
||
|
||
Returns:
|
||
响应结果
|
||
"""
|
||
logger.info(f"处理消息: {message[:50]}...")
|
||
|
||
# 保存用户消息
|
||
self.context_manager.add_message(session_id, "user", message)
|
||
|
||
# 第一步：使用LLM理解问题意图
|
||
intent_analysis = await self._analyze_question_intent(message, session_id)
|
||
|
||
if not intent_analysis:
|
||
# 不直接说"无法理解"，而是引导用户
|
||
response = {
|
||
"message": """我是您的金融智能助手，可以帮您：
|
||
|
||
📊 **股票分析** - 分析个股走势、技术指标、基本面
|
||
📈 **市场观察** - 解读大盘走势、行业热点
|
||
📚 **知识问答** - 解答金融投资相关问题
|
||
|
||
您可以这样问我：
|
||
• "分析一下贵州茅台"
|
||
• "现在A股市场怎么样"
|
||
• "什么是MACD指标"
|
||
|
||
请告诉我您想了解什么？""",
|
||
"metadata": {"type": "guide"}
|
||
}
|
||
self.context_manager.add_message(session_id, "assistant", response["message"])
|
||
return response
|
||
|
||
# 第二步：根据意图类型处理
|
||
question_type = intent_analysis['type']
|
||
|
||
if question_type == 'stock_specific':
|
||
# 针对特定股票的问题
|
||
response = await self._handle_stock_question(intent_analysis, message)
|
||
elif question_type == 'macro_finance':
|
||
# 宏观金融问题
|
||
response = await self._handle_macro_question(intent_analysis, message)
|
||
elif question_type == 'knowledge':
|
||
# 金融知识问答
|
||
response = await self._handle_knowledge_question(intent_analysis, message)
|
||
elif question_type == 'general_chat':
|
||
# 一般对话，引导用户
|
||
response = await self._handle_general_chat(intent_analysis, message)
|
||
else:
|
||
# 未知类型，智能引导
|
||
response = {
|
||
"message": f"""我理解您想了解：{intent_analysis.get('description', '相关信息')}
|
||
|
||
作为金融智能助手，我擅长：
|
||
• 📊 分析具体股票（如"分析比亚迪"）
|
||
• 📈 解读市场走势（如"现在大盘怎么样"）
|
||
• 📚 解答金融知识（如"什么是市盈率"）
|
||
|
||
能否更具体地告诉我您想了解什么？""",
|
||
"metadata": {"type": "guide"}
|
||
}
|
||
|
||
# 保存助手响应
|
||
self.context_manager.add_message(
|
||
session_id,
|
||
"assistant",
|
||
response["message"],
|
||
metadata=response.get("metadata")
|
||
)
|
||
|
||
return response
|
||
|
||
def _is_comprehensive_analysis(self, message: str) -> bool:
|
||
"""
|
||
判断是否需要全面分析
|
||
|
||
默认情况下，如果用户只是简单提到股票名称或代码，就进行全面分析
|
||
只有明确要求特定信息时（如"技术指标"、"K线图"等），才做单一查询
|
||
"""
|
||
# 明确要求单一查询的关键词
|
||
single_query_keywords = [
|
||
"k线", "图表", "走势图", "kline",
|
||
"技术指标", "macd", "rsi", "均线", "kdj",
|
||
"基本面", "公司信息", "行业",
|
||
"实时行情", "价格", "涨跌"
|
||
]
|
||
|
||
# 如果明确要求单一查询，返回False
|
||
if any(keyword in message.lower() for keyword in single_query_keywords):
|
||
return False
|
||
|
||
# 默认进行全面分析
|
||
return True
|
||
|
||
async def _comprehensive_analysis(
|
||
self,
|
||
stock_code: str,
|
||
stock_name: Optional[str],
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""
|
||
全面分析：整合多个数据源 + LLM深度分析
|
||
|
||
Args:
|
||
stock_code: 股票代码
|
||
stock_name: 股票名称
|
||
message: 用户消息
|
||
|
||
Returns:
|
||
综合分析结果
|
||
"""
|
||
logger.info(f"执行全面分析: {stock_code}")
|
||
|
||
display_name = stock_name or stock_code
|
||
|
||
# 1. 并行获取所有数据
|
||
try:
|
||
# 获取实时行情
|
||
quote_result = await skill_manager.execute_skill(
|
||
"market_data",
|
||
stock_code=stock_code,
|
||
data_type="quote"
|
||
)
|
||
|
||
# 获取技术指标
|
||
technical_result = await skill_manager.execute_skill(
|
||
"technical_analysis",
|
||
stock_code=stock_code,
|
||
indicators=["ma", "macd", "rsi", "kdj"]
|
||
)
|
||
|
||
# 获取基本面
|
||
fundamental_result = await skill_manager.execute_skill(
|
||
"fundamental",
|
||
stock_code=stock_code
|
||
)
|
||
|
||
# 获取高级数据（Tushare Pro 5000+积分）
|
||
advanced_result = await skill_manager.execute_skill(
|
||
"advanced_data",
|
||
stock_code=stock_code,
|
||
data_type="all"
|
||
)
|
||
|
||
# 整合数据
|
||
all_data = {
|
||
"stock_code": stock_code,
|
||
"stock_name": display_name,
|
||
"quote": quote_result.get("data") if quote_result.get("success") else None,
|
||
"technical": technical_result.get("data") if technical_result.get("success") else None,
|
||
"fundamental": fundamental_result.get("data") if fundamental_result.get("success") else None,
|
||
"advanced": advanced_result.get("data") if advanced_result.get("success") else None
|
||
}
|
||
|
||
# 2. 使用LLM进行深度分析
|
||
if self.use_llm:
|
||
analysis = await self._llm_comprehensive_analysis(all_data, message)
|
||
else:
|
||
analysis = self._rule_based_analysis(all_data)
|
||
|
||
return {
|
||
"message": analysis,
|
||
"metadata": {
|
||
"type": "comprehensive",
|
||
"data": all_data
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"全面分析失败: {e}")
|
||
return {
|
||
"message": f"分析{display_name}时出错：{str(e)}",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
async def _llm_comprehensive_analysis(
|
||
self,
|
||
data: Dict[str, Any],
|
||
user_message: str
|
||
) -> str:
|
||
"""使用LLM进行深度综合分析"""
|
||
|
||
# 获取当前时间
|
||
from datetime import datetime
|
||
current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
|
||
|
||
# 获取行情数据的交易日期
|
||
quote_date = "未知"
|
||
if data.get('quote') and data['quote'].get('trade_date'):
|
||
quote_date = data['quote']['trade_date']
|
||
|
||
# 构建高级数据摘要
|
||
advanced_summary = ""
|
||
if data.get('advanced'):
|
||
advanced_data = data['advanced']
|
||
advanced_summary = "\n【高级财务数据】（Tushare Pro 5000+积分）\n"
|
||
|
||
# 财务指标
|
||
if advanced_data.get('financial'):
|
||
financial = advanced_data['financial']
|
||
if financial.get('indicators'):
|
||
indicators = financial['indicators'].get('indicators', {})
|
||
advanced_summary += f"财务指标（截止：{financial['indicators'].get('end_date', '未知')}）：\n"
|
||
advanced_summary += f" ROE: {indicators.get('roe', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" ROA: {indicators.get('roa', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" 毛利率: {indicators.get('gross_margin', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" 资产负债率: {indicators.get('debt_to_assets', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" 流动比率: {indicators.get('current_ratio', 'N/A')}\n\n"
|
||
|
||
# 估值数据
|
||
if advanced_data.get('valuation'):
|
||
valuation = advanced_data['valuation']
|
||
advanced_summary += f"估值指标：\n"
|
||
advanced_summary += f" PE(市盈率): {valuation.get('pe', 'N/A')}\n"
|
||
advanced_summary += f" PB(市净率): {valuation.get('pb', 'N/A')}\n"
|
||
advanced_summary += f" PS(市销率): {valuation.get('ps', 'N/A')}\n"
|
||
advanced_summary += f" 总市值: {valuation.get('total_mv', 'N/A')}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 流通市值: {valuation.get('circ_mv', 'N/A')}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 换手率: {valuation.get('turnover_rate', 'N/A')}%\n\n"
|
||
|
||
# 资金流向（最近一天）
|
||
if advanced_data.get('money_flow') and len(advanced_data['money_flow']) > 0:
|
||
latest_flow = advanced_data['money_flow'][0]
|
||
advanced_summary += f"资金流向（{latest_flow.get('trade_date', '最近')}）：\n"
|
||
advanced_summary += f" 主力净流入: {latest_flow.get('net_mf_amount', 'N/A')}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 超大单净流入: {latest_flow.get('buy_elg_amount', 0) - latest_flow.get('sell_elg_amount', 0):.2f}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 大单净流入: {latest_flow.get('buy_lg_amount', 0) - latest_flow.get('sell_lg_amount', 0):.2f}万元\n\n"
|
||
|
||
# 融资融券
|
||
if advanced_data.get('margin') and len(advanced_data['margin']) > 0:
|
||
latest_margin = advanced_data['margin'][0]
|
||
advanced_summary += f"融资融券（{latest_margin.get('trade_date', '最近')}）：\n"
|
||
advanced_summary += f" 融资余额: {latest_margin.get('rzye', 'N/A')}元\n"
|
||
advanced_summary += f" 融券余额: {latest_margin.get('rqye', 'N/A')}元\n\n"
|
||
|
||
# 重大公告
|
||
if advanced_data.get('announcements') and len(advanced_data['announcements']) > 0:
|
||
advanced_summary += "最近公告：\n"
|
||
for ann in advanced_data['announcements'][:3]:
|
||
advanced_summary += f" · {ann.get('title', '无标题')} ({ann.get('ann_date', '')})\n"
|
||
advanced_summary += "\n"
|
||
|
||
else:
|
||
advanced_summary = "\n【高级财务数据】\n暂无高级数据\n"
|
||
|
||
# 构建详细的分析提示
|
||
prompt = f"""你是一位专业的股票分析师。请对{data['stock_name']}({data['stock_code']})进行全面分析，用简洁专业但易懂的语言回答。
