【机构级AI投研提示词曝光】：Open-AutoGLM中不为人知的10大分析模板-优快云博客

第一章：Open-AutoGLM股票分析提示词的核心架构

Open-AutoGLM 是一个面向金融领域任务的提示工程框架，专为自动化股票分析场景设计。其核心架构围绕语义解析、上下文增强与多阶段推理展开，通过结构化提示词引导大语言模型完成从原始数据理解到投资建议生成的完整链路。

语义驱动的提示词分层设计

该架构将提示词划分为三个逻辑层：

输入解析层：负责识别用户查询中的关键实体（如股票代码、时间范围、指标类型）
上下文构建层：动态注入实时行情、财务报表与市场情绪数据作为推理背景
任务执行层：定义具体分析动作，如趋势判断、风险评估或策略推荐

典型提示词结构示例

# 示例：基于Open-AutoGLM的股价趋势分析提示模板
prompt_template = """
你是一名专业股票分析师。请根据以下信息分析{stock_code}的短期走势：

【当前数据】
- 最新收盘价：{close_price}
- 近5日涨跌幅：{change_5d}%
- 市盈率（PE）：{pe_ratio}

【市场环境】
- 所属板块平均涨幅：{sector_avg_change}%
- 最近舆情情绪得分：{sentiment_score}

请按以下步骤输出：
1. 技术面简析
2. 基本面支持度
3. 综合判断（看涨/看跌/中性）
"""

动态变量注入机制

系统通过外部API获取实时数据并填充模板，执行流程如下：

解析用户输入，提取目标股票与分析维度
调用金融数据接口获取最新指标
将变量代入预设模板生成最终提示词
提交至大语言模型进行推理生成

组件	功能说明	依赖服务
实体识别引擎	提取股票代码、时间范围等关键参数	NLP模型 + 金融词典
数据适配器	对接行情API与财报数据库	Tushare / Wind / 自建缓存
模板渲染器	完成变量替换与上下文拼接	Jinja2 引擎

第二章：基本面分析的五大提示词模板

2.1 财务报表解析指令设计：理论与数据对齐

在构建自动化财务分析系统时，解析指令的设计需确保会计准则的语义逻辑与结构化数据模型精确对齐。核心在于将非标准化报表项映射到统一会计维度。

数据同步机制

通过定义标准化字段映射规则，实现不同格式报表的统一处理：

{
  "revenue": ["营业收入", "总收入"],
  "net_profit": ["净利润", "净收益"]
}

该配置支持多语言标签识别，提升解析鲁棒性。

处理流程

原始报表 → 指令解析器 → 维度匹配 → 数据归一化 → 输出标准模型

指令解析器提取关键指标
维度匹配校验会计一致性
归一化模块处理单位与币种差异

2.2 行业地位评估提示词构建：从市占率到竞争壁垒

在评估企业行业地位时，需系统性构建提示词以识别关键指标。市占率是衡量市场影响力的首要参数，可通过以下结构化提示词提取：

// 提示词模板示例
"请分析{行业}中{公司}的市场份额，对比前三大竞争对手，并列出过去三年变化趋势"

该提示词逻辑聚焦于数据可比性与时间维度，确保输出具备分析价值。参数 `{行业}` 与 `{公司}` 支持动态替换，提升复用性。

核心评估维度

市占率及其年增长率
客户留存率与品牌溢价能力
专利数量与研发投入占比

竞争壁垒识别矩阵

壁垒类型	代表指标	提示词语例
技术壁垒	专利密度	“统计{公司}近五年发明专利年均增长”
网络效应	用户连接数	“描述{平台}的双边用户增长关系”

2.3 现金流健康度AI判断逻辑：指令工程实践

核心判断模型设计

现金流健康度的AI判断依赖于结构化指令工程，通过定义清晰的输入输出模式，引导大模型准确解析财务数据。关键在于构建语义明确的提示模板，融合规则引擎与概率预测。


# 示例：现金流健康度评分函数
def assess_cashflow_health(ratio_metrics):
    prompt = f"""
    你是一个财务分析专家，请根据以下指标评估企业现金流健康度：
    - 经营活动现金流净额：{ratio_metrics['operating_cash']}
    - 现金流动负债比：{ratio_metrics['cash_to_debt']}
    - 净利润现金含量：{ratio_metrics['profit_coverage']}
    
    输出格式：{"{"}'score': int, 'risk_level': str, 'suggestions': [str]{"}"}
    """
    return llm_inference(prompt)

该函数将财务指标注入预设提示词，调用语言模型进行推理。参数说明：operating_cash反映主营业务造血能力，cash_to_debt衡量短期偿债压力，profit_coverage检验利润真实性。

