构建一个高质量的股票报告生成器：使用 Node.js、Express 和 OpenAI API带您深入探索使用 Node

在本文中，我们将详细介绍如何使用 Node.js、Express 和 OpenAI API 构建一个专业级的股票报告生成器。该应用程序将获取股票数据，执行情感和行业分析，最终生成一份全面的投资报告。此外，您可以访问我们的在线网站进行体验：Stock Report Pro。

项目概述

我们的目标是创建一个 API 端点，给定股票代码后，生成一份详细的投资报告。报告将包括：

公司概览
财务表现
管理层讨论与分析（MDA）
情感分析
行业分析
风险与机会
投资建议

我们将利用外部 API 获取股票数据，并使用 OpenAI API 执行高级分析。

环境设置

前提条件

安装了 Node.js
拥有 OpenAI API 密钥（如果没有，请在 OpenAI 注册）

初始化项目

创建新目录并初始化 Node.js 项目：

mkdir stock-report-generator
cd stock-report-generator
npm init -y

安装所需依赖项：

npm install express axios

创建项目结构：

mkdir routes utils data
touch app.js routes/report.js utils/helpers.js

构建 Express 服务器

设置 `app.js`

// app.js
const express = require('express');
const reportRouter = require('./routes/report');

const app = express();

app.use(express.json());
app.use('/api', reportRouter);

const PORT = process.env.PORT || 3000;

app.listen(PORT, () => {
  console.log(`Server is running on port ${PORT}`);
});

Express 初始化：导入 Express 并初始化应用程序。
中间件：使用 express.json() 解析 JSON 请求体。
路由：在 /api 挂载报告路由。
服务器监听：在指定端口启动服务器。

数据获取与处理

创建辅助函数

在 utils/helpers.js 中，我们将定义用于数据获取和处理的实用函数。

// utils/helpers.js
const axios = require('axios');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

const BASE_URL = 'https://your-data-api.com'; // 请替换为实际数据 API

/**
 * 获取上年度的起始和结束日期。
 * @returns {object} - 包含 `start` 和 `end` 日期的对象。
 */
function getLastYearDates() {
  const now = new Date();
  const end = now.toISOString().split('T')[0];
  now.setFullYear(now.getFullYear() - 1);
  const start = now.toISOString().split('T')[0];
  return { start, end };
}

/**
 * 将对象转换为字符串，排除指定的键。
 * @param {object} obj - 要转换的对象。
 * @param {string[]} excludeKeys - 要排除的键。
 * @returns {string} - 转换后的字符串。
 */
function objectToString(obj, excludeKeys = []) {
  return Object.entries(obj)
    .filter(([key]) => !excludeKeys.includes(key))
    .map(([key, value]) => `${key}: ${value}`)
    .join('\n');
}

/**
 * 从指定的端点获取数据。
 * @param {string} endpoint - API 端点。
 * @param {object} params - 查询参数。
 * @param {any} defaultValue - 请求失败时的默认值。
 * @returns {Promise<any>} - 获取的数据或默认值。
 */
async function fetchData(endpoint, params = {}, defaultValue = null) {
  try {
    const response = await axios.get(`${BASE_URL}${endpoint}`, { params });
    return response.data || defaultValue;
  } catch (error) {
    console.error(`Error fetching data from ${endpoint}:`, error.message);
    return defaultValue;
  }
}

/**
 * 从本地 JSON 文件读取数据。
 * @param {string} fileName - JSON 文件名。
 * @returns {any} - 读取的数据。
 */
function readLocalJson(fileName) {
  const filePath = path.join(__dirname, '../data', fileName);
  const data = fs.readFileSync(filePath, 'utf-8');
  return JSON.parse(data);
}

module.exports = {
  fetchData,
  objectToString,
  getLastYearDates,
  readLocalJson,
};

getLastYearDates：获取上一年的起始和结束日期。
objectToString：将对象转换为可读字符串，便于日志记录或准备提示信息。
fetchData：处理对外部 API 的 GET 请求，返回数据或默认值。
readLocalJson：从本地 JSON 文件读取数据。

