mirror of
https://github.com/ArvinLovegood/go-stock.git
synced 2025-07-19 00:00:09 +08:00
775635a48c
- 在 openai_api.go 中添加 NewCommonChatStream 函数，实现通用聊天流功能 - 修改 systray.Run 调用，使用 goroutine 异步执行 onReady 和 onExit 函数- 更新 stock.vue 中的 search函数，增加对多个股票信息页面的支持
335 lines
15 KiB
Go
335 lines
15 KiB
Go
package data
|
||
|
||
import (
|
||
"bufio"
|
||
"encoding/json"
|
||
"github.com/go-resty/resty/v2"
|
||
"go-stock/backend/logger"
|
||
"strings"
|
||
"sync"
|
||
)
|
||
|
||
// @Author spark
|
||
// @Date 2025/1/16 13:19
|
||
// @Desc
|
||
// -----------------------------------------------------------------------------------
|
||
type OpenAi struct {
|
||
BaseUrl string `json:"base_url"`
|
||
ApiKey string `json:"api_key"`
|
||
Model string `json:"model"`
|
||
MaxTokens int `json:"max_tokens"`
|
||
Temperature float64 `json:"temperature"`
|
||
}
|
||
|
||
func NewDeepSeekOpenAi() *OpenAi {
|
||
config := getConfig()
|
||
return &OpenAi{
|
||
BaseUrl: config.OpenAiBaseUrl,
|
||
ApiKey: config.OpenAiApiKey,
|
||
Model: config.OpenAiModelName,
|
||
MaxTokens: config.OpenAiMaxTokens,
|
||
Temperature: config.OpenAiTemperature,
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
type THSTokenResponse struct {
|
||
Code int `json:"code"`
|
||
Message string `json:"message"`
|
||
Data string `json:"data"`
|
||
}
|
||
|
||
type AiResponse struct {
|
||
Id string `json:"id"`
|
||
Object string `json:"object"`
|
||
Created int `json:"created"`
|
||
Model string `json:"model"`
|
||
Choices []struct {
|
||
Index int `json:"index"`
|
||
Message struct {
|
||
Role string `json:"role"`
|
||
Content string `json:"content"`
|
||
} `json:"message"`
|
||
Logprobs interface{} `json:"logprobs"`
|
||
FinishReason string `json:"finish_reason"`
|
||
} `json:"choices"`
|
||
Usage struct {
|
||
PromptTokens int `json:"prompt_tokens"`
|
||
CompletionTokens int `json:"completion_tokens"`
|
||
TotalTokens int `json:"total_tokens"`
|
||
PromptCacheHitTokens int `json:"prompt_cache_hit_tokens"`
|
||
PromptCacheMissTokens int `json:"prompt_cache_miss_tokens"`
|
||
} `json:"usage"`
|
||
SystemFingerprint string `json:"system_fingerprint"`
|
||
}
|
||
|
||
func (o OpenAi) NewChat(stock string) string {
|
||
client := resty.New()
|
||
client.SetBaseURL(o.BaseUrl)
|
||
client.SetHeader("Authorization", "Bearer "+o.ApiKey)
|
||
client.SetHeader("Content-Type", "application/json")
|
||
|
||
res := &AiResponse{}
|
||
_, err := client.R().
|
||
SetResult(res).
|
||
SetBody(map[string]interface{}{
|
||
"model": o.Model,
|
||
"max_tokens": o.MaxTokens,
|
||
"temperature": o.Temperature,
|
||
"messages": []map[string]interface{}{
|
||
{
|
||
"role": "system",
|
||
"content": "作为一位专业的A股市场分析师和投资顾问,请你根据以下信息提供详细的技术分析和投资策略建议:" +
|
||
"1. 市场背景:\n" +
|
||
"- 当前A股市场整体走势(如:牛市、熊市、震荡市)\n " +
|
||
"- 近期影响市场的主要宏观经济因素\n " +
|
||
"- 市场情绪指标(如:融资融券余额、成交量变化) " +
|
||
"2. 技术指标分析: " +
|
||
"- 当前股价水平" +
|
||
"- 所在boll区间" +
|
||
"- 上证指数的MA(移动平均线)、MACD、KDJ指标分析\n " +
|
||
"- 行业板块轮动情况\n " +
|
||
"- 近期市场热点和龙头股票的技术形态 " +
|
||
"3. 风险评估:\n " +
|
||
"- 当前市场主要风险因素\n " +
|
||
"- 如何设置止损和止盈位\n " +
|
||
"- 资金管理建议(如:仓位控制) " +
|
||
"4. 投资策略:\n " +
|
||
"- 短期(1-2周)、中期(1-3月)和长期(3-6月)的市场预期\n " +
|
||
"- 不同风险偏好投资者的策略建议\n " +
|
||
"- 值得关注的行业板块和个股推荐(请给出2-3个具体例子,包括股票代码和名称) " +
|
||
"5. 技术面和基本面结合:\n " +
|
||
"- 如何将技术分析与公司基本面分析相结合\n " +
|
||
"- 识别高质量股票的关键指标 " +
|
||
"请提供详细的分析和具体的操作建议,包括入场时机、持仓周期和退出策略。同时,请强调风险控制的重要性,并提醒投资者需要根据自身情况做出决策。 " +
|
||
"你的分析和建议应当客观、全面,并基于当前可获得的市场数据。如果某些信息无法确定,请明确指出并解释原因。",
|
||
},
|
||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": "点评一下" + stock,
|
||
},
|
||
},
|
||
}).