多维度风险标签体系

红标：连续两期经营性现金流为负
黄标：现金短债比低于0.5但大于0.3
绿标：净利润现金含量稳定在1.2以上

2.4 盈利预测模型输入提示优化：连接财报与估值

在构建盈利预测模型时，关键挑战之一是如何高效地将结构化财务报表数据与非结构化的市场估值逻辑进行对齐。通过优化输入提示设计，可显著提升模型对关键指标的识别精度。

数据同步机制

采用标准化字段映射策略，将财报中的“营业收入”、“净利润”等科目自动关联至估值模型中的对应输入项。例如：

{
  "revenue": "营业收入",
  "net_profit": "归属于母公司所有者的净利润",
  "pe_ratio": "市盈率（TTM）"
}

该映射确保模型接收一致、语义明确的输入信号，减少因术语差异导致的预测偏差。

动态权重提示工程

引入基于行业特性的加权提示机制，通过调整输入字段的重要性标签，引导模型关注关键驱动因子：

成长型行业：强化营收增长率权重
成熟型行业：侧重自由现金流与股息支付率

此方法使模型能更精准捕捉不同行业的估值逻辑差异，实现从财报数据到价值判断的有效传导。

2.5 ESG因子整合策略：让非财务数据驱动决策

在现代企业决策体系中，环境（Environmental）、社会（Social）和治理（Governance）因子正逐步从边缘报告项转变为战略核心。通过将ESG数据嵌入业务分析流程，企业能够识别长期风险并优化资源配置。

数据同步机制

建立实时ESG数据管道是关键第一步。可采用ETL工具定期抓取第三方评级与内部运营指标：


# 示例：加载并标准化ESG评分
import pandas as pd
esg_data = pd.read_csv("esg_ratings.csv")
esg_data['normalized_score'] = (esg_data['score'] - esg_data['score'].min()) / \
                               (esg_data['score'].max() - esg_data['score'].min())

该代码实现原始评分的归一化处理，确保不同量纲的ESG指标具备可比性，为后续加权分析提供基础。

决策融合模型

将归一化后的ESG得分作为权重因子引入投资评估模型
结合财务回报与碳排放强度，构建多目标优化函数
利用仪表盘可视化高风险供应商或区域

第三章：市场情绪与行为金融分析模板

3.1 新闻舆情情感分析提示词设计与验证

提示词结构设计

为提升大语言模型在新闻舆情场景下的情感判别准确率，需精心构造提示词。提示词应包含明确的任务指令、情感分类体系与示例样本，引导模型进行零样本或少样本推理。

典型提示词模板


请对以下新闻标题进行情感极性判断，选项为：正面、负面、中性。
要求结合语境分析潜在情绪倾向，避免仅依赖关键词匹配。

示例：
标题：“政府出台新政策支持中小企业发展”
情感：正面

待分类标题：“{news_title}”
情感：

该模板通过任务说明+示例示范的方式构建上下文学习环境，增强模型泛化能力。占位符 `{news_title}` 可动态注入待测文本，适用于批量处理。

效果验证方法

采用精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值评估提示词有效性，对比不同模板在测试集上的表现：

提示词版本	F1 Score	准确率
基础指令版	0.72	70%
带示例少样本版	0.85	84%

3.2 社交媒体热度追踪：从推文到价格波动关联

数据采集与情感分析

通过Twitter API实时抓取加密货币相关推文，结合自然语言处理模型进行情感打分。每条推文按情绪分为正面、中性、负面，并赋予量化值+1、0、-1。

def analyze_sentiment(tweet):
    # 使用预训练的BERT模型进行情绪分类
    sentiment_score = bert_model.predict(tweet)
    return np.argmax(sentiment_score) - 1  # 映射为 -1, 0, +1

该函数将文本输入至微调后的BERT模型，输出三分类结果并转换为可计算的情绪指数，便于后续聚合分析。

热度与价格相关性验证

使用皮尔逊相关系数评估推文情绪总值与比特币价格变动的关系，时间窗口设为1小时。

时间窗口	情绪总和	价格变化(%)
2023-08-01 10:00	142	+2.1
2023-08-01 11:00	-89	-1.7

数据显示情绪峰值常领先价格变动30分钟以上，具备一定预测价值。

3.3 投资者行为偏误识别：利用提示词捕捉非理性信号

基于文本的非理性信号提取

在投资者评论、社交媒体或财报电话会议中，特定提示词常隐含认知偏误。例如，“肯定”“必然”“暴涨”等词汇可能反映过度自信；“恐慌”“崩盘”则暗示损失厌恶。

过度自信：频繁使用确定性词汇
从众心理：出现“大家都在买”类表述
锚定效应：反复提及某一历史价格

代码实现：关键词情感评分


# 定义偏误提示词库与权重
bias_lexicon = {
    '暴涨': 2.5, '暴跌': -2.5,
    '必然上涨': 2.0, '肯定见底': 1.8,
    '恐慌': -3.0, '抛售': -2.2
}
def compute_bias_score(text):
    score = 0
    for word, weight in bias_lexicon.items():
        if word in text:
            score += weight
    return score