实现股票数据获取

在 routes/report.js 中，我们将定义获取股票数据的函数。

// routes/report.js
const express = require('express');
const {
  fetchData,
  objectToString,
  getLastYearDates,
  readLocalJson,
} = require('../utils/helpers');

const router = express.Router();

/**
 * 获取股票数据，包括历史价格、财务信息、MDA 和主营业务信息。
 * @param {string} ticker - 股票代码。
 * @returns {Promise<object>} - 包含所有获取的数据的对象。
 */
async function fetchStockData(ticker) {
  try {
    const dates = getLastYearDates();
    const [historicalData, financialData, mdaData, businessData] = await Promise.all([
      fetchData('/stock_zh_a_hist', {
        symbol: ticker,
        period: 'weekly',
        start_date: dates.start,
        end_date: dates.end,
      }, []),

      fetchData('/stock_financial_benefit_ths', {
        code: ticker,
        indicator: '按年度',
      }, [{}]),

      fetchData('/stock_mda', { code: ticker }, []),

      fetchData('/stock_main_business', { code: ticker }, []),
    ]);

    const hist = historicalData[historicalData.length - 1];
    const currentPrice = (hist ? hist['开盘'] : 'N/A') + ' CNY';
    const historical = historicalData
      .map((item) => objectToString(item, ['股票代码']))
      .join('\n----------\n');

    const zsfzJson = readLocalJson('zcfz.json');
    const balanceSheet = objectToString(zsfzJson.find((item) => item['股票代码'] === ticker));

    const financial = objectToString(financialData[0]);

    const mda = mdaData.map(item => `${item['报告期']}\n${item['内容']}`).join('\n-----------\n');

    const mainBusiness = businessData.map(item =>
      `主营业务: ${item['主营业务']}\n产品名称: ${item['产品名称']}\n产品类型: ${item['产品类型']}\n经营范围: ${item['经营范围']}`
    ).join('\n-----------\n');

    return { currentPrice, historical, balanceSheet, mda, mainBusiness, financial };
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching stock data:', error.message);
    throw error;
  }
}

fetchStockData：并发地获取多个数据，并处理结果。
数据处理：格式化和转换数据，便于后续使用。
错误处理：记录错误并重新抛出，以便在更高层级处理。

与 OpenAI API 集成

OpenAI API 交互函数

const axios = require('axios');

const OPENAI_API_KEY = 'your-openai-api-key'; // 请替换为您的 OpenAI API 密钥

/**
 * 与 OpenAI API 交互，获取完成结果。
 * @param {array} messages - 消息数组，包含系统提示和用户消息。
 * @returns {Promise<string>} - AI 的响应。
 */
async function analyzeWithOpenAI(messages) {
  try {
    const headers = {
      'Authorization': `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`,
      'Content-Type': 'application/json',
    };
    const requestData = {
      model: 'gpt-4',
      temperature: 0.3,
      messages: messages,
    };

    const response = await axios.post(
      'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
      requestData,
      { headers }
    );
    return response.data.choices[0].message.content.trim();
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching analysis from OpenAI:', error.message);
    throw error;
  }
}

analyzeWithOpenAI：处理与 OpenAI API 的通信。
API 配置：设置模型、温度等参数。
错误处理：记录错误并抛出。

执行情感分析

/**
 * 使用 OpenAI API 对新闻文章执行情感分析。
 * @param {string} ticker - 股票代码。
 * @returns {Promise<string>} - 情感分析摘要。
 */
async function performSentimentAnalysis(ticker) {
  const systemPrompt = `You are a sentiment analysis assistant. Analyze the sentiment of the given news articles for ${ticker} and provide a summary of the overall sentiment and any notable changes over time. Be measured and discerning. You are a skeptical investor.`;

  const tickerNewsResponse = await fetchData('/stock_news_specific', { code: ticker }, []);