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
|
||
【实时行情数据】
|
||
数据来源：Tushare Pro API
|
||
交易日期：{quote_date}
|
||
{json.dumps(data.get('quote'), ensure_ascii=False, indent=2) if data.get('quote') else '数据获取失败'}
|
||
|
||
【技术指标数据】
|
||
数据来源：Tushare Pro API（基于历史K线数据计算）
|
||
计算截止日期：{quote_date}
|
||
{json.dumps(data.get('technical'), ensure_ascii=False, indent=2) if data.get('technical') else '数据获取失败'}
|
||
|
||
【基本面数据】
|
||
数据来源：Tushare Pro API
|
||
{json.dumps(data.get('fundamental'), ensure_ascii=False, indent=2) if data.get('fundamental') else '数据获取失败'}
|
||
{advanced_summary}
|
||
|
||
请按以下结构进行分析，并在每个部分明确标注数据来源和时效性：
|
||
|
||
## 一、基本面分析
|
||
分段说明公司情况，每个要点独立成段：
|
||
- 第一段：公司主营业务和行业地位
|
||
- 第二段：财务健康度分析（基于ROE、资产负债率、流动比率等财务指标）
|
||
- 第三段：估值水平分析（PE、PB、PS是否合理）
|
||
- 第四段：所属行业发展前景
|
||
- 第五段：如果有公告，简要分析对公司的影响
|
||
|
||
## 二、技术面分析（数据截止：{quote_date}）
|
||
使用清晰的分段结构，每个技术指标独立成段：
|
||
|
||
**价格走势**
|
||
当前价格走势特征（上涨/下跌/震荡），结合成交量分析。
|
||
|
||
**均线系统**
|
||
短期均线（MA5、MA10）与长期均线（MA20、MA60）的位置关系，判断当前趋势（多头/空头/震荡）。
|
||
|
||
**MACD指标**
|
||
DIF和DEA的位置关系，MACD柱状图变化，判断动能强弱和买卖信号。
|
||
|
||
**RSI指标**
|
||
当前RSI值的位置，是否超买（>70）或超卖（<30），短期走势预判。
|
||
|
||
**支撑与压力**
|
||
关键支撑位和压力位的具体价格区间。
|
||
|
||
## 三、市场情绪分析
|
||
分段分析市场情绪：
|
||
- 第一段：资金流向分析（主力资金、大单资金流入/流出情况）
|
||
- 第二段：融资融券情况（如有）
|
||
- 第三段：当前市场情绪（乐观/谨慎/悲观）及原因
|
||
- 第四段：短期可能的催化因素
|
||
|
||
## 四、投资建议
|
||
基于技术面分析，给出具体的操作建议和点位：
|
||
|
||
**短期（1-2周）操作建议**
|
||
- 明确的操作建议：买入/持有/观望/减仓
|
||
- **具体点位建议**：
|
||
- 如果建议买入：给出建议买入价格区间（基于支撑位）
|
||
- 如果建议卖出：给出建议卖出价格区间（基于压力位）
|
||
- 止损位：明确的止损价格点位
|
||
- 止盈位：明确的止盈价格点位
|
||
- 操作理由：基于技术指标的具体分析
|
||
|
||
**中期（1-3个月）策略**
|
||
- 趋势判断（上涨/下跌/震荡）
|
||
- 关键价格区间：
|
||
- 上方目标位：具体价格
|
||
- 下方支撑位：具体价格
|
||
- 策略建议
|
||
|
||
**长期（半年以上）**
|
||
投资价值评估和长期持有建议。
|
||
|
||
**风险提示**
|
||
- 主要风险点和注意事项
|
||
- 需要关注的关键价格位
|
||
|
||
## 五、总结
|
||
用一句话概括核心观点。
|
||
|
||
---
|
||
**数据说明**
|
||
- 行情数据来源：Tushare Pro（截止{quote_date}）
|
||
- 技术指标：基于历史K线数据计算（截止{quote_date}）
|
||
- 财务数据：Tushare Pro 5000+积分接口（利润表、资产负债表、财务指标）
|
||
- 估值数据：Tushare Pro（PE、PB、PS、市值等）
|
||
- 资金流向：Tushare Pro（主力资金、大单资金）
|
||
- 融资融券：Tushare Pro（如有）
|
||
- 公告数据：Tushare Pro（重大公告）
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言简洁专业，避免过度修饰和比喻
|
||
2. 专业术语后用括号简单解释，例如"RSI超买（指标>70，股价可能回调）"
|
||
3. **重要：每个分析点必须独立成段，段落之间用空行分隔**
|
||
4. **技术面分析部分，每个指标必须使用加粗标题（**标题**）并独立成段**
|
||
5. 分析要客观理性，基于数据而非情绪
|
||
6. 充分利用提供的财务数据、估值数据、资金流向等高级数据进行分析
|
||
7. 结论要明确，不要模棱两可
|
||
8. 控制在800-1000字（由于数据更丰富，可以写得更详细）
|
||
9. 最后必须声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
|
||
"""
|
||
|
||
try:
|
||
analysis = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.7,
|
||
max_tokens=3000 # 增加到3000，因为分析更详细了
|
||
)
|
||
|
||
if analysis:
|
||
return f"【{data['stock_name']}({data['stock_code']}) - AI深度分析】\n\n{analysis}"
|
||
else:
|
||
return self._rule_based_analysis(data)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"LLM分析失败: {e}")
|
||
return self._rule_based_analysis(data)
|
||
|
||
async def _llm_single_analysis(
|
||
self,
|
||
intent: Dict[str, Any],
|
||
result: Dict[str, Any],
|
||
stock_code: str,
|
||
stock_name: Optional[str],
|
||
user_message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""使用LLM对单一查询进行分析"""
|
||
data = result.get("data", result)
|
||
display_name = stock_name or stock_code
|
||
|
||
# 根据查询类型构建不同的prompt
|
||
if intent["type"] == "technical":
|
||
prompt = f"""你是一位专业的股票分析师。用户询问了{display_name}({stock_code})的技术指标。
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
|
||
【技术指标数据】
|
||
{json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
请进行专业的技术分析：
|
||
|
||
## 技术指标解读
|
||
1. 均线系统分析：
|
||
- 短期均线（MA5、MA10）与长期均线（MA20、MA60）的位置关系
|
||
- 判断当前趋势（多头/空头/震荡）
|
||
|
||
2. MACD指标分析：
|
||
- DIF和DEA的位置关系
|
||
- MACD柱状图的变化趋势
|
||
- 判断动能强弱
|
||
|
||
3. RSI指标分析：
|
||
- 当前RSI值的位置（超买/超卖/中性）
|
||
- 短期可能的走势
|
||
|
||
4. KDJ指标分析（如有）：
|
||
- K、D、J值的位置关系
|
||
- 金叉/死叉信号
|
||
|
||
## 综合判断
|
||
- 短期走势预判（1-2周）
|
||
- 关键支撑位和压力位
|
||
- 操作建议（买入/持有/观望/减仓）
|
||
|
||
## 风险提示
|
||
- 主要技术风险点
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言简洁专业，直接给出分析结论
|
||
2. 基于数据进行分析，不要编造
|
||
3. 控制在300-400字
|
||
4. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
|
||
"""
|
||
|
||
elif intent["type"] == "quote":
|
||
prompt = f"""你是一位专业的股票分析师。用户询问了{display_name}({stock_code})的实时行情。
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
|
||
【实时行情数据】
|
||
{json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
请进行专业的行情分析：
|
||
|
||
## 行情解读
|
||
1. 当日表现：
|
||
- 涨跌幅分析
|
||
- 成交量分析
|
||
- 振幅分析
|
||
|
||
2. 价格位置：
|
||
- 当前价格相对开盘价、最高价、最低价的位置
|
||
- 判断多空力量对比
|
||
|
||
3. 短期判断：
|
||
- 当日走势特征
|
||
- 短期可能的走势
|
||
- 操作建议
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言简洁专业，直接给出分析结论
|
||
2. 基于数据进行分析，不要编造
|
||
3. 控制在200-300字
|
||
4. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
|
||
"""
|
||
|
||
elif intent["type"] == "fundamental":
|
||
prompt = f"""你是一位专业的股票分析师。用户询问了{display_name}({stock_code})的基本面信息。
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
|
||
【基本面数据】
|
||
{json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
请进行专业的基本面分析：
|
||
|
||
## 公司概况
|
||
- 公司主营业务
|
||
- 所属行业和地域
|
||
- 上市时间和市场
|
||
|
||
## 行业分析
|
||
- 所属行业的发展前景
|
||
- 行业地位和竞争优势
|
||
|
||
## 投资价值
|
||
- 基本面评估
|
||
- 长期投资价值
|
||
- 关注要点
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言简洁专业，直接给出分析结论
|
||
2. 基于数据进行分析，不要编造
|
||
3. 控制在200-300字
|
||
4. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
|
||
"""
|
||
|
||
else:
|
||
# 其他类型，使用通用分析
|
||
prompt = f"""你是一位专业的股票分析师。用户询问了{display_name}({stock_code})的相关信息。
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
|
||
【数据】
|
||
{json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)}
|
||
|
||
请基于提供的数据进行专业分析，给出有价值的见解和建议。
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言简洁专业，直接给出分析结论
|
||
2. 基于数据进行分析，不要编造
|
||
3. 控制在200-300字
|
||
4. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
|
||
"""
|
||
|
||
try:
|
||
analysis = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.7,
|
||
max_tokens=1500
|
||
)
|
||
|
||
if analysis:
|
||
return {
|
||
"message": f"【{display_name}({stock_code}) - AI分析】\n\n{analysis}",
|
||
"metadata": {"type": intent["type"], "data": data}
|
||
}
|
||
else:
|
||
# LLM失败，使用原始格式化
|
||
return self._format_response(intent, result, stock_code, stock_name)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"LLM单一分析失败: {e}")
|
||
return self._format_response(intent, result, stock_code, stock_name)
|
||
|
||
async def _comprehensive_index_analysis(
|
||
self,
|
||
index_code: str,
|
||
index_name: str,
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""
|
||
指数全面分析：使用Tushare获取指数数据 + LLM深度分析
|
||
|
||
Args:
|
||
index_code: 指数代码（如000001.SH）
|
||
index_name: 指数名称
|
||
message: 用户消息
|
||
|
||
Returns:
|
||
综合分析结果
|
||
"""
|
||
logger.info(f"执行指数全面分析: {index_code}")
|
||
|
||
try:
|
||
# 从tushare_advanced_service获取指数数据
|
||
from app.services.tushare_advanced_service import tushare_advanced_service
|
||
|
||
# 获取指数日线数据
|
||
index_data = tushare_advanced_service.get_index_daily(
|
||
ts_code=index_code,
|
||
start_date=None, # 默认180天
|
||
end_date=None
|
||
)
|
||
|
||
if not index_data or len(index_data) == 0:
|
||
return {
|
||
"message": f"抱歉，未能获取{index_name}的数据。",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
# 获取最新数据
|
||
latest = index_data[-1]
|
||
|
||
# 计算技术指标（简单版）
|
||
closes = [d['close'] for d in index_data]
|
||
|
||
# 计算均线
|
||
ma5 = sum(closes[-5:]) / 5 if len(closes) >= 5 else None
|
||
ma10 = sum(closes[-10:]) / 10 if len(closes) >= 10 else None
|
||
ma20 = sum(closes[-20:]) / 20 if len(closes) >= 20 else None
|
||
ma60 = sum(closes[-60:]) / 60 if len(closes) >= 60 else None
|
||
|
||
# 整合数据
|
||
all_data = {
|
||
"index_code": index_code,
|
||
"index_name": index_name,
|
||
"latest": latest,
|
||
"ma": {
|
||
"ma5": ma5,
|
||
"ma10": ma10,
|
||
"ma20": ma20,
|
||
"ma60": ma60