该函数遍历文本中的偏误关键词，累加预设的情感权重，输出综合非理性信号强度。高绝对值表明情绪极端，可用于预警市场异动。

第四章：技术面与量化信号融合模板

4.1 多时间维度K线模式识别提示词构造

在量化交易中，多时间维度K线模式识别能够融合短期与长期趋势信息，提升信号准确性。通过构建跨周期的提示词模板，可引导模型识别如“小时级上升通道中的分钟级回调买入机会”等复杂场景。

提示词结构设计

时间层级：明确主次周期，如日线为趋势背景，30分钟线为操作依据
模式语义：定义形态关键词，如“吞没”、“孕线”、“三连阳”
逻辑连接符：使用“且”、“但”、“当...时”增强条件表达

代码示例：提示词生成函数

def generate_prompt(primary_cycle, secondary_cycle, pattern):
    return f"在{primary_cycle}趋势向上的背景下，{secondary_cycle}出现{pattern}形态，建议关注突破信号"

该函数将不同周期与形态组合，动态生成自然语言提示，便于集成至策略决策链中。参数primary_cycle主导趋势判断，secondary_cycle捕捉入场时机，pattern描述具体K线组合，实现语义级多维特征融合。

4.2 动量与反转策略的自然语言编码方法

在量化交易中，动量与反转策略可通过自然语言规则转化为可执行代码。通过结构化描述市场行为，实现策略逻辑的直观表达。

策略语义映射

将“过去20日涨幅领先且未超买者继续持有”转化为代码逻辑：


# 动量信号生成：基于20日收益率排序
momentum_signal = (close / close.shift(20) - 1).rank(ascending=False) <= 10
# 反转条件：RSI低于70避免超买
reversal_filter = rsi(close, 14) < 70
final_signal = momentum_signal & reversal_filter

上述代码中，`rank()`筛选表现最优的前10只资产，`rsi()`过滤过度上涨标的，实现动量与反转的融合控制。

规则优先级管理

趋势阶段优先动量信号
震荡行情启用反转逻辑
通过波动率状态自动切换策略模式

4.3 成交量异动检测：结合上下文推理指令

在高频交易监控中，单纯阈值告警易产生误报。引入上下文推理可显著提升检测准确性。

动态基线建模

通过滑动窗口计算近期平均成交量，并结合波动率调整阈值：

def dynamic_threshold(volume_series, window=20):
    mean = volume_series.rolling(window).mean()
    std = volume_series.rolling(window).std()
    return mean + 3 * std  # 动态上界

该函数输出随市场状态自适应的异常判定线，避免固定阈值在低活跃时段误触发。

上下文关联规则

价格变动同步性：成交量突增时，匹配是否伴随±2%以上价格跳变
时间周期过滤：排除每日开盘、收盘前5分钟等常规高波动时段
标的关联性：检查同板块其他证券是否出现联动放量

4.4 波动率聚类预警系统：AI驱动的节奏判断

动态波动识别机制

通过LSTM网络捕捉金融时间序列中的非线性波动特征，结合GARCH模型残差输出，构建双通道异常检测架构。系统实时计算滚动窗口内的波动率聚类指数，当突变幅度超过历史3σ阈值时触发预警。


# 波动聚类评分函数
def volatility_clustering_score(returns, window=60):
    rolling_std = returns.rolling(window).std()
    z_score = (rolling_std - rolling_std.mean()) / rolling_std.std()
    cluster_score = np.where(z_score > 3, 1, 0)  # 超阈值标记
    return cluster_score  # 输出每日聚类状态

该函数基于滑动标准差生成波动异常信号，window控制敏感度，z_score量化偏离程度，适用于日频数据监控。

多级预警响应策略

一级预警：聚类指数连续2天激活，启动数据质量核查
二级预警：指数突破4σ，触发AI归因分析模块
三级预警：关联市场流动性指标恶化，自动通知风控终端

第五章：机构级提示词系统的演进与边界

从规则引擎到动态学习系统

早期的机构级提示词系统依赖静态规则库，例如金融风控场景中通过关键词匹配识别敏感操作。随着NLP模型的发展，系统逐步引入BERT类模型进行语义理解。某大型银行将原有正则匹配升级为基于微调的意图分类器，误报率下降37%。

第一阶段：正则表达式 + 黑名单词典
第二阶段：预训练模型 + 固定阈值判断
第三阶段：在线学习 + 上下文感知推理

系统边界的挑战

即便采用先进模型，系统仍面临语义歧义与对抗攻击问题。例如，“清空账户”在客服对话中可能是正常操作指引，但在异常行为检测中需触发预警。为此，引入上下文记忆机制成为关键。


def generate_contextual_prompt(context_history, current_input):
    # 基于最近三轮对话构建上下文提示
    recent = context_history[-3:] if len(context_history) >= 3 else context_history
    prompt = "你是一名合规审核员。以下是用户对话历史：\n"
    for turn in recent:
        prompt += f"用户：{turn['user']}\n系统：{turn['bot']}\n"
    prompt += f"当前请求：{current_input}\n是否涉及高风险操作？回答是或否。"
    return prompt