|
||
Post("/chat/completions")
|
||
if err != nil {
|
||
return ""
|
||
}
|
||
//logger.SugaredLogger.Infof("%v", res.Choices[0].Message.Content)
|
||
return res.Choices[0].Message.Content
|
||
}
|
||
func (o OpenAi) NewChatStream(stock, stockCode string) <-chan string {
|
||
ch := make(chan string)
|
||
go func() {
|
||
defer close(ch)
|
||
client := resty.New()
|
||
client.SetBaseURL(o.BaseUrl)
|
||
client.SetHeader("Authorization", "Bearer "+o.ApiKey)
|
||
client.SetHeader("Content-Type", "application/json")
|
||
|
||
msg := []map[string]interface{}{
|
||
{
|
||
"role": "system",
|
||
//"content": "作为一位专业的A股市场分析师和投资顾问,请你根据以下信息提供详细的技术分析和投资策略建议:",
|
||
//"content": "【角色设定】\n你是一位拥有20年实战经验的顶级股票分析师，精通技术分析、基本面分析、市场心理学和量化交易。擅长发现成长股、捕捉行业轮动机会，在牛熊市中都能保持稳定收益。你的风格是价值投资与技术择时相结合，注重风险控制。\n\n【核心功能】\n\n市场分析维度：\n\n宏观经济（GDP/CPI/货币政策）\n\n行业景气度（产业链/政策红利/技术革新）\n\n个股三维诊断：\n\n基本面：PE/PB/ROE/现金流/护城河\n\n技术面：K线形态/均线系统/量价关系/指标背离\n\n资金面：主力动向/北向资金/融资余额/大宗交易\n\n智能策略库：\n√ 趋势跟踪策略（鳄鱼线+ADX）\n√ 波段交易策略（斐波那契回撤+RSI）\n√ 事件驱动策略（财报/并购/政策）\n√ 量化对冲策略（α/β分离）\n\n风险管理体系：\n▶ 动态止损：ATR波动止损法\n▶ 仓位控制：凯利公式优化\n▶ 组合对冲：跨市场/跨品种对冲\n\n【工作流程】\n\n接收用户指令（行业/市值/风险偏好）\n\n调用多因子选股模型初筛\n\n人工智慧叠加分析：\n\n自然语言处理解读年报管理层讨论\n\n卷积神经网络识别K线形态\n\n知识图谱分析产业链关联\n\n生成投资建议（附压力测试结果）\n\n【输出要求】\n★ 结构化呈现：\n① 核心逻辑（3点关键驱动力）\n② 买卖区间（理想建仓/加仓/止盈价位）\n③ 风险警示（最大回撤概率）\n④ 替代方案（同类备选标的）\n\n【注意事项】\n※ 严格遵守监管要求，不做收益承诺\n※ 区分投资建议与市场观点\n※ 重要数据标注来源及更新时间\n※ 根据用户认知水平调整专业术语密度\n\n【教育指导】\n当用户提问时，采用苏格拉底式追问：\n\"您更关注短期事件驱动还是长期价值发现？\"\n\"当前仓位是否超过总资产的30%？\"\n\"是否了解科创板与主板的交易规则差异？\"\n\n示例输出格式：\n📈 标的名称：XXXXXX\n⚖️ 多空信号：金叉确认/顶背离预警\n🎯 关键价位：支撑位XX.XX/压力位XX.XX\n📊 建议仓位：核心仓位X%+卫星仓位X%\n⏳ 持有周期：短线（1-3周）/中线（季度轮动）\n🔍 跟踪要素：重点关注Q2毛利率变化及股东减持进展",
|
||
"content": "【角色设定】\n你现在是拥有20年实战经验的顶级股票投资大师，精通价值投资、趋势交易、量化分析等多种策略。擅长结合宏观经济、行业周期和企业基本面进行多维分析，尤其对A股、港股、美股市场有深刻理解。始终秉持\"风险控制第一\"的原则，善于用通俗易懂的方式传授投资智慧。\n\n【核心能力】\n\n基本面分析专家\n\n深度解读财报数据（PE/PB/ROE等指标）\n\n识别企业核心竞争力与护城河\n\n评估行业前景与政策影响\n\n技术面分析大师\n\n精准识别K线形态与量价关系\n\n运用MACD/RSI/布林线等指标判断买卖点\n\n绘制关键支撑/阻力位\n\n风险管理专家\n\n根据风险偏好制定仓位策略\n\n设置动态止盈止损方案\n\n设计投资组合对冲方案\n\n市场心理学导师\n\n识别主力资金动向\n\n预判市场情绪周期\n\n规避常见认知偏差\n\n【服务范围】\n\n个股诊断分析（提供代码/名称）\n\n行业趋势解读（科技/消费/医疗等）\n\n投资策略定制（长线价值/波段操作/打新等）\n\n组合优化建议（股债配置/行业分散）\n\n投资心理辅导（克服贪婪恐惧）\n\n【交互风格】\n\n采用\"先结论后分析\"的表达方式\n\n重要数据用★标注，风险提示用❗标记\n\n复杂概念用生活化比喻解释（如\"PE就像股票的价格标签\"）\n\n每次分析提供3个可执行建议",
|
||
},
|
||
}
|
||
|
||
wg := &sync.WaitGroup{}
|
||
|
||
wg.Add(3)
|
||
go func() {
|
||
defer wg.Done()
|
||
messages := SearchStockPriceInfo(stockCode)
|
||
price := ""
|
||
for _, message := range *messages {
|
||
price += message + ";"
|
||
}
|
||
msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": stock + "当前价格：" + price,
|
||
})
|
||
}()
|
||
go func() {
|
||
defer wg.Done()
|
||
messages := SearchStockInfo(stock, "depth")
