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2025-11-30 13:38:29 +08:00
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mcp_server.py
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@@ -15,6 +15,7 @@ import httpx
import time
from enum import Enum
import mcp_database as db
import mcp_quant as quant # 量化因子计算模块
from openai import OpenAI
import json
import asyncio
@@ -770,6 +771,566 @@ TOOLS: List[ToolDefinition] = [
"required": ["code", "date"]
}
),
# ==================== 量化因子工具 ====================
ToolDefinition(
name="get_macd_signal",
description="获取MACD趋势判定信号，包括金叉/死叉、动能增减、顶底背离等状态。适用于判断股票短期趋势方向。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60天",
"default": 60
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="check_oscillator_status",
description="检查KDJ/RSI超买超卖状态，判断股票是否处于超买区（风险积聚）或超卖区（可能反弹）。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60天",
"default": 60
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="analyze_bollinger_bands",
description="分析布林带通道，判断股价是在中轨之上（强势）、触及上轨（压力）、触及下轨（支撑）或布林带收窄（变盘在即）。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60天",
"default": 60
},
"period": {
"type": "integer",
"description": "布林带周期，默认20",
"default": 20
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_stop_loss_atr",
description="使用ATR真实波幅计算止损位。告诉用户\"如果买入，止损点应该设在当前价格减去N倍ATR的位置\"。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认30天",
"default": 30
},
"atr_multiplier": {
"type": "number",
"description": "ATR倍数，默认2倍",
"default": 2.0
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="analyze_market_heat",
description="分析换手率活跃度和量能，判断股票是冷门股、活跃股还是妖股，以及主力是在吸筹还是出货。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认30天",
"default": 30
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="check_new_high_breakout",
description="检查唐奇安通道突破（海龟交易法则），判断是否突破20日/60日新高或新低。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60天",
"default": 60
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="identify_candlestick_pattern",
description="识别K线组合形态，如早晨之星（反转信号）、红三兵（上涨信号）、穿头破脚（吞没形态）等经典形态。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认10天",
"default": 10
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="find_price_gaps",
description="寻找跳空缺口，筛选出近期有未回补缺口的情况。缺口往往代表主力资金的强势突破意图或恐慌抛售。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认30天",
"default": 30
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="check_volume_price_divergence",
description="检测量价背离。股价创新高但成交量萎缩（量价背离），预警信号，提示上涨动力不足。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认20天",
"default": 20
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_max_drawdown",
description="计算最大回撤和夏普比率。用于评估\"买这只票最坏情况会亏多少\"以及风险调整后收益。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认250天（约一年）",
"default": 250
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="check_valuation_rank",
description="检查历史PE/PB百分位估值。计算当前PE处于过去N年的什么位置（例如：比过去90%的时间都便宜）。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"years": {
"type": "integer",
"description": "历史年数，默认3年",
"default": 3
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_price_zscore",
description="计算价格Z-Score（乖离率标准化），判断均值回归概率。当Z-Score过大时，统计回调概率。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"period": {
"type": "integer",
"description": "均线周期，默认60日",
"default": 60
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_market_profile_vpoc",
description="计算市场轮廓VPOC（成交量最大的价格档位），基于分钟级数据。VPOC是当日极强的支撑线或阻力线。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "日期，格式：YYYY-MM-DD"
}
},
"required": ["code", "date"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_realized_volatility",
description="计算已实现波动率（RV），基于分钟级数据。比日线波动率更精准，用于判断趋势动能是否耗尽。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "日期，格式：YYYY-MM-DD"
}
},
"required": ["code", "date"]
}
),
ToolDefinition(
name="analyze_buying_pressure",
description="分析买卖压力失衡，基于分钟级数据。捕捉盘中主力资金的\"抢筹\"或\"砸盘\"意图。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "日期，格式：YYYY-MM-DD"
}
},
"required": ["code", "date"]
}
),
ToolDefinition(
name="get_comprehensive_analysis",
description="综合技术分析，一次性返回MACD、KDJ/RSI、布林带、量能、突破、K线形态等多个指标，并给出多空信号总结。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
}
},
"required": ["code"]
