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# AI 研判模块
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import json
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import requests
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from typing import Dict, Optional, List
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from qihuo_analyzer.utils.config_manager import config_manager
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from qihuo_analyzer.core.models import AnalysisResult
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class DeepseekAgent:
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"""DeepSeek AI 研判代理"""
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def __init__(self):
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self.api_key = config_manager.deepseek_api_key
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self.api_url = config_manager.deepseek_api_url
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self.headers = {
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'Content-Type': 'application/json',
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'Authorization': f'Bearer {self.api_key}'
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}
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def analyze_market(self, market_data: Dict, technical_indicators: Dict,
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trend_analysis: Dict, risk_metrics: Dict) -> Dict:
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"""分析市场"""
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# 构建提示词
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prompt = self._build_analysis_prompt(market_data, technical_indicators, trend_analysis, risk_metrics)
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# 调用API
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response = self._call_deepseek_api(prompt)
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# 解析结果
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analysis_result = self._parse_analysis_result(response)
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return analysis_result
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def generate_trade_recommendation(self, analysis_result: Dict) -> Dict:
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"""生成交易建议"""
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# 构建提示词
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prompt = self._build_recommendation_prompt(analysis_result)
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# 调用API
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response = self._call_deepseek_api(prompt)
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# 解析结果
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recommendation = self._parse_recommendation_result(response)
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return recommendation
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def _build_analysis_prompt(self, market_data: Dict, technical_indicators: Dict,
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trend_analysis: Dict, risk_metrics: Dict) -> str:
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"""构建分析提示词"""
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prompt = f"""# 期货市场分析任务
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你是一位专业的期货市场分析师，需要基于以下多维度数据对市场进行综合研判。
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## 1. 市场基本数据
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- 品种：{market_data.get('symbol', '未知')}
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- 最新价格：{market_data.get('latest_price', '未知')}
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- 成交量：{market_data.get('volume', '未知')}
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- 持仓量：{market_data.get('open_interest', '未知')}
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- 时间周期：{market_data.get('timeframe', '未知')}
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## 2. 技术指标数据
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- MACD：{json.dumps(technical_indicators.get('macd', {}), ensure_ascii=False)}
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- RSI：{technical_indicators.get('rsi', '未知')}
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- 布林带：{json.dumps(technical_indicators.get('bollinger', {}), ensure_ascii=False)}
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- KDJ：{json.dumps(technical_indicators.get('kdj', {}), ensure_ascii=False)}
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- ATR：{technical_indicators.get('atr', '未知')}
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## 3. 趋势分析数据
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- ADX：{trend_analysis.get('adx', '未知')}
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- 趋势强度：{trend_analysis.get('trend_strength', '未知')}
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- 趋势方向：{trend_analysis.get('trend_direction', '未知')}
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- 双均线关系：{trend_analysis.get('ma_relationship', '未知')}
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- 多周期共振：{json.dumps(trend_analysis.get('multi_period_analysis', {}), ensure_ascii=False)}
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- 综合趋势：{trend_analysis.get('overall_trend', '未知')}
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- 胜率：{trend_analysis.get('win_rate', '未知')}%
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## 4. 风险指标数据
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- 止损位：{risk_metrics.get('stop_loss', '未知')}
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- 目标价：{risk_metrics.get('target_price', '未知')}
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- 盈亏比：{risk_metrics.get('profit_loss_ratio', '未知')}
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- 建议仓位：{risk_metrics.get('position_size', '未知')}
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- 风险比例：{risk_metrics.get('risk_ratio', '未知')}%
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## 分析要求
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1. **趋势判断**：基于多维度数据，判断当前市场的主要趋势
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2. **胜率评估**：评估当前交易机会的胜率
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3. **风险预警**：识别潜在的风险因素
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4. **交易建议**：给出具体的交易方向、仓位、止损止盈建议
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5. **逻辑解释**：详细说明分析逻辑和依据
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请以JSON格式输出分析结果，包含以下字段：
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- trend_judgment：趋势判断
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- win_rate_assessment：胜率评估
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- risk_warning：风险预警
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- trade_recommendation：交易建议
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- analysis_logic：分析逻辑
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"""
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return prompt
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def _build_recommendation_prompt(self, analysis_result: Dict) -> str:
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"""构建建议提示词"""
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prompt = f"""# 期货交易建议生成任务
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基于以下市场分析结果，生成详细的交易建议。
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## 分析结果
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{json.dumps(analysis_result, ensure_ascii=False, indent=2)}
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## 建议要求
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1. **明确的交易方向**：做多/做空/观望
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2. **具体的入场点位**：基于技术分析的合理入场点
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3. **严格的止损设置**：基于ATR的动态止损
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4. **合理的止盈目标**：基于压力支撑位的目标价
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5. **科学的仓位管理**：基于账户资金的风险控制
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6. **详细的执行计划**：包括入场时机、加仓策略、出场条件
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7. **风险提示**：潜在的风险因素和应对措施
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请以JSON格式输出交易建议，包含以下字段：
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- direction：交易方向
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- entry_price：入场价格
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- stop_loss：止损价格
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- target_price：目标价格
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- position_size：仓位大小
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- execution_plan：执行计划
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- risk_tips：风险提示
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"""
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return prompt
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def _call_deepseek_api(self, prompt: str) -> str:
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"""调用DeepSeek API"""
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# 如果没有API密钥，返回模拟结果
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if not self.api_key:
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return self._get_mock_response(prompt)
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payload = {
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'model': 'deepseek-chat',
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'messages': [
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{
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'role': 'system',