|
||
},
|
||
"history_days": len(index_data)
|
||
}
|
||
|
||
# 使用LLM进行深度分析
|
||
if self.use_llm:
|
||
analysis = await self._llm_index_analysis(all_data, message)
|
||
else:
|
||
analysis = f"【{index_name}】最新数据\n\n" \
|
||
f"日期：{latest['trade_date']}\n" \
|
||
f"收盘：{latest['close']:.2f}\n" \
|
||
f"涨跌幅：{latest['pct_chg']:+.2f}%\n" \
|
||
f"成交量：{latest['vol']:.0f}手"
|
||
|
||
return {
|
||
"message": analysis,
|
||
"metadata": {
|
||
"type": "index_analysis",
|
||
"data": all_data
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"指数分析失败: {e}")
|
||
import traceback
|
||
logger.error(traceback.format_exc())
|
||
return {
|
||
"message": f"分析{index_name}时出错：{str(e)}",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
async def _llm_index_analysis(
|
||
self,
|
||
data: Dict[str, Any],
|
||
user_message: str
|
||
) -> str:
|
||
"""使用LLM进行指数深度分析"""
|
||
|
||
latest = data['latest']
|
||
ma = data['ma']
|
||
|
||
prompt = f"""你是一位专业的股票分析师。请对{data['index_name']}({data['index_code']})进行全面分析，用简洁专业但易懂的语言回答。
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
|
||
【指数最新数据】
|
||
数据来源：Tushare Pro API
|
||
交易日期：{latest['trade_date']}
|
||
收盘点位：{latest['close']:.2f}
|
||
开盘点位：{latest['open']:.2f}
|
||
最高点位：{latest['high']:.2f}
|
||
最低点位：{latest['low']:.2f}
|
||
涨跌幅：{latest['pct_chg']:+.2f}%
|
||
涨跌点数：{latest['change']:+.2f}
|
||
成交量：{latest['vol']:.0f}手
|
||
成交额：{latest['amount']:.0f}千元
|
||
|
||
【技术指标】
|
||
MA5：{f"{ma['ma5']:.2f}" if ma['ma5'] else '计算中'}
|
||
MA10：{f"{ma['ma10']:.2f}" if ma['ma10'] else '计算中'}
|
||
MA20：{f"{ma['ma20']:.2f}" if ma['ma20'] else '计算中'}
|
||
MA60：{f"{ma['ma60']:.2f}" if ma['ma60'] else '计算中'}
|
||
当前点位：{latest['close']:.2f}
|
||
|
||
请按以下结构进行分析：
|
||
|
||
## 一、市场现状
|
||
- 当前点位分析（相对历史位置）
|
||
- 当日表现（涨跌幅、成交量）
|
||
|
||
## 二、技术面分析
|
||
**均线系统**
|
||
分析当前点位与各均线的关系，判断趋势（多头/空头/震荡）。
|
||
|
||
**支撑与压力**
|
||
基于近期走势，给出关键支撑位和压力位。
|
||
|
||
## 三、市场情绪
|
||
- 当前市场情绪（乐观/谨慎/悲观）
|
||
- 成交量分析
|
||
|
||
## 四、投资建议
|
||
**短期（1-2周）**
|
||
- 趋势判断
|
||
- 关键点位（支撑位、压力位）
|
||
- 操作建议
|
||
|
||
**中期（1-3个月）**
|
||
- 趋势展望
|
||
- 策略建议
|
||
|
||
**风险提示**
|
||
主要风险点和注意事项
|
||
|
||
## 五、总结
|
||
用一句话概括核心观点。
|
||
|
||
---
|
||
**数据说明**
|
||
- 数据来源：Tushare Pro（截止{latest['trade_date']}）
|
||
- 分析周期：基于近{data['history_days']}个交易日数据
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言简洁专业但易懂
|
||
2. 每个分析点独立成段
|
||
3. 控制在600-800字
|
||
4. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
|
||
"""
|
||
|
||
try:
|
||
analysis = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.7,
|
||
max_tokens=2500
|
||
)
|
||
|
||
if analysis:
|
||
return f"【{data['index_name']}({data['index_code']}) - AI深度分析】\n\n{analysis}"
|
||
else:
|
||
return f"【{data['index_name']}】分析生成失败"
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"LLM指数分析失败: {e}")
|
||
return f"【{data['index_name']}】分析生成失败"
|
||
|
||
def _rule_based_analysis(self, data: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
"""基于规则的分析（LLM不可用时的备选方案）"""
|
||
parts = [f"【{data['stock_name']}({data['stock_code']}) - 综合分析】\n"]
|
||
|
||
# 行情信息
|
||
if data.get('quote'):
|
||
quote = data['quote']
|
||
parts.append("## 一、实时行情")
|
||
parts.append(f"最新价：{quote.get('close', 0):.2f}元")
|
||
parts.append(f"涨跌幅：{quote.get('pct_chg', 0):.2f}%")
|
||
parts.append(f"成交量：{quote.get('vol', 0):.0f}手")
|
||
parts.append("")
|
||
|
||
# 技术分析
|
||
if data.get('technical'):
|
||
tech = data['technical'].get('indicators', {})
|
||
parts.append("## 二、技术指标")
|
||
|
||
if 'ma' in tech:
|
||
ma = tech['ma']
|
||
parts.append(f"均线系统：MA5={ma.get('ma5')}, MA10={ma.get('ma10')}, MA20={ma.get('ma20')}")
|
||
|
||
if 'macd' in tech:
|
||
macd = tech['macd']
|
||
parts.append(f"MACD：DIF={macd.get('dif')}, DEA={macd.get('dea')}")
|
||
|
||
if 'rsi' in tech:
|
||
rsi = tech['rsi']
|
||
rsi6 = rsi.get('rsi6', 50)
|
||
if rsi6 > 70:
|
||
parts.append(f"RSI：{rsi6:.1f}（超买区域，注意回调风险）")
|
||
elif rsi6 < 30:
|
||
parts.append(f"RSI：{rsi6:.1f}（超卖区域，可能存在反弹机会）")
|
||
else:
|
||
parts.append(f"RSI：{rsi6:.1f}（中性区域）")
|
||
|
||
parts.append("")
|
||
|
||
# 基本面
|
||
if data.get('fundamental'):
|
||
fund = data['fundamental']
|
||
parts.append("## 三、基本信息")
|
||
parts.append(f"所属行业：{fund.get('industry', '未知')}")
|
||
parts.append(f"上市日期：{fund.get('list_date', '未知')}")
|
||
parts.append("")
|
||
|
||
# 简单建议
|
||
parts.append("## 四、参考建议")
|
||
parts.append("建议结合更多信息进行综合判断。")
|
||
parts.append("")
|
||
parts.append("⚠️ 以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。")
|
||
|
||
return "\n".join(parts)
|
||
|
||
async def _single_query(
|
||
self,
|
||
stock_code: str,
|
||
stock_name: Optional[str],
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""单一查询处理 - 使用LLM进行分析"""
|
||
# 识别意图
|
||
intent = self._recognize_intent(message, stock_code)
|
||
|
||
# 执行技能
|
||
result = await skill_manager.execute_skill(
|
||
intent["skill"],
|
||
**intent["params"]
|
||
)
|
||
|
||
# 格式化响应
|
||
if not result.get("success", True):
|
||
return {
|
||
"message": f"查询失败：{result.get('error', '未知错误')}",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
# 所有查询都使用LLM进行分析（除了可视化）
|
||
if intent["type"] != "visualization" and self.use_llm:
|
||
return await self._llm_single_analysis(intent, result, stock_code, stock_name, message)
|
||
else:
|
||
return self._format_response(intent, result, stock_code, stock_name)
|
||
|
||
def _recognize_intent(self, message: str, stock_code: str) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""识别查询意图"""
|
||
message_lower = message.lower()
|
||
|
||
# K线图
|
||
if any(kw in message_lower for kw in ["k线", "图表", "走势图", "kline"]):
|
||
return {
|
||
"type": "visualization",
|
||
"skill": "visualization",
|
||
"params": {"stock_code": stock_code}
|
||
}
|
||
|
||
# 技术分析
|
||
if any(kw in message_lower for kw in ["技术", "指标", "macd", "rsi", "均线"]):
|
||
return {
|
||
"type": "technical",
|
||
"skill": "technical_analysis",
|
||
"params": {"stock_code": stock_code, "indicators": ["ma", "macd", "rsi"]}
|
||
}
|
||
|
||
# 基本面
|
||
if any(kw in message_lower for kw in ["基本面", "公司", "行业", "信息"]):
|
||
return {
|
||
"type": "fundamental",
|
||
"skill": "fundamental",
|
||
"params": {"stock_code": stock_code}
|
||
}
|
||
|
||
# 默认：实时行情
|
||
return {
|
||
"type": "quote",
|
||
"skill": "market_data",
|
||
"params": {"stock_code": stock_code, "data_type": "quote"}
|
||
}
|
||
|
||
def _format_response(
|
||
self,
|
||
intent: Dict[str, Any],
|
||
result: Dict[str, Any],
|
||
stock_code: str,
|
||
stock_name: Optional[str]
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""格式化响应"""
|
||
data = result.get("data", result)
|
||
display_name = stock_name or stock_code
|
||
|
||
if intent["type"] == "quote":
|
||
message = f"""【{display_name}】实时行情
|
||
|
||
交易日期：{data.get('trade_date', '')}
|
||
最新价：{data.get('close', 0):.2f}元
|
||
涨跌幅：{data.get('pct_chg', 0):+.2f}%
|
||
涨跌额：{data.get('change', 0):+.2f}元
|
||
开盘价：{data.get('open', 0):.2f}元
|
||
最高价：{data.get('high', 0):.2f}元
|
||
最低价：{data.get('low', 0):.2f}元
|
||
成交量：{data.get('vol', 0):.0f}手
|
||
成交额：{data.get('amount', 0):.0f}千元"""
|
||
|
||
return {
|
||
"message": message,
|
||
"metadata": {"type": "quote", "data": data}
|
||
}
|
||
|
||
elif intent["type"] == "technical":
|
||
indicators = data.get("indicators", {})
|
||
parts = [f"【{display_name}】技术指标\n"]
|
||
|
||
if "ma" in indicators:
|
||
ma = indicators["ma"]
|
||
parts.append(f"均线：MA5={ma.get('ma5')}, MA10={ma.get('ma10')}, MA20={ma.get('ma20')}")
|
||
|
||
if "macd" in indicators:
|
||
macd = indicators["macd"]
|
||
parts.append(f"MACD：DIF={macd.get('dif')}, DEA={macd.get('dea')}, MACD={macd.get('macd')}")
|
||
|
||
if "rsi" in indicators:
|
||
rsi = indicators["rsi"]
|
||
parts.append(f"RSI：RSI6={rsi.get('rsi6')}, RSI12={rsi.get('rsi12')}")
|
||
|
||
return {
|
||
"message": "\n".join(parts),
|
||
