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kevin9327
a714d70f83
「概念分析/行业分析 → AI 轮动分析」生成的报告里, 大盘部分写成「上证指数 上涨 123%」「深证成指下跌 45%」, 第 5 节「结合大盘」的结论也跟着跑偏。 _build_market_block 用 _fmt_pct 渲染指数涨跌幅, 而 _fmt_pct 是给概念/行业 涨幅(小数口径)写的, 会 *100。但 overview["indices"][].change_pct 是百分数 口径 (CONTRIBUTING §3.1): quote_service._build_index_quotes 的注释写明 "统一转成百分比输出", DB 兜底的 _index_quotes 同样 change_amount/pc*100。 于是 1.23 被渲染成 +123.00% 送进提示词。 新增 _fmt_index_pct 按百分数口径直接格式化, 与 market_recap._build_indices_block (同一份 overview, 不 *100) 和 abnormal_moves._bench_rt_pct (消费前显式 /100) 的口径对齐; 概念/行业涨幅仍走原来的 _fmt_pct。
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1.8 KiB
Python
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"""AI 轮动分析提示词里的「大盘背景」指数涨跌幅必须按百分数口径。
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CONTRIBUTING §3.1: build_market_overview 的 indices[].change_pct 是百分数
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(quote_service._build_index_quotes 在数据边界已乘过 100, DB 兜底路径同样乘过 100)。
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概念/行业涨幅则是小数。两者共用一个 _fmt_pct 会把指数再放大 100 倍,
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喂给 LLM 的大盘背景变成「上证指数 +123.00%」。
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"""
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from __future__ import annotations
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from app.services.concept_rotation_analyzer import (
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_build_market_block,
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_build_signal_block,
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)
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def _overview() -> dict:
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"""与 build_market_overview 返回结构一致的最小切片。"""
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return {
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"indices": [
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{"symbol": "000001.SH", "name": "上证指数", "change_pct": 1.23},
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{"symbol": "399001.SZ", "name": "深证成指", "change_pct": -0.45},
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],
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"emotion": {"score": 62, "label": "偏暖"},
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"limit": {"limit_up": 68, "broken": 20, "limit_down": 3, "max_boards": 5},
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"amount": {"total": 1.2e12},
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}
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def test_index_change_pct_is_not_scaled_again():
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block = _build_market_block(_overview())
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assert "上证指数 +1.23%" in block
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assert "深证成指 -0.45%" in block
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assert "123.00%" not in block
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def test_missing_index_change_pct_renders_placeholder():
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overview = _overview()
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overview["indices"][0]["change_pct"] = None
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assert "上证指数 —" in _build_market_block(overview)
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def test_dimension_pct_is_still_scaled_from_decimal():
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"""概念/行业涨幅仍是小数口径, 必须乘 100 后展示 (不能被一起改掉)。"""
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items = [{
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"concept": "人工智能",
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"ranks": [3, 1],
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"pcts": [0.05, 0.07],
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"avg_rank": 2.0,
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"rank_std": 1.0,
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}]
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block = _build_signal_block("主线", items)
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assert "区间均涨 +6.00%" in block
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