TPM/prompts/investment_advice.py

"""
投資建議相關的Prompt模板

包含：
- 基本投資建議模板
- 進階分析模板
- 不同市場環境的模板
"""

from typing import Dict, Any


def get_basic_investment_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
    """基本投資建議Prompt"""
    return f"""
請基於以下投資策略數據，提供專業的投資建議：

策略概況：
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%}
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f}
- 最大回落：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%}
- 投資目標：{strategy_data.get('role', 'N/A')}

投資組合包含：{', '.join(strategy_data.get('assets', []))}

請提供：
1. 整體表現評估
2. 風險收益分析
3. 改進建議
"""


def get_comprehensive_analysis_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
    """全面分析Prompt - 現代化結構"""
    return f"""
作為專業投資顧問，請對以下投資策略進行全面分析並提供建議：

【策略基本資訊】
- 策略名稱：{strategy_data.get('name', 'N/A')}
- 投資目標：{strategy_data.get('role', 'N/A')}
- 市場類型：{'台灣市場' if strategy_data.get('tw', True) else '美國市場'}

【關鍵績效指標】
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%}
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 年化夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f}
- 最大回落（MDD）：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%}
- Alpha值：{strategy_data.get('alpha', 0):.4f}
- Beta值：{strategy_data.get('beta', 0):.4f}
- VaR (95%)：{strategy_data.get('var10', 0):.2%}
- R-squared：{strategy_data.get('r2', 0):.4f}

【投資組合配置】
持有資產：{', '.join(strategy_data.get('assets', []))}

請使用以下結構提供分析，確保格式清晰易讀：

## 📊 策略總評
*用2-3句話總結這個策略的核心特點與績效等級，直接點出它適合哪一種類型的投資者*

## 📈 關鍵指標深度解析
### 💰 報酬表現
- **年化報酬率**：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%} - *用生動比喻解釋此表現*
- **風險調整報酬**：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f} - *解釋夏普比率的意義*

### ⚠️ 風險評估
- **波動率**：{strategy_data.get('vol', 0):.2%} - *評估風險水平*
- **最大回落**：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%} - *解釋最大虧損風險*

## 🎯 策略優劣分析
### 👍 亮點優勢
- [列出至少2個優點，例如：特定市場環境表現優異、風險控制得當等]

### 🤔 潛在風險
- [列出至少2個風險點，例如：資產過於集中、對利率變化敏感等]

## 💡 具體投資建議
### 1. 核心觀點
**建議**：[明確指出「繼續持有」、「考慮調整」或「尋找替代方案」]

### 2. 優化方向
- [提出1-2項具體優化建議，例如：「可考慮納入 OOO 類型資產以分散風險」]

### 3. 風險管理
- [提醒投資者應該注意的市場訊號或事件]

## 🔮 未來展望
*提供前瞻性總結，並附上簡短的免責聲明*

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請用繁體中文回答，確保報告結構完整、語氣專業且易於理解。使用適當的emoji和格式化讓內容更生動。
"""


def get_risk_focused_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
    """風險導向分析Prompt"""
    return f"""
請重點分析以下投資策略的風險特性，並提供風險管理建議：

【風險指標】
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 最大回落：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%}
- Beta值：{strategy_data.get('beta', 0):.4f}
- VaR (10%)：{strategy_data.get('var10', 0):.2%}
- 夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f}

【風險分析要求】
1. 評估當前風險水平（低/中/高）
2. 識別主要風險來源
3. 分析風險與報酬的配比
4. 提供風險降低策略
5. 建議風險監控指標

請提供具體、可操作的風險管理建議。
"""


def get_market_context_prompt(strategy_data: Dict[str, Any], market_condition: str = "normal") -> str:
    """市場環境特定Prompt"""
    market_contexts = {
        "bull": "目前市場處於牛市環境",
        "bear": "目前市場處於熊市環境",
        "volatile": "目前市場波動劇烈",
        "normal": "目前市場環境正常"
    }

    context = market_contexts.get(market_condition, market_contexts["normal"])

    return f"""
{context}，請針對以下投資策略提供相應的投資建議：

【策略資訊】
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%}
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 投資目標：{strategy_data.get('role', 'N/A')}

【市場適配建議】
根據當前市場環境，請分析：
1. 該策略在當前環境下的適配程度
2. 可能的調整建議
3. 風險控制措施
4. 時機選擇建議

請提供針對當前市場環境的具體操作建議。
"""


def build_custom_prompt(strategy_data: Dict[str, Any], analysis_type: str, **kwargs) -> str:
    """自訂Prompt生成器

    Args:
        strategy_data: 策略資料
        analysis_type: 分析類型 ('basic', 'comprehensive', 'risk', 'market')
        **kwargs: 額外參數
    """
    templates = {
        'basic': get_basic_investment_prompt,
        'comprehensive': get_comprehensive_analysis_prompt,
        'risk': get_risk_focused_prompt,
        'market': lambda data: get_market_context_prompt(data, kwargs.get('condition', 'normal'))
    }

    template_func = templates.get(analysis_type, get_basic_investment_prompt)
    return template_func(strategy_data)