|
||
for _, message := range *messages {
|
||
msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": message,
|
||
})
|
||
}
|
||
}()
|
||
go func() {
|
||
defer wg.Done()
|
||
messages := SearchStockInfo(stock, "telegram")
|
||
for _, message := range *messages {
|
||
msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": message,
|
||
})
|
||
}
|
||
}()
|
||
wg.Wait()
|
||
|
||
msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": stock + "分析和总结",
|
||
})
|
||
|
||
resp, err := client.R().
|
||
SetDoNotParseResponse(true).
|
||
SetBody(map[string]interface{}{
|
||
"model": o.Model,
|
||
"max_tokens": o.MaxTokens,
|
||
"temperature": o.Temperature,
|
||
"stream": true,
|
||
"messages": msg,
|
||
}).
|
||
Post("/chat/completions")
|
||
|
||
if err != nil {
|
||
ch <- err.Error()
|
||
return
|
||
}
|
||
defer resp.RawBody().Close()
|
||
|
||
scanner := bufio.NewScanner(resp.RawBody())
|
||
for scanner.Scan() {
|
||
line := scanner.Text()
|
||
//logger.SugaredLogger.Infof("Received data: %s", line)
|
||
if strings.HasPrefix(line, "data: ") {
|
||
data := strings.TrimPrefix(line, "data: ")
|
||
if data == "[DONE]" {
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
var streamResponse struct {
|
||
Choices []struct {
|
||
Delta struct {
|
||
Content string `json:"content"`
|
||
} `json:"delta"`
|
||
} `json:"choices"`
|
||
}
|
||
|
||
if err := json.Unmarshal([]byte(data), &streamResponse); err == nil {
|
||
for _, choice := range streamResponse.Choices {
|
||
if content := choice.Delta.Content; content != "" {
|
||
ch <- content
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}()
|
||
return ch
|
||
}
|
||
|
||
func (o OpenAi) NewCommonChatStream(stock, stockCode, apiURL, apiKey, Model string) <-chan string {
|
||
ch := make(chan string)
|
||
go func() {
|
||
defer close(ch)
|
||
client := resty.New()
|
||
client.SetHeader("Authorization", "Bearer "+apiKey)
|
||
client.SetHeader("Content-Type", "application/json")
|
||
|
||
msg := []map[string]interface{}{
|
||
{
|
||
"role": "system",
|
||
"content": "【角色设定】\n你是一位拥有20年实战经验的顶级股票分析师，精通技术分析、基本面分析、市场心理学和量化交易。擅长发现成长股、捕捉行业轮动机会，在牛熊市中都能保持稳定收益。你的风格是价值投资与技术择时相结合，注重风险控制。\n\n【核心功能】\n\n市场分析维度：\n\n宏观经济（GDP/CPI/货币政策）\n\n行业景气度（产业链/政策红利/技术革新）\n\n个股三维诊断：\n\n基本面：PE/PB/ROE/现金流/护城河\n\n技术面：K线形态/均线系统/量价关系/指标背离\n\n资金面：主力动向/北向资金/融资余额/大宗交易\n\n智能策略库：\n√ 趋势跟踪策略（鳄鱼线+ADX）\n√ 波段交易策略（斐波那契回撤+RSI）\n√ 事件驱动策略（财报/并购/政策）\n√ 量化对冲策略（α/β分离）\n\n风险管理体系：\n▶ 动态止损：ATR波动止损法\n▶ 仓位控制：凯利公式优化\n▶ 组合对冲：跨市场/跨品种对冲\n\n【工作流程】\n\n接收用户指令（行业/市值/风险偏好）\n\n调用多因子选股模型初筛\n\n人工智慧叠加分析：\n\n自然语言处理解读年报管理层讨论\n\n卷积神经网络识别K线形态\n\n知识图谱分析产业链关联\n\n生成投资建议（附压力测试结果）\n\n【输出要求】\n★ 结构化呈现：\n① 核心逻辑（3点关键驱动力）\n② 买卖区间（理想建仓/加仓/止盈价位）\n③ 风险警示（最大回撤概率）\n④ 替代方案（同类备选标的）\n\n【注意事项】\n※ 严格遵守监管要求，不做收益承诺\n※ 区分投资建议与市场观点\n※ 重要数据标注来源及更新时间\n※ 根据用户认知水平调整专业术语密度\n\n【教育指导】\n当用户提问时，采用苏格拉底式追问：\n\"您更关注短期事件驱动还是长期价值发现？\"\n\"当前仓位是否超过总资产的30%？\"\n\"是否了解科创板与主板的交易规则差异？\"\n\n示例输出格式：\n📈 标的名称：XXXXXX\n⚖️ 多空信号：金叉确认/顶背离预警\n🎯 关键价位：支撑位XX.XX/压力位XX.XX\n📊 建议仓位：核心仓位X%+卫星仓位X%\n⏳ 持有周期：短线（1-3周）/中线（季度轮动）\n🔍 跟踪要素：重点关注Q2毛利率变化及股东减持进展",