"metadata": {"type": "technical", "data": data}
|
||
}
|
||
|
||
elif intent["type"] == "visualization":
|
||
return {
|
||
"message": f"已生成【{display_name}】的K线图",
|
||
"metadata": {"type": "chart", "data": data}
|
||
}
|
||
|
||
elif intent["type"] == "fundamental":
|
||
message = f"""【{display_name}】基本信息
|
||
|
||
股票代码：{data.get('ts_code', '')}
|
||
所属地域：{data.get('area', '')}
|
||
所属行业：{data.get('industry', '')}
|
||
上市市场：{data.get('market', '')}
|
||
上市日期：{data.get('list_date', '')}"""
|
||
|
||
return {
|
||
"message": message,
|
||
"metadata": {"type": "fundamental", "data": data}
|
||
}
|
||
|
||
return {
|
||
"message": "查询完成",
|
||
"metadata": {"type": "data", "data": data}
|
||
}
|
||
|
||
async def _analyze_question_intent(self, message: str, session_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||
"""
|
||
使用LLM分析问题意图（支持上下文）
|
||
|
||
Args:
|
||
message: 用户消息
|
||
session_id: 会话ID
|
||
|
||
Returns:
|
||
意图分析结果: {
|
||
'type': 'stock_specific' | 'macro_finance' | 'knowledge' | 'general_chat',
|
||
'description': '问题描述',
|
||
'keywords': ['关键词列表'],
|
||
'stock_names': ['股票名称'] (如果是stock_specific类型)
|
||
}
|
||
"""
|
||
if not self.use_llm:
|
||
logger.warning("LLM未配置，无法分析意图")
|
||
return None
|
||
|
||
# 获取历史对话上下文
|
||
history = self.context_manager.get_context(session_id)
|
||
context_str = ""
|
||
if history:
|
||
context_str = "\n\n【对话历史】\n"
|
||
# 只取最近4条消息
|
||
for msg in history[-4:]:
|
||
role = "用户" if msg["role"] == "user" else "助手"
|
||
content = msg['content'][:100] # 限制长度
|
||
context_str += f"{role}: {content}\n"
|
||
|
||
prompt = f"""你是一个专业的金融智能助手。分析用户的问题，理解用户意图。
|
||
|
||
{context_str}
|
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【当前问题】
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用户: {message}
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请分析这个问题属于以下哪一类：
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1. **stock_specific** - 针对特定股票或指数的问题
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||
例如："贵州茅台怎么样"、"分析一下比亚迪"、"600519的技术指标"、"帮我看看这只股票"
|
||
**重要**：指数查询也属于此类，例如："上证指数怎么样"、"分析大盘"、"A股指数走势"、"深证成指"
|
||
**美股支持**：美股查询也属于此类，例如："苹果股票怎么样"、"AAPL分析"、"特斯拉走势"、"TSLA技术指标"
|
||
|
||
2. **macro_finance** - 宏观金融/市场问题（不针对特定股票或指数）
|
||
例如："最近有什么投资机会"、"现在适合买股票吗"、"市场情绪如何"
|
||
|
||
3. **knowledge** - 金融知识问答
|
||
例如："什么是MACD"、"如何看K线图"、"价值投资是什么"、"市盈率怎么算"
|
||
|
||
4. **general_chat** - 一般对话/问候/不明确的问题
|
||
例如："你好"、"在吗"、"你能做什么"、"帮我"（没有具体说明）
|
||
|
||
**重要提示**：
|
||
- 如果用户问题不明确，但可能与金融相关，优先归类为 general_chat，以便引导用户
|
||
- 如果用户提到"这只股票"、"它"等代词，查看对话历史判断是否指特定股票
|
||
- **如果用户提到"大盘"、"上证"、"深证"、"A股指数"等，归类为 stock_specific，并在stock_names中填入对应的指数名称**
|
||
- **如果用户提到美股公司名称（如苹果、特斯拉、微软）或美股代码（如AAPL、TSLA、MSFT），归类为 stock_specific，并在stock_names中填入对应的股票名称或代码**
|
||
- 对于模糊的问题，不要强行归类，使用 general_chat 类型
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||
|
||
请以JSON格式返回分析结果：
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||
{{
|
||
"type": "问题类型",
|
||
"description": "问题的简要描述（用一句话概括用户想了解什么）",
|
||
"keywords": ["关键词1", "关键词2"],
|
||
"stock_names": ["股票名称或指数名称或美股代码"] (仅当type为stock_specific时，如果有的话),
|
||
"market": "A股" 或 "美股" (仅当type为stock_specific时，根据股票类型判断)
|
||
}}
|
||
|
||
只返回JSON，不要有任何其他内容。"""
|
||
|
||
try:
|
||
result = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.3,
|
||
max_tokens=300
|
||
)
|
||
|
||
if not result:
|
||
logger.warning("LLM返回空结果")
|
||
return None
|
||
|
||
# 清理结果，移除可能的markdown代码块标记
|
||
result = result.strip()
|
||
if result.startswith("```json"):
|
||
result = result[7:]
|
||
if result.startswith("```"):
|
||
result = result[3:]
|
||
if result.endswith("```"):
|
||
result = result[:-3]
|
||
result = result.strip()
|
||
|
||
# 检查是否为空
|
||
if not result:
|
||
logger.warning("LLM返回内容为空")
|
||
return None
|
||
|
||
# 解析JSON
|
||
intent = json.loads(result)
|
||
logger.info(f"意图分析结果: {intent}")
|
||
return intent
|
||
|
||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||
logger.error(f"意图分析JSON解析失败: {e}, 原始响应: {result[:200] if result else 'None'}")
|
||
return None
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"意图分析失败: {e}")
|
||
return None
|
||
|
||
async def _handle_stock_question(
|
||
self,
|
||
intent_analysis: Dict[str, Any],
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""处理针对特定股票或指数的问题"""
|
||
stock_names = intent_analysis.get('stock_names', [])
|
||
market = intent_analysis.get('market', 'A股') # 默认A股
|
||
|
||
if not stock_names:
|
||
return {
|
||
"message": "抱歉，我没有识别到您提到的股票或指数。请提供更明确的股票代码、名称或指数名称。",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
# 提取第一个股票或指数
|
||
stock_keyword = stock_names[0]
|
||
|
||
# 检测是否为美股
|
||
is_us_stock = self._is_us_stock(stock_keyword, market)
|
||
|
||
if is_us_stock:
|
||
# 处理美股
|
||
return await self._handle_us_stock(stock_keyword, message)
|
||
|
||
# 处理A股和指数 - 使用LLM进行智能匹配
|
||
stock_info = await self._match_stock_with_llm(stock_keyword)
|
||
|
||
if not stock_info:
|
||
return {
|
||
"message": f"抱歉，未找到股票或指数\"{stock_keyword}\"。请确认名称或代码是否正确。",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
stock_code = stock_info['code']
|
||
stock_name = stock_info['name']
|
||
is_index = stock_info['is_index']
|
||
|
||
logger.info(f"处理{'指数' if is_index else '股票'}问题: {stock_name}({stock_code})")
|
||
|
||
# 判断是否需要全面分析
|
||
is_comprehensive = self._is_comprehensive_analysis(message)
|
||
|
||
if is_comprehensive:
|
||
if is_index:
|
||
return await self._comprehensive_index_analysis(stock_code, stock_name, message)
|
||
else:
|
||
return await self._comprehensive_analysis(stock_code, stock_name, message)
|
||
else:
|
||
return await self._single_query(stock_code, stock_name, message)
|
||
|
||
async def _match_stock_with_llm(self, keyword: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
|
||
"""
|
||
使用LLM智能匹配股票或指数
|
||
|
||
Args:
|
||
keyword: 用户输入的关键词
|
||
|
||
Returns:
|
||
匹配结果: {'code': '股票代码', 'name': '股票名称', 'is_index': bool}
|
||
"""
|
||
if not self.use_llm:
|
||
# 降级方案：使用Tushare搜索
|
||
search_results = tushare_service.search_stock(keyword)
|
||
if search_results:
|
||
return {
|
||
'code': search_results[0]['symbol'],
|
||
'name': search_results[0]['name'],
|
||
'is_index': False
|
||
}
|
||
return None
|
||
|
||
prompt = f"""你是一个专业的A股市场专家。请根据用户输入的关键词，识别对应的股票代码或指数代码。
|
||
|
||
用户输入：{keyword}
|
||
|
||
常见指数代码：
|
||
- 上证指数/大盘/沪指/A股 → 000001.SH
|
||
- 深证成指/深证/深指 → 399001.SZ
|
||
- 创业板指/创业板 → 399006.SZ
|
||
- 科创50 → 000688.SH
|
||
- 沪深300 → 000300.SH
|
||
- 中证500 → 000905.SH
|
||
|
||
如果是指数，请直接返回对应的指数代码。
|
||
如果是股票名称或代码，请使用Tushare数据库进行搜索匹配。
|
||
|
||
请以JSON格式返回：
|
||
{{
|
||
"is_index": true/false,
|
||
"code": "股票或指数代码（如000001.SH）",
|
||
"name": "股票或指数名称",
|
||
"confidence": 0.0-1.0
|
||
}}
|
||
|
||
如果无法匹配，返回：
|
||
{{
|
||
"is_index": false,
|
||
"code": null,
|
||
"name": null,
|
||
"confidence": 0.0
|
||
}}
|
||
|
||
只返回JSON，不要有任何其他内容。"""
|
||
|
||
try:
|
||
result = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.3,
|
||
max_tokens=200
|
||
)
|
||
|
||
if not result:
|
||
logger.warning("LLM匹配返回空结果")
|
||
return None
|
||
|
||
# 清理结果
|
||
result = result.strip()
|
||
if result.startswith("```json"):
|
||
result = result[7:]
|
||
if result.startswith("```"):
|
||
result = result[3:]
|
||
if result.endswith("```"):
|
||
result = result[:-3]
|
||
result = result.strip()
|
||
|
||
# 解析JSON
|
||
match_result = json.loads(result)
|
||
|
||
# 如果LLM无法匹配或置信度太低，使用Tushare搜索
|
||
if not match_result.get('code') or match_result.get('confidence', 0) < 0.5:
|
||
logger.info(f"LLM匹配置信度低，使用Tushare搜索: {keyword}")
|
||
search_results = tushare_service.search_stock(keyword)
|
||
if search_results:
|
||
return {
|
||
'code': search_results[0]['symbol'],
|
||
'name': search_results[0]['name'],
|
||
'is_index': False
|
||
}
|
||
return None
|
||
|
||
logger.info(f"LLM匹配成功: {keyword} -> {match_result['name']}({match_result['code']})")
|
||
return {
|
||
