o4

app.py

@@ -17,7 +17,7 @@ import pandas as pd
 import dotenv
 dotenv.load_dotenv()
 
-# --- 新版 Prompt ---
+# --- 新版 Prompt（改為人類可讀的非 JSON 輸出） ---
 FUNDAMENTAL_ANALYST_PROMPT = """
 You are a fundamental analyst specializing in evaluating company (whose symbol is {company}) performance based on stock prices, technical indicators, financial metrics, recent news, industry trends, competitor positioning, and financial ratios. Your task is to provide a comprehensive summary.
 
@@ -47,35 +47,43 @@ You have access to the following tools:
 
 ---
 
-### Output Format : 以下請用繁體中文輸出
-{
-  "stock": "<Stock Symbol>",
-  "price_analysis": "<股票價格趨勢與技術指標分析>",
-  "technical_analysis": "<技術指標分析與見解>",
-  "financial_analysis": {
-      "profitability_ratios": "<獲利能力比率分析>",
-      "liquidity_ratios": "<流動性比率分析>",
-      "solvency_ratios": "<償債能力比率分析>",
-      "efficiency_ratios": "<營運效率比率分析>",
-      "market_ratios": "<市場表現比率分析>",
-      "summary": "<財務整體健康狀況與分析結論>"
-  },
-  "news_analysis": "<近期新聞摘要與其對股價的潛在影響>",
-  "industry_analysis": "<產業趨勢、成長動力與潛在風險>",
-  "competitor_analysis": "<主要競爭對手比較與市場地位分析>",
-  "final_summary": "<整體綜合結論與投資建議>",
-  "Asked Question Answer": "<根據上述分析的具體回答>"
-}
+### Output Format: 以下請用繁體中文輸出，且以「易讀文字段落/清單」方式呈現 (非 JSON)：
+請根據以下結構，撰寫一份詳細的分析報告：
 
----
+1. 【股票代碼】  
+   - 說明：顯示本次分析所針對的股票代號。
 
-### Guidelines:
-- Use the provided tools for data. If any data is unavailable, clearly state so in the respective section.
-- Ensure the analysis is objective, data-driven, and free of speculative language.
-- Keep responses concise but informative. Highlight actionable insights and risks.
-- Output should be structured, easy to read, and in Traditional Chinese.
-"""
+2. 【股票價格趨勢與技術指標分析】  
+   - 說明：闡述近期股價變化趨勢、波動情況，並搭配 RSI、MACD、VWAP 等技術指標，提供觀察與解讀。
+
+3. 【技術指標分析與見解】  
+   - 說明：進一步解釋 RSI、MACD 等所呈現的訊號，與可能的後續走勢。
+
+4. 【財務分析】  
+   - 4.1 獲利能力比率分析  
+   - 4.2 流動性比率分析  
+   - 4.3 償債能力比率分析  
+   - 4.4 營運效率比率分析  
+   - 4.5 市場表現比率分析  
+   - 4.6 總結財務健康狀況
+
+5. 【新聞分析】  
+   - 說明：列出近期相關新聞及其對股價、企業形象可能產生的影響。
 
+6. 【產業分析】  
+   - 說明：討論產業趨勢、發展動能與可能風險。
+
+7. 【競爭對手分析】  
+   - 說明：比較主要競爭對手之優勢與劣勢，以及對目標公司的影響。
+
+8. 【最終結論與投資建議】  
+   - 說明：歸納整體分析結果，給出投資人應採取之行動或建議。
+
+9. 【回答使用者問題】  
+   - 針對「Should I buy this stock?」之回應，提出依據上述分析的結論性建議。
+
+※ 請確保敘述完整、清晰、條理分明、方便一般讀者閱讀。同時避免使用 JSON 格式，改以段落或清單式敘述。
+"""
 
 def period_to_start_end(period_str: str):
     """
@@ -93,7 +101,6 @@ def period_to_start_end(period_str: str):
         start = now - dt.timedelta(weeks=13)
     return start, now
 