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|
'content': '你是一位专业的期货市场分析师，精通技术分析和基本面分析，能够基于多维度数据提供准确的市场研判和交易建议。'
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},
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|
|
{
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|
|
'role': 'user',
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|
|
'content': prompt
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|
|
}
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|
|
],
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|
'temperature': 0.3,
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|
'max_tokens': 2000,
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|
|
'top_p': 0.9
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|
}
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try:
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response = requests.post(
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self.api_url,
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headers=self.headers,
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json=payload,
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timeout=30
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)
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response.raise_for_status()
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result = response.json()
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return result['choices'][0]['message']['content']
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except Exception as e:
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print(f"API调用失败：{e}")
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return self._get_mock_response(prompt)
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def _get_mock_response(self, prompt: str) -> str:
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"""获取模拟响应"""
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# 模拟分析结果
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if '市场分析任务' in prompt:
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return json.dumps({
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'trend_judgment': '震荡偏多',
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'win_rate_assessment': '65%',
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|
'risk_warning': '短期波动较大，注意止损',
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|
'trade_recommendation': '轻仓做多',
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'analysis_logic': '基于MACD金叉、RSI中性偏多、双均线金叉等信号，综合判断震荡偏多趋势'
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}, ensure_ascii=False)
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# 模拟建议结果
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elif '交易建议生成任务' in prompt:
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return json.dumps({
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'direction': 'long',
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'entry_price': 3500,
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|
'stop_loss': 3450,
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|
'target_price': 3600,
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|
'position_size': 2,
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|
'execution_plan': '回调至3480附近入场，止损设置在3450，目标位3600，突破3600后可加仓',
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|
'risk_tips': '若跌破3450，立即止损；若成交量萎缩，考虑提前出场'
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}, ensure_ascii=False)
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|
else:
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return json.dumps({
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|
'error': '未知任务类型'
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}, ensure_ascii=False)
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def _parse_analysis_result(self, response: str) -> Dict:
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"""解析分析结果"""
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try:
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|
# 尝试直接解析JSON
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return json.loads(response)
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|
except json.JSONDecodeError:
|
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|
# 如果不是纯JSON，提取JSON部分
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import re
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json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', response)
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|
|
if json_match:
|
|
|
try:
|
|
|
return json.loads(json_match.group())
|
|
|
except json.JSONDecodeError:
|
|
|
return {'error': '解析失败'}
|
|
|
else:
|
|
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return {'error': '无有效JSON'}
|
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|
|
def _parse_recommendation_result(self, response: str) -> Dict:
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|
|
"""解析建议结果"""
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|
try:
|
|
|
# 尝试直接解析JSON
|
|
|
return json.loads(response)
|
|
|
except json.JSONDecodeError:
|
|
|
# 如果不是纯JSON，提取JSON部分
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|
import re
|
|
|
json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', response)
|
|
|
if json_match:
|
|
|
try:
|
|
|
return json.loads(json_match.group())
|
|
|
except json.JSONDecodeError:
|
|
|
return {'error': '解析失败'}
|
|
|
else:
|
|
|
return {'error': '无有效JSON'}
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def fuse_multidimensional_data(self, data_sources: List[Dict]) -> Dict:
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"""融合多维度数据"""
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# 构建融合提示词
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prompt = f"""# 多维度数据融合任务
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请将以下多个数据源的数据进行融合分析，提取关键信息，形成综合的市场判断。
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## 数据源
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{json.dumps(data_sources, ensure_ascii=False, indent=2)}
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## 融合要求
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1. **数据一致性检查**：检查各数据源之间的一致性
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2. **关键信息提取**：提取各数据源的关键信息
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3. **综合判断形成**：基于融合数据形成综合市场判断
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4. **不确定性评估**：评估数据的不确定性和风险
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请以JSON格式输出融合结果，包含以下字段：
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- fused_data：融合后的数据
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- key_insights：关键洞察
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- comprehensive_judgment：综合判断
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- uncertainty_assessment：不确定性评估
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"""
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# 调用API
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response = self._call_deepseek_api(prompt)
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# 解析结果
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fused_result = self._parse_analysis_result(response)
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return fused_result
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def generate_market_insights(self, historical_data: List[Dict], current_data: Dict) -> Dict:
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"""生成市场洞察"""
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# 构建提示词
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prompt = f"""# 市场洞察生成任务
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基于以下历史数据和当前数据，生成深度的市场洞察。
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## 历史数据
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{json.dumps(historical_data, ensure_ascii=False, indent=2)}
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## 当前数据
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{json.dumps(current_data, ensure_ascii=False, indent=2)}
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## 洞察要求
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1. **趋势变化分析**：分析市场趋势的变化
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2. **关键转折点识别**：识别重要的市场转折点
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3. **异常情况检测**：检测异常的市场行为
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4. **未来走势预测**：基于历史和当前数据预测未来走势
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5. **投资机会挖掘**：挖掘潜在的投资机会
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请以JSON格式输出市场洞察，包含以下字段：
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- trend_analysis：趋势分析
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- turning_points：转折点分析
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- anomalies：异常检测
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- future_prediction：未来预测
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|
- investment_opportunities：投资机会
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|
"""
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|
|
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|
|
# 调用API
|
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|
response = self._call_deepseek_api(prompt)
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|
# 解析结果
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insights = self._parse_analysis_result(response)
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|
return insights
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