'code': match_result['code'],
|
||
'name': match_result['name'],
|
||
'is_index': match_result['is_index']
|
||
}
|
||
|
||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||
logger.error(f"LLM匹配JSON解析失败: {e}, 原始响应: {result[:200] if result else 'None'}")
|
||
# 降级方案
|
||
search_results = tushare_service.search_stock(keyword)
|
||
if search_results:
|
||
return {
|
||
'code': search_results[0]['symbol'],
|
||
'name': search_results[0]['name'],
|
||
'is_index': False
|
||
}
|
||
return None
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"LLM匹配失败: {e}")
|
||
# 降级方案
|
||
search_results = tushare_service.search_stock(keyword)
|
||
if search_results:
|
||
return {
|
||
'code': search_results[0]['symbol'],
|
||
'name': search_results[0]['name'],
|
||
'is_index': False
|
||
}
|
||
return None
|
||
|
||
async def _handle_macro_question(
|
||
self,
|
||
intent_analysis: Dict[str, Any],
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""处理宏观金融问题"""
|
||
keywords = intent_analysis.get('keywords', [])
|
||
description = intent_analysis.get('description', '')
|
||
|
||
logger.info(f"处理宏观问题: {description}")
|
||
|
||
try:
|
||
# 使用LLM进行分析（基于Tushare数据和公开信息）
|
||
prompt = f"""你是一位专业的金融分析师。用户询问了宏观金融问题。
|
||
|
||
用户问题：{message}
|
||
|
||
问题分析：{description}
|
||
关键词：{', '.join(keywords)}
|
||
|
||
请基于你的金融知识和市场经验，给出专业且易懂的分析：
|
||
|
||
## 市场现状分析
|
||
简要说明当前市场整体情况和主要影响因素（分段说明，每个要点独立成段）
|
||
|
||
## 趋势判断
|
||
- 短期趋势（1-2周）
|
||
- 中期展望（1-3个月）
|
||
|
||
## 投资建议
|
||
- 具体的投资策略建议
|
||
- 需要关注的风险点
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言简洁专业但易懂，避免过度修饰
|
||
2. 分析要客观理性，基于事实和数据
|
||
3. 每个分析点独立成段，段落之间用空行分隔
|
||
4. 控制在400-500字
|
||
5. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
|
||
"""
|
||
|
||
analysis = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.7,
|
||
max_tokens=1500
|
||
)
|
||
|
||
if analysis:
|
||
return {
|
||
"message": f"【宏观市场分析】\n\n{analysis}",
|
||
"metadata": {"type": "macro_analysis"}
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"宏观问题处理失败: {e}")
|
||
|
||
# 降级方案：提供友好的引导
|
||
return {
|
||
"message": f"""我理解您想了解：{description}
|
||
|
||
目前我可以帮您：
|
||
• 📊 分析具体股票的走势和投资价值
|
||
• 📈 查看大盘指数（如上证指数、深证成指）
|
||
• 📚 解答金融投资相关问题
|
||
|
||
您可以更具体地问我，比如：
|
||
• "现在上证指数怎么样"
|
||
• "分析一下创业板的走势"
|
||
• "最近哪些行业比较热门"
|
||
|
||
请告诉我您想了解什么？""",
|
||
"metadata": {"type": "guide"}
|
||
}
|
||
|
||
async def _handle_knowledge_question(
|
||
self,
|
||
intent_analysis: Dict[str, Any],
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""处理金融知识问答"""
|
||
description = intent_analysis.get('description', '')
|
||
keywords = intent_analysis.get('keywords', [])
|
||
|
||
logger.info(f"处理知识问答: {description}")
|
||
|
||
# 直接使用LLM回答
|
||
prompt = f"""你是一位专业的金融教育专家。用户询问了金融知识问题。
|
||
|
||
用户问题：{message}
|
||
|
||
请用通俗易懂的语言解释这个概念或回答这个问题：
|
||
|
||
## 核心概念
|
||
- 清晰定义和解释
|
||
|
||
## 实际应用
|
||
- 如何在投资中应用
|
||
- 注意事项
|
||
|
||
## 举例说明
|
||
- 用简单的例子帮助理解
|
||
|
||
写作要求：
|
||
1. 语言通俗易懂，避免过多专业术语
|
||
2. 如果使用专业术语，要简单解释
|
||
3. 控制在300-400字
|
||
4. 重点是帮助用户理解，而不是炫耀知识
|
||
"""
|
||
|
||
try:
|
||
answer = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.7,
|
||
max_tokens=1200
|
||
)
|
||
|
||
if answer:
|
||
return {
|
||
"message": f"【金融知识解答】\n\n{answer}",
|
||
"metadata": {"type": "knowledge"}
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"知识问答处理失败: {e}")
|
||
|
||
return {
|
||
"message": "抱歉，暂时无法回答您的问题。请稍后再试。",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
async def _handle_general_chat(
|
||
self,
|
||
intent_analysis: Dict[str, Any],
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""处理一般对话，智能引导用户"""
|
||
description = intent_analysis.get('description', '')
|
||
|
||
logger.info(f"处理一般对话: {description}")
|
||
|
||
# 使用LLM生成友好的引导回复
|
||
prompt = f"""你是一位专业且友好的金融智能助手。用户发来了一条消息，但不够具体。
|
||
|
||
用户消息：{message}
|
||
问题分析：{description}
|
||
|
||
你的任务是：
|
||
1. 如果是问候（如"你好"、"在吗"），友好回应并介绍你的能力
|
||
2. 如果问题不明确（如"帮我"、"看看"），礼貌地询问用户想了解什么
|
||
3. 如果可能与金融相关但不具体，给出具体的提问示例引导用户
|
||
|
||
你可以提供的服务：
|
||
• 📊 股票分析 - 分析个股走势、技术指标、基本面
|
||
• 📈 市场观察 - 解读大盘走势、行业热点、投资机会
|
||
• 📚 知识问答 - 解答金融投资相关问题
|
||
|
||
回复要求：
|
||
1. 语气友好、专业但不生硬
|
||
2. 简洁明了，不要太长（150字以内）
|
||
3. 给出2-3个具体的提问示例
|
||
4. 不要使用"抱歉"、"无法理解"等负面词汇
|
||
5. 用emoji让回复更友好（但不要过度使用）
|
||
|
||
直接返回回复内容，不要有其他格式。"""
|
||
|
||
try:
|
||
reply = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.8,
|
||
max_tokens=400
|
||
)
|
||
|
||
if reply:
|
||
return {
|
||
"message": reply,
|
||
"metadata": {"type": "chat"}
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"一般对话处理失败: {e}")
|
||
|
||
# 降级方案
|
||
return {
|
||
"message": """您好！我是您的金融智能助手 👋
|
||
|
||
我可以帮您：
|
||
• 📊 分析具体股票（如"分析比亚迪"）
|
||
• 📈 解读市场走势（如"现在大盘怎么样"）
|
||
• 📚 解答金融知识（如"什么是市盈率"）
|
||
|
||
请告诉我您想了解什么？""",
|
||
"metadata": {"type": "chat"}
|
||
}
|
||
|
||
def _is_us_stock(self, keyword: str, market: str) -> bool:
|
||
"""
|
||
判断是否为美股
|
||
|
||
Args:
|
||
keyword: 股票关键词
|
||
market: 市场类型（从LLM意图分析中获取）
|
||
|
||
Returns:
|
||
是否为美股
|
||
"""
|
||
# 如果LLM已经判断为美股
|
||
if market == "美股":
|
||
return True
|
||
|
||
# 检查是否为全大写字母（美股代码特征）
|
||
if keyword.isupper() and keyword.isalpha() and len(keyword) <= 5:
|
||
return True
|
||
|
||
# 常见美股公司名称映射
|
||
us_stock_names = {
|
||
"苹果": "AAPL",
|
||
"特斯拉": "TSLA",
|
||
"微软": "MSFT",
|
||
"谷歌": "GOOGL",
|
||
"亚马逊": "AMZN",
|
||
"Meta": "META",
|
||
"脸书": "META",
|
||
"英伟达": "NVDA",
|
||
"奈飞": "NFLX",
|
||
"网飞": "NFLX",
|
||
"迪士尼": "DIS",
|
||
"可口可乐": "KO",
|
||
"麦当劳": "MCD",
|
||
"星巴克": "SBUX",
|
||
"耐克": "NKE",
|
||
"波音": "BA",
|
||
"英特尔": "INTC",
|
||
"AMD": "AMD",
|
||
"高通": "QCOM",
|
||
"推特": "TWTR",
|
||
"优步": "UBER",
|
||
"Uber": "UBER",
|
||
"Airbnb": "ABNB",
|
||
"爱彼迎": "ABNB",
|
||
}
|
||
|
||
if keyword in us_stock_names:
|
||
return True
|
||
|
||
return False
|
||
|
||
def _get_us_stock_symbol(self, keyword: str) -> str:
|
||
"""
|
||
获取美股代码
|
||
|
||
Args:
|
||
keyword: 股票关键词
|
||
|
||
Returns:
|
||
美股代码
|
||
"""
|
||
# 如果已经是代码格式，直接返回
|
||
if keyword.isupper() and keyword.isalpha():
|
||
return keyword
|
||
|
||
# 中文名称映射
|
||
us_stock_names = {
|
||
"苹果": "AAPL",
|
||
"特斯拉": "TSLA",
|
||
"微软": "MSFT",
|
||
"谷歌": "GOOGL",
|
||
"亚马逊": "AMZN",
|
||
"Meta": "META",
|
||
"脸书": "META",
|
||
"英伟达": "NVDA",
|
||
"奈飞": "NFLX",
|
||
"网飞": "NFLX",
|
||
"迪士尼": "DIS",
|
||
"可口可乐": "KO",
|
||
"麦当劳": "MCD",
|
||
"星巴克": "SBUX",
|
||
"耐克": "NKE",
|
||
"波音": "BA",
|
||
"英特尔": "INTC",
|
||
"AMD": "AMD",
|
||
"高通": "QCOM",
|
||
"推特": "TWTR",
|
||
"优步": "UBER",
|
||
"Uber": "UBER",
|
||
"Airbnb": "ABNB",
|
||
"爱彼迎": "ABNB",
|
||
}
|
||
|
||
return us_stock_names.get(keyword, keyword.upper())
|
||
|
||
async def _handle_us_stock(self, keyword: str, message: str) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""
|
||
处理美股查询
|
||
|
||
Args:
|
||
keyword: 股票关键词
|
||
message: 用户消息
|
||
|
||
Returns:
|
||
分析结果
|
||
"""
|
||
# 获取美股代码
|
||
symbol = self._get_us_stock_symbol(keyword)
|
||
|
||
logger.info(f"处理美股查询: {keyword} -> {symbol}")
|
||
|
||
try:
|
||
# 调用美股分析技能
|
||
result = await skill_manager.execute_skill(
|
||
"us_stock_analysis",
|
||
symbol=symbol,
|
||
analysis_type="comprehensive"
|
||
)
|
||
|
||
if not result.get("success"):
|
||
return {
|
||
"message": f"抱歉，未找到美股 {symbol}。请确认股票代码是否正确。\n\n提示：美股代码通常为大写字母，如 AAPL（苹果）、TSLA（特斯拉）、MSFT（微软）等。",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
# 使用LLM分析美股数据
|
||
if self.use_llm:
|
||
analysis = await self._llm_us_stock_analysis(result["data"], message)
|
||
else:
|
||
analysis = self._format_us_stock_data(result["data"])
|
||
|
||
return {
|
||
"message": analysis,
|
||
"metadata": {
|
||
"type": "us_stock_analysis",
|
||
"data": result["data"]
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"美股查询失败: {e}")
|
||
return {
|
||
"message": f"查询美股 {symbol} 时出错：{str(e)}",
|
||
"metadata": {"type": "error"}
|
||
}
|
||
|
||