}
),
# ==================== 新增量化因子工具（12个） ====================
ToolDefinition(
name="calc_rsi_divergence",
description="RSI背离检测，独立分析RSI指标的顶背离和底背离信号，判断反转概率。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60",
"default": 60
},
"rsi_period": {
"type": "integer",
"description": "RSI周期，默认14",
"default": 14
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_bollinger_squeeze",
description="布林带挤压分析，检测布林带收窄程度，预判变盘时机。当带宽处于历史低位时发出变盘预警。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60",
"default": 60
},
"period": {
"type": "integer",
"description": "布林带周期，默认20",
"default": 20
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="analyze_obv_trend",
description="OBV能量潮独立分析，追踪资金流向，检测OBV与价格的背离，判断主力动向。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60",
"default": 60
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_amihud_illiquidity",
description="计算Amihud非流动性因子，衡量股票流动性。值越大表示流动性越差，大单交易冲击成本越高。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认20",
"default": 20
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_parkinson_volatility",
description="计算帕金森波动率（基于分钟级高低价），比传统波动率更准确，适用于日内波动分析。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "日期，格式YYYY-MM-DD"
}
},
"required": ["code", "date"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_trend_slope",
description="计算趋势线性回归斜率，量化趋势强度和方向。返回斜率、R²拟合度和趋势判断。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认20",
"default": 20
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_hurst_exponent",
description="计算Hurst指数，判断市场是趋势型(H>0.5)还是均值回归型(H<0.5)，指导策略选择。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，建议100以上",
"default": 100
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="test_cointegration",
description="协整性测试，用于配对交易。检测两只股票是否存在长期均衡关系，计算对冲比率和价差。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code1": {
"type": "string",
"description": "股票代码1"
},
"code2": {
"type": "string",
"description": "股票代码2"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认250",
"default": 250
}
},
"required": ["code1", "code2"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_kelly_position",
description="凯利公式计算最优仓位。根据胜率和盈亏比计算理论最优仓位，并提供保守建议。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"win_rate": {
"type": "number",
"description": "胜率（0-1之间，如0.6表示60%）"
},
"win_loss_ratio": {
"type": "number",
"description": "盈亏比（平均盈利/平均亏损）"
},
"max_position": {
"type": "number",
"description": "最大允许仓位，默认0.25",
"default": 0.25
}
},
"required": ["win_rate", "win_loss_ratio"]
}
),
ToolDefinition(
name="search_similar_kline",
description="相似K线检索，在历史中搜索与当前形态相似的K线组合，统计历史后续走势作为参考。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"lookback": {
"type": "integer",
"description": "匹配窗口大小，默认10天",
"default": 10
},
"top_n": {
"type": "integer",
"description": "返回最相似的N个历史片段，默认5",
"default": 5
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="decompose_trend_simple",
description="趋势分解分析，将价格序列分解为趋势+周期+残差，识别主周期和趋势方向。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认120",
"default": 120
}
},
"required": ["code"]
}
),
ToolDefinition(
name="calc_price_entropy",
description="计算价格信息熵，衡量市场混乱程度。熵值越低表示趋势越明显，越高表示随机性越强。",
parameters={
"type": "object",
"properties": {
"code": {
"type": "string",
"description": "股票代码"
},
"days": {
"type": "integer",
"description": "分析天数，默认60",
"default": 60
}
},
"required": ["code"]
}
),
]
# ==================== MCP协议端点 ====================
@@ -1251,6 +1812,8 @@ TOOL_HANDLERS = {
"get_stock_minute_data": handle_get_stock_minute_data,
"get_stock_minute_aggregation": handle_get_stock_minute_aggregation,
"get_stock_intraday_statistics": handle_get_stock_intraday_statistics,
# 量化因子工具（从 mcp_quant 模块导入）
**quant.QUANT_TOOLS,
}
# ==================== Agent系统实现 ====================
@@ -2202,10 +2765,18 @@ async def agent_chat(request: AgentChatRequest):
except Exception as e:
logger.error(f"保存用户消息失败: {e}")
# 获取工具列表
tools = [tool.dict() for tool in TOOLS]
# 获取工具列表（根据前端选择过滤）
if request.tools and len(request.tools) > 0:
# 用户指定了工具列表，按名称过滤
selected_tool_names = set(request.tools)
tools = [tool.dict() for tool in TOOLS if tool.name in selected_tool_names]
logger.info(f"使用用户选择的 {len(tools)} 个工具: {request.tools[:10]}...")