  const newsText = tickerNewsResponse
    .map(item => `${item['文章来源']} Date: ${item['发布时间']}\n${item['新闻内容']}`)
    .join('\n----------\n');

  const messages = [
    { role: 'system', content: systemPrompt },
    {
      role: 'user',
      content: `News articles for ${ticker}:\n${newsText || 'N/A'}\n----\nProvide a summary of the overall sentiment and any notable changes over time.`,
    },
  ];

  return await analyzeWithOpenAI(messages);
}

performSentimentAnalysis：构建提示信息，调用 OpenAI API 进行分析。
提示信息设计：确保提示信息清晰，包含必要的上下文。

分析行业

/**
 * 使用 OpenAI API 分析行业信息。
 * @param {string} industry - 行业名称。
 * @returns {Promise<string>} - 行业分析摘要。
 */
async function analyzeIndustry(industry) {
  const industryNewsResponse = await fetchData('/stock_news_specific', { code: industry }, []);
  const industryNewsArticles = industryNewsResponse
    .map(item => `${item['文章来源']} Date: ${item['发布时间']}\n${item['新闻内容']}`)
    .join('\n----------\n');

  const systemPrompt = `You are an industry analysis assistant. Provide an analysis of the ${industry} industry, including trends, growth prospects, regulatory changes, and competitive landscape.

Consider the following recent news articles relevant to the ${industry} industry:
${industryNewsArticles || 'N/A'}

Be measured and discerning. Truly think about the positives and negatives of the industry. Be sure of your analysis. You are a skeptical investor.`;

  const messages = [
    { role: 'system', content: systemPrompt },
    {
      role: 'user',
      content: `Provide an analysis of the ${industry} industry, taking into account the recent news articles provided.`,
    },
  ];

  return await analyzeWithOpenAI(messages);
}

analyzeIndustry：类似于情感分析，但侧重于更广泛的行业背景。

生成最终报告

编译所有数据

/**
 * 生成最终的投资报告。
 * @param {string} ticker - 股票代码。
 * @param {object} data - 收集的数据和分析结果。
 * @returns {Promise<string>} - 最终报告。
 */
async function provideFinalAnalysis(ticker, data) {
  const {
    sentimentAnalysis,
    industryAnalysis,
    balanceSheet,
    mda,
    mainBusiness,
    financial,
    currentPrice,
    historical,
  } = data;

  const systemPrompt = `You are a financial analyst tasked with providing a comprehensive investment recommendation for the stock ${ticker}. Your analysis should utilize the available data and aim for a length of approximately 1500 to 3000 words. Focus on the following key aspects:

1. **Company Overview**: Provide a brief overview of the company, including its business model, core products/services, and market position. Refer to the provided main business data.

2. **Financial Performance**:
   - Analyze key financial metrics based on the available data, including the current price (${currentPrice}), historical data, financial data, and balance sheet.
   - Highlight any significant financial trends and changes.

3. **Management Discussion and Analysis (MDA)**:
   - Summarize the management's insights and future outlook based on the provided MDA data.

4. **Sentiment Analysis**:
   - Summarize public sentiment based on recent news articles.
   - Include insights into any significant events or announcements that could influence market perception.

5. **Industry Analysis**:
   - Outline current industry trends and major players based on the available industry data.
   - Identify any regulatory or technological factors affecting the industry.

6. **Macroeconomic Factors**:
   - Analyze relevant macroeconomic indicators that may impact the company's performance.

7. **Risks and Opportunities**:
   - Identify key risks facing the company, including market, operational, and regulatory risks.
   - Highlight potential growth opportunities and strategic initiatives.

8. **Investment Recommendation**:
   - Based on your analysis, provide a clear recommendation (buy, hold, or sell) for the stock.
   - Support your recommendation with a well-reasoned rationale, considering both positives and negatives.