async def _llm_us_stock_analysis(self, data: Dict[str, Any], user_message: str) -> str:
|
||
"""使用LLM分析美股数据"""
|
||
from datetime import datetime
|
||
current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
|
||
|
||
# 提取关键数据
|
||
symbol = data.get("symbol", "")
|
||
name = data.get("name", "")
|
||
sector = data.get("sector", "")
|
||
industry = data.get("industry", "")
|
||
current_price = data.get("current_price", 0)
|
||
change = data.get("change", 0)
|
||
change_pct = data.get("change_percent", 0)
|
||
volume = data.get("volume", 0)
|
||
market_cap = data.get("market_cap", 0)
|
||
pe_ratio = data.get("pe_ratio", 0)
|
||
pb_ratio = data.get("pb_ratio", 0)
|
||
dividend_yield = data.get("dividend_yield", 0)
|
||
week_52_high = data.get("52_week_high", 0)
|
||
week_52_low = data.get("52_week_low", 0)
|
||
technical = data.get("technical_indicators", {})
|
||
description = data.get("description", "")
|
||
|
||
# 格式化市值
|
||
market_cap_str = f"${market_cap / 1e9:.2f}B" if market_cap > 1e9 else f"${market_cap / 1e6:.2f}M"
|
||
|
||
# 构建分析提示
|
||
prompt = f"""你是一位专业的美股分析师。请基于以下数据对 {name} ({symbol}) 进行全面分析。
|
||
|
||
**重要提示：当前日期是 {current_time}，请在分析中使用这个日期，不要使用其他日期。**
|
||
|
||
【基本信息】
|
||
股票代码：{symbol}
|
||
公司名称：{name}
|
||
所属行业：{sector} - {industry}
|
||
公司简介：{description[:300] if description else '暂无'}
|
||
|
||
【实时行情】（数据时间：{current_time}）
|
||
当前价格：${current_price:.2f}
|
||
涨跌额：${change:.2f}
|
||
涨跌幅：{change_pct:.2f}%
|
||
成交量：{volume:,}
|
||
市值：{market_cap_str}
|
||
|
||
【估值指标】
|
||
市盈率(PE)：{f"{pe_ratio:.2f}" if pe_ratio else '暂无'}
|
||
市净率(PB)：{f"{pb_ratio:.2f}" if pb_ratio else '暂无'}
|
||
股息率：{f"{dividend_yield * 100:.2f}%" if dividend_yield else '暂无'}
|
||
52周最高：${week_52_high:.2f}
|
||
52周最低：${week_52_low:.2f}
|
||
|
||
【技术指标】
|
||
MA5：{f"${technical.get('ma5'):.2f}" if technical.get('ma5') else '计算中'}
|
||
MA10：{f"${technical.get('ma10'):.2f}" if technical.get('ma10') else '计算中'}
|
||
MA20：{f"${technical.get('ma20'):.2f}" if technical.get('ma20') else '计算中'}
|
||
MA60：{f"${technical.get('ma60'):.2f}" if technical.get('ma60') else '计算中'}
|
||
RSI：{f"{technical.get('rsi'):.2f}" if technical.get('rsi') else '计算中'}
|
||
MACD：{f"{technical.get('macd'):.4f}" if technical.get('macd') else '计算中'}
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
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||
请提供专业的分析报告，包括：
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## 📊 行情概览
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简要总结当前股价表现和市场表现（2-3句话）
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## 💼 公司基本面
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- 行业地位和竞争优势
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- 估值水平分析（PE、PB是否合理）
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- 盈利能力和成长性
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## 📈 技术面分析
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||
- 当前趋势判断（基于均线系统）
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||
- 关键支撑位和压力位
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||
- RSI和MACD信号解读
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## 💡 投资建议
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||
- 短期操作建议（1-2周）
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- 中期投资价值（1-3个月）
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- 风险提示
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写作要求：
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||
1. 语言专业但易懂，避免过度修饰
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||
2. 分析客观理性，基于数据和事实
|
||
3. 每个部分独立成段，段落间用空行分隔
|
||
4. 控制在500-600字
|
||
5. **不要在报告中添加日期标题，直接开始分析内容**
|
||
6. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。美股投资有风险，请谨慎决策。"
|
||
"""
|
||
|
||
try:
|
||
analysis = await self._call_llm_async(
|
||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
temperature=0.7,
|
||
max_tokens=2000
|
||
)
|
||
|
||
if analysis:
|
||
return f"【美股分析】{name} ({symbol})\n\n{analysis}"
|
||
else:
|
||
return self._format_us_stock_data(data)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"LLM美股分析失败: {e}")
|
||
return self._format_us_stock_data(data)
|
||
|
||
def _format_us_stock_data(self, data: Dict[str, Any]) -> str:
|
||
"""格式化美股数据（降级方案）"""
|
||
symbol = data.get("symbol", "")
|
||
name = data.get("name", "")
|
||
current_price = data.get("current_price", 0)
|
||
change = data.get("change", 0)
|
||
change_pct = data.get("change_percent", 0)
|
||
market_cap = data.get("market_cap", 0)
|
||
pe_ratio = data.get("pe_ratio", 0)
|
||
technical = data.get("technical_indicators", {})
|
||
|
||
market_cap_str = f"${market_cap / 1e9:.2f}B" if market_cap > 1e9 else f"${market_cap / 1e6:.2f}M"
|
||
|
||
change_emoji = "📈" if change >= 0 else "📉"
|
||
|
||
return f"""【美股行情】{name} ({symbol})
|
||
|
||
{change_emoji} 当前价格：${current_price:.2f}
|
||
涨跌：${change:.2f} ({change_pct:+.2f}%)
|
||
市值：{market_cap_str}
|
||
市盈率：{pe_ratio:.2f if pe_ratio else '暂无'}
|
||
|
||
【技术指标】
|
||
MA5：${technical.get('ma5', 0):.2f if technical.get('ma5') else '计算中'}
|
||
MA20：${technical.get('ma20', 0):.2f if technical.get('ma20') else '计算中'}
|
||
RSI：{technical.get('rsi', 0):.2f if technical.get('rsi') else '计算中'}
|
||
|
||
以上数据仅供参考，不构成投资建议。"""
|
||
|
||
async def process_message_stream(
|
||
self,
|
||
message: str,
|
||
session_id: str,
|
||
user_id: Optional[str] = None
|
||
):
|
||
"""
|
||
流式处理用户消息
|
||
|
||
Args:
|
||
message: 用户消息
|
||
session_id: 会话ID
|
||
user_id: 用户ID
|
||
|
||
Yields:
|
||
响应文本片段
|
||
"""
|
||
logger.info(f"流式处理消息: {message[:50]}...")
|
||
|
||
# 保存用户消息
|
||
self.context_manager.add_message(session_id, "user", message)
|
||
|
||
# 第一步：使用LLM理解问题意图
|
||
intent_analysis = await self._analyze_question_intent(message, session_id)
|
||
|
||
if not intent_analysis:
|
||
# 引导用户
|
||
guide_message = """我是您的金融智能助手，可以帮您：
|
||
|
||
📊 **股票分析** - 分析个股走势、技术指标、基本面
|
||
📈 **市场观察** - 解读大盘走势、行业热点
|
||
📚 **知识问答** - 解答金融投资相关问题
|
||
|
||
您可以这样问我：
|
||
• "分析一下贵州茅台"
|
||
• "现在A股市场怎么样"
|
||
• "什么是MACD指标"
|
||
|
||
请告诉我您想了解什么？"""
|
||
self.context_manager.add_message(session_id, "assistant", guide_message)
|
||
yield guide_message
|
||
return
|
||
|
||
# 第二步：根据意图类型处理（流式）
|
||
question_type = intent_analysis['type']
|
||
|
||
full_response = ""
|
||
if question_type == 'stock_specific':
|
||
# 针对特定股票的问题 - 流式输出
|
||
async for chunk in self._handle_stock_question_stream(intent_analysis, message):
|
||
full_response += chunk
|
||
yield chunk
|
||
elif question_type in ['macro_finance', 'knowledge', 'general_chat']:
|
||
# 其他类型 - 直接流式输出（不需要特殊处理）
|
||
response = await self._handle_other_question(question_type, intent_analysis, message)
|
||
full_response = response["message"]
|
||
# 逐字yield
|
||
for char in full_response:
|
||
yield char
|
||
else:
|
||
# 未知类型
|
||
guide_message = f"""我理解您想了解：{intent_analysis.get('description', '相关信息')}
|
||
|
||
作为金融智能助手，我擅长：
|
||
• 📊 分析具体股票（如"分析比亚迪"）
|
||
• 📈 解读市场走势（如"现在大盘怎么样"）
|
||
• 📚 解答金融知识（如"什么是市盈率"）
|
||
|
||
能否更具体地告诉我您想了解什么？"""
|
||
full_response = guide_message
|
||
yield guide_message
|
||
|
||
# 保存助手响应
|
||
self.context_manager.add_message(session_id, "assistant", full_response)
|
||
|
||
async def _handle_other_question(
|
||
self,
|
||
question_type: str,
|
||
intent_analysis: Dict[str, Any],
|
||
message: str
|
||
) -> Dict[str, Any]:
|
||
"""处理非股票分析的其他问题"""
|
||
if question_type == 'macro_finance':
|
||
return await self._handle_macro_question(intent_analysis, message)
|
||
elif question_type == 'knowledge':
|
||
return await self._handle_knowledge_question(intent_analysis, message)
|
||
elif question_type == 'general_chat':
|
||
return await self._handle_general_chat(intent_analysis, message)
|
||
else:
|
||
return {"message": "抱歉，我无法理解您的问题。"}
|
||
|
||
async def _handle_stock_question_stream(
|
||
self,
|
||
intent_analysis: Dict[str, Any],
|
||
message: str
|
||
):
|
||
"""流式处理股票问题"""
|
||