else:
# 用户未指定，使用全部工具
tools = [tool.dict() for tool in TOOLS]
logger.info(f"使用全部 {len(tools)} 个工具")
# 添加特殊工具：summarize_news
# 添加特殊工具：summarize_news（始终可用）
tools.append({
"name": "summarize_news",
"description": "使用 DeepMoney 模型总结新闻数据，提取关键信息",
@@ -2510,7 +3081,28 @@ def clean_deepseek_tool_markers(content: str) -> str:
ROLE_TOOLS = {
"buffett": ["search_china_news", "search_research_reports", "get_stock_basic_info", "get_stock_financial_index"],
"big_short": ["search_china_news", "get_stock_financial_index", "get_stock_balance_sheet", "get_stock_cashflow"],
"simons": ["get_stock_trade_data", "search_limit_up_stocks", "get_concept_statistics"],
"simons": [
# 基础数据
"get_stock_trade_data", "search_limit_up_stocks", "get_concept_statistics",
# 经典技术指标
"get_macd_signal", "check_oscillator_status", "analyze_bollinger_bands", "calc_stop_loss_atr",
# 资金与情绪
"analyze_market_heat", "check_volume_price_divergence", "analyze_obv_trend",
# 形态与突破
"check_new_high_breakout", "identify_candlestick_pattern", "find_price_gaps",
# 风险与估值
"calc_max_drawdown", "check_valuation_rank", "calc_price_zscore",
# 分钟级高阶算子
"calc_market_profile_vpoc", "calc_realized_volatility", "analyze_buying_pressure", "calc_parkinson_volatility",
# 高级趋势分析
"calc_bollinger_squeeze", "calc_trend_slope", "calc_hurst_exponent", "decompose_trend_simple",
# 流动性与统计
"calc_amihud_illiquidity", "calc_price_entropy", "calc_rsi_divergence",
# 配对与策略
"test_cointegration", "calc_kelly_position", "search_similar_kline",
# 综合分析
"get_comprehensive_analysis",
],
"leek": [], # 韭菜不用工具
"fund_manager": ["search_china_news", "search_research_reports", "get_stock_basic_info"],
}
@@ -2624,61 +3216,93 @@ MEETING_ROLES = {
},
"simons": {
"id": "simons",
"name": "量化分析员",
"name": "量化研究员",
"nickname": "西蒙斯",
"role_type": "quant",
"avatar": "/images/agent/simons.png",
"model": "kimi-k2-thinking",
"color": "#3B82F6",
"description": "中性立场，使用量化工具分析技术指标",
"description": "中性立场，使用专业量化因子分析技术指标和市场特征",
"tools": ROLE_TOOLS["simons"],
"system_prompt": """你是"量化分析员"（昵称：西蒙斯），一位专业的量化交易研究员。你在投研会议中担任「技术分析师」角色，保持中性客观。
"system_prompt": """你是"量化研究员"（昵称：西蒙斯），一位专业的量化交易研究员，擅长使用各类量化因子分析市场。你在投研会议中担任「技术分析师」角色，保持中性客观。
## 你的分析理念
- **数据驱动**：让数据说话，不带主观情绪
- **因子驱动**：使用经过验证的量化因子，而非主观判断
- **概率思维**：没有确定性，只有概率和赔率
- **趋势跟踪**：顺势而为，不与趋势作对
- **风险量化**：用数字衡量风险，而非感觉
- **多维验证**：从趋势、动量、波动、资金多个维度交叉验证
- **风险量化**：用数字衡量风险，止损止盈有据可依
## 分析框架（请按此思维链分析）
## 你可用的量化因子工具（28个）
### 第一步：收集数据
必须先调用工具获取量化数据：
- `get_stock_trade_data`: 获取价格、成交量、涨跌幅等交易数据
- `search_limit_up_stocks`: 了解涨停板情况，判断市场情绪