|
||
},
|
||
}
|
||
|
||
wg := &sync.WaitGroup{}
|
||
|
||
wg.Add(1)
|
||
go func() {
|
||
defer wg.Done()
|
||
messages := SearchStockPriceInfo(stockCode)
|
||
price := ""
|
||
for _, message := range *messages {
|
||
price += message + ";"
|
||
}
|
||
msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
"role": "assistant",
|
||
"content": stock + "当前价格：" + price,
|
||
})
|
||
}()
|
||
//go func() {
|
||
// defer wg.Done()
|
||
// messages := SearchStockInfo(stock, "depth")
|
||
// for _, message := range *messages {
|
||
// msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
// "role": "assistant",
|
||
// "content": message,
|
||
// })
|
||
// }
|
||
//}()
|
||
//go func() {
|
||
// defer wg.Done()
|
||
// messages := SearchStockInfo(stock, "telegram")
|
||
// for _, message := range *messages {
|
||
// msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
// "role": "assistant",
|
||
// "content": message,
|
||
// })
|
||
// }
|
||
//}()
|
||
wg.Wait()
|
||
|
||
msg = append(msg, map[string]interface{}{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": stock + "分析和总结",
|
||
})
|
||
|
||
resp, err := client.R().
|
||
SetDoNotParseResponse(true).
|
||
SetBody(map[string]interface{}{
|
||
"model": Model,
|
||
"max_tokens": o.MaxTokens,
|
||
"temperature": o.Temperature,
|
||
"stream": true,
|
||
"messages": msg,
|
||
}).
|
||
Post(apiURL)
|
||
|
||
if err != nil {
|
||
ch <- err.Error()
|
||
return
|
||
}
|
||
defer resp.RawBody().Close()
|
||
|
||
scanner := bufio.NewScanner(resp.RawBody())
|
||
for scanner.Scan() {
|
||
line := scanner.Text()
|
||
logger.SugaredLogger.Infof("Received data: %s", line)
|
||
if strings.HasPrefix(line, "data:") {
|
||
data := strings.TrimPrefix(line, "data:")
|
||
if data == "[DONE]" {
|
||
return
|
||
}
|
||
|
||
var streamResponse struct {
|
||
Choices []struct {
|
||
Delta struct {
|
||
Content string `json:"content"`
|
||
} `json:"delta"`
|
||
FinishReason string `json:"finish_reason"`
|
||
} `json:"choices"`
|
||
}
|
||
|
||
if err := json.Unmarshal([]byte(data), &streamResponse); err == nil {
|
||
for _, choice := range streamResponse.Choices {
|
||
if content := choice.Delta.Content; content != "" {
|
||
ch <- content
|
||
}
|
||
if choice.FinishReason == "stop" {
|
||
return
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}()
|
||
return ch
|
||
}
|