-
 def get_stock_prices(ticker: str, period: str = "3mo") -> Union[Dict, str]:
     """Fetches historical stock price data and technical indicators for a given ticker."""
     try:
@@ -184,12 +191,10 @@ def get_stock_prices(ticker: str, period: str = "3mo") -> Union[Dict, str]:
             "stock_price": df_for_output.to_dict(orient="records"),
             "indicators": indicators
         }
-
     except Exception as e:
         print(f"[get_stock_prices] Exception: {str(e)}")
         return f"Error fetching price data: {str(e)}"
 
-
 def get_financial_news(ticker: str) -> Union[Dict, str]:
     """Fetches the latest financial news related to a given ticker."""
     try:
@@ -201,23 +206,23 @@ def get_financial_news(ticker: str) -> Union[Dict, str]:
             print("[get_financial_news] No news data returned from yfinance.")
             return {"news": "No recent news found."}
 
-        # 只取最新5則新聞
+        # 詳細列印前 5 則新聞資訊
         latest_news = []
-        for item in news[:5]:
+        for i, item in enumerate(news[:5], start=1):
+            print(f"[get_financial_news] News item {i} RAW: {json.dumps(item, indent=2)}")
             latest_news.append({
-                "title": item.get('title'),
-                "publisher": item.get('publisher'),
-                "link": item.get('link'),
-                "published_date": item.get('providerPublishTime')
+                "title": item.get("title"),
+                "publisher": item.get("publisher"),
+                "link": item.get("link"),
+                "published_date": item.get("providerPublishTime")
             })
 
-        print(f"[get_financial_news] Found {len(latest_news)} news items.")
+        print(f"[get_financial_news] Found {len(latest_news)} news items (detailed above).")
         return {"news": latest_news}
     except Exception as e:
         print(f"[get_financial_news] Exception: {str(e)}")
         return f"Error fetching news: {str(e)}"
 
-
 def get_financial_metrics(ticker: str) -> Union[Dict, str]:
     """Fetches key financial ratios for a given ticker."""
     try:
@@ -225,7 +230,6 @@ def get_financial_metrics(ticker: str) -> Union[Dict, str]:
         stock = yf.Ticker(ticker)
         info = stock.info
 
-        # 顯示完整 info 以便除錯
         print(f"[get_financial_metrics] Info returned:\n{json.dumps(info, indent=2)}")
 
         return {
@@ -238,11 +242,10 @@ def get_financial_metrics(ticker: str) -> Union[Dict, str]:
         print(f"[get_financial_metrics] Exception: {str(e)}")
         return f"Error fetching ratios: {str(e)}"
 
-
 def analyze_stock(api_key: str, ticker: str, period: str) -> str:
     """
     根據輸入的 LLM API key、股票代號與時間區間，抓取各項資料後，
-    組合成分析 Prompt 呼叫 LLM，最後回傳基本面分析結果。
+    組合成分析 Prompt 呼叫 LLM，最後回傳『易讀文字段落』的基本面分析結果。
     """
     try:
         # 建立 LLM 實例
@@ -278,13 +281,11 @@ def analyze_stock(api_key: str, ticker: str, period: str) -> str:
         print("[analyze_stock] Sending prompt to LLM...")
         response = llm.invoke(analysis_prompt)
 
-        return response.content
-
+        return response.content  # 回傳「非 JSON」的易讀文字段落
     except Exception as e:
         print(f"[analyze_stock] Exception: {str(e)}")
         return f"分析過程中發生錯誤: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
 
-
 # --- Gradio 介面 ---
 iface = gr.Interface(
     fn=analyze_stock,
@@ -295,7 +296,7 @@ iface = gr.Interface(
     ],
     outputs=gr.Textbox(label="基本面分析結果"),
     title="股票基本面分析 App",
-    description="輸入您的 LLM API key、股票代號與時間區間，取得該股票的基本面分析報告。"
+    description="輸入您的 LLM API key、股票代號與時間區間，取得該股票的分析報告（非 JSON、易讀文字段落）。"
 )
 
 if __name__ == "__main__":