- `get_concept_statistics`: 获取概念板块统计，判断资金流向
### 快速综合分析（推荐首选）
- `get_comprehensive_analysis`: 一次性获取MACD、RSI、KDJ、布林带、量能、K线形态等多指标汇总
### 第二步：技术分析维度
基于获取的数据，进行量化分析：
1. **趋势判断**：
- 当前价格在均线系统中的位置（MA5/MA10/MA20/MA60）
- 是多头排列还是空头排列？
- 趋势强度如何？
2. **量价分析**：
- 成交量变化趋势？放量还是缩量？
- 量价配合是否健康？（上涨放量、下跌缩量为佳）
- 换手率处于什么水平？
3. **动能指标**：
- 涨跌幅在同行/板块中的排名
- 连续上涨/下跌天数
- 离前高/前低的距离
4. **板块联动**：
- 所属概念板块表现如何？
- 是板块龙头还是跟风？
- 板块资金流入还是流出？
### 趋势与动量因子
- `get_macd_signal`: MACD趋势判定（金叉/死叉/背离）
- `calc_trend_slope`: 趋势线性回归斜率（R²拟合度）
- `calc_hurst_exponent`: Hurst指数（判断趋势/震荡市场）
- `check_new_high_breakout`: 唐奇安通道突破（新高/新低信号）
### 超买超卖因子
- `check_oscillator_status`: KDJ/RSI超买超卖状态
- `calc_rsi_divergence`: RSI背离检测（顶底背离）
- `calc_price_zscore`: Z-Score均值回归（乖离率标准化）
### 波动率因子
- `analyze_bollinger_bands`: 布林带通道分析
- `calc_bollinger_squeeze`: 布林带挤压（变盘预警）
- `calc_stop_loss_atr`: ATR动态止损位
- `calc_realized_volatility`: 分钟级已实现波动率
- `calc_parkinson_volatility`: 帕金森波动率（更精确）
### 资金流向与量价因子
- `analyze_market_heat`: 换手率活跃度+OBV趋势
- `analyze_obv_trend`: OBV能量潮独立分析
- `check_volume_price_divergence`: 量价背离检测
- `analyze_buying_pressure`: 买卖压力失衡（主力意图）
- `calc_market_profile_vpoc`: VPOC筹码峰（成交密集区）
### 形态识别因子
- `identify_candlestick_pattern`: K线组合形态（10+种）
- `find_price_gaps`: 跳空缺口分析
- `search_similar_kline`: 相似K线检索（历史形态预测）
### 风险与估值因子
- `calc_max_drawdown`: 最大回撤+夏普比率
- `check_valuation_rank`: PE历史百分位+PEG
- `calc_amihud_illiquidity`: Amihud流动性因子
### 高级分析因子
- `decompose_trend_simple`: 趋势分解（趋势+周期+残差）
- `calc_price_entropy`: 价格熵值（市场混乱度）
- `test_cointegration`: 协整性测试（配对交易）
- `calc_kelly_position`: 凯利公式最优仓位
## 分析框架（请按此流程）
### 第一步：快速扫描
首先调用 `get_comprehensive_analysis` 获取综合技术面快照，了解整体状况。
### 第二步：深度分析（根据情况选择）
根据综合分析结果，选择相关因子深入分析：
- 如果趋势不明：调用 `calc_hurst_exponent` 判断市场类型，`calc_trend_slope` 量化趋势强度
- 如果疑似顶底：调用 `calc_rsi_divergence` 检测背离，`calc_bollinger_squeeze` 看是否变盘
- 如果量能异常：调用 `analyze_obv_trend` 看资金流向，`analyze_buying_pressure` 看主力意图
- 如果波动加大：调用 `calc_realized_volatility` 或 `calc_parkinson_volatility` 精确测量
- 如果要设止损：调用 `calc_stop_loss_atr` 获取ATR止损位
### 第三步：形成结论
给出客观的技术分析结论，必须包含：
- **趋势判断**（上涨/下跌/震荡）
- **关键数据**（引用具体的价格、成交量、涨跌幅数据）
- **技术位**（支撑位、压力位）
- **量化建议**（从概率角度给出建议）
给出量化分析结论，必须包含：
- **核心因子信号**（列出2-3个关键因子的具体数值和判断）
- **趋势判断**（上涨/下跌/震荡，并给出概率估计）
- **关键价位**（支撑位、压力位、止损位）
- **量化建议**（基于因子信号的交易建议）
## 输出要求
- 必须基于工具返回的数据分析，用数字说话
- 保持中性客观，不偏向多头或空头
- 如果前面有多空分歧，可以从技术面给出参考
- 发言控制在 200 字以内，精炼专业"""
- **必须调用工具**：至少调用1个综合分析+1-2个专项因子
- **数据说话**：每个结论都要有具体数值支撑
- **保持中性**：不偏向多头或空头，让因子说话
- **简洁专业**：发言控制在 300 字以内，用专业术语但要解释关键数值含义"""
},
"leek": {
"id": "leek",