Please write in a professional tone, using precise language and relevant financial terminology. Respond in Chinese.`;

  const userPrompt = `Ticker: ${ticker}\n
1. **Sentiment Analysis**:\n${sentimentAnalysis}\n
2. **Industry Analysis**:\n${industryAnalysis}\n
3. **Financial Data**:\nCurrent Price: ${currentPrice}\nHistorical Data: ${historical}\nBalance Sheet: ${balanceSheet}\nFinancial Data: ${financial}\n
4. **Management Discussion and Analysis (MDA)**:\n${mda}\n
5. **Main Business**:\n${mainBusiness}\n\n
Based on the provided data and analyses, please provide a comprehensive investment analysis and recommendation for ${ticker}. Ensure the report length is controlled between 1500 and 3000 words, ensuring clarity and conciseness in your arguments.`;

  const messages = [
    { role: 'system', content: systemPrompt },
    {
      role: 'user',
      content: userPrompt,
    },
  ];

  return await analyzeWithOpenAI(messages);
}

provideFinalAnalysis：精心设计提示信息，包含所有收集的数据。
保持提示信息完整性：按照要求，不破坏原有的提示信息部分。

测试应用程序

定义路由处理程序

在 routes/report.js 中添加路由处理程序：

router.post('/generate-report', async (req, res) => {
  const { ticker } = req.body;

  if (!ticker) {
    return res.status(400).json({ error: 'Ticker symbol is required.' });
  }

  try {
    const dataJson = readLocalJson('stock.json');
    const stockInfo = dataJson.find((item) => item.symbol === ticker);

    if (!stockInfo) {
      return res.status(404).json({ error: 'Stock information not found.' });
    }

    const { industry } = stockInfo;

    // 获取股票数据
    const stockData = await fetchStockData(ticker);

    // 执行分析
    const [sentimentAnalysis, industryAnalysis] = await Promise.all([
      performSentimentAnalysis(ticker),
      analyzeIndustry(industry || 'the industry'),
    ]);

    // 生成最终报告
    const finalAnalysis = await provideFinalAnalysis(ticker, {
      sentimentAnalysis,
      industryAnalysis,
      ...stockData,
    });

    res.json({ report: finalAnalysis });
  } catch (error) {
    console.error('Error generating report:', error.message);
    res.status(500).json({ error: 'Failed to generate report.' });
  }
});

module.exports = router;

输入验证：检查是否提供了股票代码。
数据收集：并发地获取股票数据和执行分析。
错误处理：记录错误并在失败时发送 500 响应。

启动服务器

确保您的 app.js 和 routes/report.js 已正确设置，然后启动服务器：

node app.js

发送测试请求

使用 curl 或 Postman 发送 POST 请求：

curl -X POST http://localhost:3000/api/generate-report \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"ticker": "AAPL"}'

响应：服务器应返回包含生成报告的 JSON 对象。

总结

我们构建了一个高质量的股票报告生成器，具备以下功能：

从外部 API 获取和处理股票数据。
使用 OpenAI API 执行高级分析。
生成全面的投资报告，并确保提示信息部分的完整性。

在开发过程中，我们专注于编写专业、可维护的代码，并提供了详细的解释和注释。

实施的最佳实践

模块化代码结构：函数模块化，增强可重用性和清晰度。
异步操作：使用 async/await 和 Promise.all 实现高效的异步编程。
错误处理：全面的 try-catch 块和错误消息。
API 抽象：将 API 交互逻辑分离，便于维护。
提示工程：精心设计 OpenAI API 的提示信息，获得期望的输出。
输入验证：检查必要的输入参数，防止不必要的错误。
代码文档：添加 JSDoc 注释，便于理解和维护。

下一步

缓存：实现缓存机制，减少重复的 API 调用。
身份验证：使用身份验证和速率限制来保护 API 端点。
前端开发：为用户构建前端界面，与应用程序交互。
其他分析：加入技术分析或其他金融模型。

参考资料

免责声明：本应用程序仅用于教育目的。确保遵守所有 API 服务条款，并妥善处理敏感数据。

构建一个高质量的股票报告生成器：使用 Node.js、Express 和 OpenAI API

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