stock_names = intent_analysis.get('stock_names', [])
|
||
market = intent_analysis.get('market', 'A股')
|
||
|
||
if not stock_names:
|
||
yield "抱歉，我没有识别到您提到的股票或指数。请提供更明确的股票代码、名称或指数名称。"
|
||
return
|
||
|
||
stock_keyword = stock_names[0]
|
||
is_us_stock = self._is_us_stock(stock_keyword, market)
|
||
|
||
if is_us_stock:
|
||
# 美股分析 - 流式
|
||
async for chunk in self._handle_us_stock_stream(stock_keyword, message):
|
||
yield chunk
|
||
else:
|
||
# A股分析 - 流式
|
||
async for chunk in self._handle_a_stock_stream(stock_keyword, message):
|
||
yield chunk
|
||
|
||
async def _handle_a_stock_stream(self, stock_keyword: str, message: str):
|
||
"""流式处理A股分析"""
|
||
# 使用LLM进行智能匹配
|
||
stock_info = await self._match_stock_with_llm(stock_keyword)
|
||
|
||
if not stock_info:
|
||
yield f"抱歉，未找到股票或指数\"{stock_keyword}\"。请确认名称或代码是否正确。"
|
||
return
|
||
|
||
stock_code = stock_info['code']
|
||
stock_name = stock_info['name']
|
||
is_index = stock_info['is_index']
|
||
|
||
# 获取数据（非流式）
|
||
try:
|
||
quote_result = await skill_manager.execute_skill("market_data", stock_code=stock_code, data_type="quote")
|
||
technical_result = await skill_manager.execute_skill("technical_analysis", stock_code=stock_code, indicators=["ma", "macd", "rsi", "kdj"])
|
||
fundamental_result = await skill_manager.execute_skill("fundamental", stock_code=stock_code)
|
||
advanced_result = await skill_manager.execute_skill("advanced_data", stock_code=stock_code, data_type="all")
|
||
|
||
all_data = {
|
||
"stock_code": stock_code,
|
||
"stock_name": stock_name,
|
||
"quote": quote_result.get("data") if quote_result.get("success") else None,
|
||
"technical": technical_result.get("data") if technical_result.get("success") else None,
|
||
"fundamental": fundamental_result.get("data") if fundamental_result.get("success") else None,
|
||
"advanced": advanced_result.get("data") if advanced_result.get("success") else None
|
||
}
|
||
|
||
# 使用LLM流式分析
|
||
if self.use_llm:
|
||
async for chunk in self._llm_comprehensive_analysis_stream(all_data, message, is_index):
|
||
yield chunk
|
||
else:
|
||
yield self._rule_based_analysis(all_data)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"A股分析失败: {e}")
|
||
yield f"分析{stock_name}时出错：{str(e)}"
|
||
|
||
async def _handle_us_stock_stream(self, keyword: str, message: str):
|
||
"""流式处理美股分析"""
|
||
symbol = self._get_us_stock_symbol(keyword)
|
||
logger.info(f"流式处理美股查询: {keyword} -> {symbol}")
|
||
|
||
try:
|
||
result = await skill_manager.execute_skill("us_stock_analysis", symbol=symbol, analysis_type="comprehensive")
|
||
|
||
if not result.get("success"):
|
||
yield f"抱歉，未找到美股 {symbol}。请确认股票代码是否正确。"
|
||
return
|
||
|
||
# 使用LLM流式分析
|
||
if self.use_llm:
|
||
async for chunk in self._llm_us_stock_analysis_stream(result["data"], message):
|
||
yield chunk
|
||
else:
|
||
yield self._format_us_stock_data(result["data"])
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"美股查询失败: {e}")
|
||
yield f"查询美股 {symbol} 时出错：{str(e)}"
|
||
|
||
async def _llm_comprehensive_analysis_stream(self, data: Dict[str, Any], user_message: str, is_index: bool = False):
|
||
"""使用LLM流式进行综合分析"""
|
||
from datetime import datetime
|
||
import json
|
||
|
||
current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
|
||
|
||
# 获取行情数据的交易日期
|
||
quote_date = "未知"
|
||
if data.get('quote') and data['quote'].get('trade_date'):
|
||
quote_date = data['quote']['trade_date']
|
||
|
||
# 构建高级数据摘要
|
||
advanced_summary = ""
|
||
if data.get('advanced'):
|
||
advanced_data = data['advanced']
|
||
advanced_summary = "\n【高级财务数据】（Tushare Pro 5000+积分）\n"
|
||
|
||
# 财务指标
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||
if advanced_data.get('financial'):
|
||
financial = advanced_data['financial']
|
||
if financial.get('indicators'):
|
||
indicators = financial['indicators'].get('indicators', {})
|
||
advanced_summary += f"财务指标（截止：{financial['indicators'].get('end_date', '未知')}）：\n"
|
||
advanced_summary += f" ROE: {indicators.get('roe', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" ROA: {indicators.get('roa', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" 毛利率: {indicators.get('gross_margin', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" 资产负债率: {indicators.get('debt_to_assets', 'N/A')}%\n"
|
||
advanced_summary += f" 流动比率: {indicators.get('current_ratio', 'N/A')}\n\n"
|
||
|
||
# 估值数据
|
||
if advanced_data.get('valuation'):
|
||
valuation = advanced_data['valuation']
|
||
advanced_summary += f"估值指标：\n"
|
||
advanced_summary += f" PE(市盈率): {valuation.get('pe', 'N/A')}\n"
|
||
advanced_summary += f" PB(市净率): {valuation.get('pb', 'N/A')}\n"
|
||
advanced_summary += f" PS(市销率): {valuation.get('ps', 'N/A')}\n"
|
||
advanced_summary += f" 总市值: {valuation.get('total_mv', 'N/A')}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 流通市值: {valuation.get('circ_mv', 'N/A')}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 换手率: {valuation.get('turnover_rate', 'N/A')}%\n\n"
|
||
|
||
# 资金流向（最近一天）
|
||
if advanced_data.get('money_flow') and len(advanced_data['money_flow']) > 0:
|
||
latest_flow = advanced_data['money_flow'][0]
|
||
advanced_summary += f"资金流向（{latest_flow.get('trade_date', '最近')}）：\n"
|
||
advanced_summary += f" 主力净流入: {latest_flow.get('net_mf_amount', 'N/A')}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 超大单净流入: {latest_flow.get('buy_elg_amount', 0) - latest_flow.get('sell_elg_amount', 0):.2f}万元\n"
|
||
advanced_summary += f" 大单净流入: {latest_flow.get('buy_lg_amount', 0) - latest_flow.get('sell_lg_amount', 0):.2f}万元\n\n"
|
||
|
||
# 融资融券
|
||
if advanced_data.get('margin') and len(advanced_data['margin']) > 0:
|
||
latest_margin = advanced_data['margin'][0]
|
||
advanced_summary += f"融资融券（{latest_margin.get('trade_date', '最近')}）：\n"
|
||
advanced_summary += f" 融资余额: {latest_margin.get('rzye', 'N/A')}元\n"
|
||
advanced_summary += f" 融券余额: {latest_margin.get('rqye', 'N/A')}元\n\n"
|
||
|
||
else:
|
||
advanced_summary = "\n【高级财务数据】\n暂无高级数据\n"
|
||
|
||
# 构建详细的分析提示
|
||
prompt = f"""你是一位专业的股票分析师。请对{data['stock_name']}({data['stock_code']})进行全面分析，用简洁专业但易懂的语言回答。
|
||
|
||
用户问题：{user_message}
|
||
|
||
【实时行情数据】
|
||
数据来源：Tushare Pro API
|
||
交易日期：{quote_date}
|
||
{json.dumps(data.get('quote'), ensure_ascii=False, indent=2) if data.get('quote') else '数据获取失败'}
|
||
|
||
【技术指标数据】
|
||
数据来源：Tushare Pro API（基于历史K线数据计算）
|
||
计算截止日期：{quote_date}
|
||
{json.dumps(data.get('technical'), ensure_ascii=False, indent=2) if data.get('technical') else '数据获取失败'}
|
||
|
||
【基本面数据】
|
||
数据来源：Tushare Pro API
|
||
{json.dumps(data.get('fundamental'), ensure_ascii=False, indent=2) if data.get('fundamental') else '数据获取失败'}
|
||
{advanced_summary}
|
||
|
||
请按以下结构进行分析：
|
||
|
||
## 一、基本面分析
|
||
分段说明公司情况，每个要点独立成段。
|
||
|
||
## 二、技术面分析（数据截止：{quote_date}）
|
||
使用清晰的分段结构，每个技术指标独立成段。
|
||
|
||
## 三、市场情绪分析
|
||
分段分析市场情绪和资金流向。
|
||
|
||
## 四、投资建议
|
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基于分析给出具体的操作建议和点位。
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写作要求：
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1. 语言简洁专业但易懂
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2. 分析客观理性，基于数据
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3. 每个分析点独立成段
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4. 控制在600-800字
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5. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。"
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"""
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# 流式调用LLM（同步生成器，使用线程避免阻塞）
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import asyncio
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stream = llm_service.chat_stream(
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messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
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temperature=0.7,
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max_tokens=2000
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)
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# 在线程中迭代同步生成器，避免阻塞事件循环
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loop = asyncio.get_event_loop()
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for chunk in stream:
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# 每次yield后让出控制权
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await asyncio.sleep(0)
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yield chunk
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async def _llm_us_stock_analysis_stream(self, data: Dict[str, Any], user_message: str):
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"""使用LLM流式分析美股"""
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from datetime import datetime
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current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
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symbol = data.get("symbol", "")
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name = data.get("name", "")
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sector = data.get("sector", "")
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industry = data.get("industry", "")
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current_price = data.get("current_price", 0)
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change = data.get("change", 0)
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change_pct = data.get("change_percent", 0)
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volume = data.get("volume", 0)
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market_cap = data.get("market_cap", 0)
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pe_ratio = data.get("pe_ratio", 0)
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pb_ratio = data.get("pb_ratio", 0)
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dividend_yield = data.get("dividend_yield", 0)
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week_52_high = data.get("52_week_high", 0)
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week_52_low = data.get("52_week_low", 0)
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technical = data.get("technical_indicators", {})
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description = data.get("description", "")
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market_cap_str = f"${market_cap / 1e9:.2f}B" if market_cap > 1e9 else f"${market_cap / 1e6:.2f}M"
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prompt = f"""你是一位专业的美股分析师。请基于以下数据对 {name} ({symbol}) 进行全面分析。
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**重要提示：当前日期是 {current_time}，请在分析中使用这个日期，不要使用其他日期。**
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【基本信息】
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股票代码：{symbol}
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公司名称：{name}
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所属行业：{sector} - {industry}
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公司简介：{description[:300] if description else '暂无'}
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【实时行情】（数据时间：{current_time}）
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当前价格：${current_price:.2f}
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涨跌额：${change:.2f}
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涨跌幅：{change_pct:.2f}%
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成交量：{volume:,}
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市值：{market_cap_str}
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【估值指标】
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市盈率(PE)：{f"{pe_ratio:.2f}" if pe_ratio else '暂无'}
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市净率(PB)：{f"{pb_ratio:.2f}" if pb_ratio else '暂无'}
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股息率：{f"{dividend_yield * 100:.2f}%" if dividend_yield else '暂无'}
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52周最高：${week_52_high:.2f}
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52周最低：${week_52_low:.2f}
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【技术指标】
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MA5：{f"${technical.get('ma5'):.2f}" if technical.get('ma5') else '计算中'}
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MA10：{f"${technical.get('ma10'):.2f}" if technical.get('ma10') else '计算中'}
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MA20：{f"${technical.get('ma20'):.2f}" if technical.get('ma20') else '计算中'}
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MA60：{f"${technical.get('ma60'):.2f}" if technical.get('ma60') else '计算中'}
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RSI：{f"{technical.get('rsi'):.2f}" if technical.get('rsi') else '计算中'}
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MACD：{f"{technical.get('macd'):.4f}" if technical.get('macd') else '计算中'}
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用户问题：{user_message}
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请提供专业的分析报告，包括：
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## 📊 行情概览
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简要总结当前股价表现和市场表现（2-3句话）
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## 💼 公司基本面
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- 行业地位和竞争优势
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- 估值水平分析（PE、PB是否合理）
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- 盈利能力和成长性
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## 📈 技术面分析
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- 当前趋势判断（基于均线系统）
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- 关键支撑位和压力位
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- RSI和MACD信号解读
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## 💡 投资建议
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- 短期操作建议（1-2周）
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- 中期投资价值（1-3个月）
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- 风险提示
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写作要求：
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1. 语言专业但易懂，避免过度修饰
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2. 分析客观理性，基于数据和事实
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3. 每个部分独立成段，段落间用空行分隔
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4. 控制在500-600字
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5. **不要在报告中添加日期标题，直接开始分析内容**
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6. 最后声明："以上分析仅供参考，不构成投资建议。美股投资有风险，请谨慎决策。"
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"""
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# 流式调用LLM（同步生成器，使用线程避免阻塞）
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import asyncio
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stream = llm_service.chat_stream(
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messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
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temperature=0.7,
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max_tokens=2000
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)
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# 在线程中迭代同步生成器，避免阻塞事件循环
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for chunk in stream:
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# 每次yield后让出控制权
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await asyncio.sleep(0)
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yield chunk
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# 创建全局实例
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smart_agent = SmartStockAgent()
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