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評分

每條訊號會帶 3 個數值欄位和 2 個分類欄位。Dashboard 上每個都會顯示出來；本頁講清楚它們的含義，以及每個數字到底是怎麼算出來的。

單個 agent 怎麼打分

5 個專精 agent —— SignalScope、SentimentPulse、MacroMind、SectorScan、PolicyRadar —— 各自獨立審視每條新聞。每個 agent 都跑同樣的三步流水線：

1. 先呼叫領域工具拉取證據。Agent 的 prompt 裡強制要求它在打分之前呼叫與自己專長相關的工具：

Agent 打分前必須呼叫的工具
SignalScope 地緣政治 / 制裁 / 宏觀事件查詢、RSS、網頁搜尋
SentimentPulse Reddit 情緒、Stocktwits 多空比、YouTube 情緒
MacroMind 央行利率、CPI、匯率、原油 / 黃金
SectorScan 同板塊及上下游關聯公司查詢
PolicyRadar 監管文件、央行講話、SEC / ASIC 執法動向

2. 按一份明確的刻度表打分。每個 agent 的 prompt 都把這張表逐字寫在裡面，作為 LLM 的錨點：

分數區間 含義
0.80 – 1.00 直接重大衝擊（點名你的股票、破產、巨大業績超預期）
0.65 – 0.79 顯著間接影響（板塊聯動、關鍵客戶/供應商受衝擊）
0.40 – 0.64 一般相關（行業趨勢、符合預期的宏觀資料）
0.00 – 0.39 弱訊號（泛泛評論、關係遙遠）

Prompt 裡還逐字寫了一句："DO NOT suppress scores out of caution — if a stock is directly named with clear impact, score it 0.75+."（不要因為謹慎而壓低分數 —— 如果股票被直接點名且影響明確，就給 0.75+）。這是有意對抗 LLM 過於保守傾向的反偏置。

3. 自我反省（Reflexion 模式）。每個 agent 都會跑一個 REVISE 節點，重讀自己的草稿並可能在第二輪調整分數。最終的分數是反省後的；初稿的分數會另存為 draft_impact_score 供稽核。

關於 agent 評分的幾點重要警告

  • 這些是 LLM 的判斷，不是公式。同一條新聞在不同執行下分數會有小幅波動（典型漂移 ≈ ±0.03）。
  • confidence_score 衡量的是 agent 對自己這次判斷有多確定，跟新聞有多大無關。它和 impact 是兩個獨立維度。
  • 當 agent 的工具呼叫失敗時（例如外部 API 當機），它仍然會打分，但 confidence_score 應該相應下降。

訊號級別的分數怎麼聚合

5 個 agent 跑完後，3 條不同的聚合規則會把它們的輸出合成最終分數。每個數字用的規則不一樣，這點很關鍵，也是被問得最多的：

UI 上看到的欄位 聚合規則 為什麼是這條規則
訊號的 impact_score max(agent.impact_score)，在成功回傳的 agent 之間取最大值 最受衝擊的視角勝出。只要有一個專家看到這是大事，整條訊號就被當大事處理 —— 寧錯報一次，也不漏報。
訊號的 confidence_score mean(agent.confidence_score)，在成功回傳的 agent 之間取平均 對「確定性」取共識 —— 如果 4 個 agent 都不確定，整條訊號就承擔這種不確定性，哪怕第 5 個非常確定。
tickers_linked 裡每檔股票的 impact_score 加權平均：在提到該股票的 agent 之間，按每個 agent 的 confidence_score 加權 對單檔股票來說，你想要的是「共識衝擊」而非「最極端視角」；權重讓更自信的 agent 在該股票的得分上有更大話語權。

程式碼出處：agents/synthesis_engine.py:308-311 是訊號級規則；agents/synthesis_engine.py:218-251 是個股規則。

降級模式（degraded）。如果 5 個 agent 中成功回傳少於 3 個，urgency 會自動降一檔（FLASH → ALERT、ALERT → NOTE、NOTE → FYI）。這是防止某次降級執行中，一個特別自信的 agent 單獨把分數拉爆。

Urgency（緊急度）

是檔位標籤，不是數字。它決定了訊號怎麼送達、有多吵。4 檔對應程式碼裡的 shared/utils.apply_urgency_thresholds，在每條訊號卡片上以不同顏色徽章呈現（紅 / 橙 / 金 / 灰）。

Urgency 閾值 徽章 送達方式
FLASH impact ≥ 0.80 且 event 屬於 flash 類（制裁、破產、利率突襲、出口禁令、地緣衝突…） 紅 Telegram + 瀏覽器推播，requireInteraction 常駐橫幅
ALERT impact ≥ 0.65 橙 Telegram + 瀏覽器推播
NOTE impact ≥ 0.40 金 僅 Dashboard 顯示（不推播）
FYI impact < 0.40 灰 僅 Dashboard 顯示，置於 feed 底部

flash 事件類型是顯式列出的：export_ban（出口禁令）、sanctions（制裁）、tariffs（關稅）、rate_surprise（利率突襲）、bankruptcy（破產）、trading_halt（停牌）、geopolitical_conflict（地緣衝突）、fraud（詐欺）、earnings_shock（業績劇震）、regulatory_action（監管行動）。一條中等 impact 的訊號，只要 PolicyRadar 或 MacroMind 給它打上其中之一的 event_type，就可以升 FLASH。

為什麼 FLASH 很少

大部分財報 / 分析師 / 供應鏈新聞就算明顯值得一讀，封頂也就到 ALERT。FLASH 是留給「立刻醒過來」那種事件的；如果你的 feed 裡 FLASH 一片，說明閾值邏輯校準壞了 —— 麻煩提個 issue。

Impact score（衝擊分）

數值在 [0.0, 1.0] 區間，聚合規則是 max（見上文表格）。給終端使用者的解讀：

  • 0.80 + —— 大概率會顯著推動股價（下一交易時段內）。少見，多為政策或 M&A。
  • 0.65 – 0.80 —— 明顯相關，值得讀。大部分 ALERT 級訊號在此區間。
  • 0.40 – 0.65 —— 增量新聞，提供背景資訊，單憑它不太可能驅動價格。
  • 0.40 以下 —— 充數。因為提到了你的自選股才被顯示，優先順序低。

UI 會給 impact bar 上色：0.70+ 紅，0.45–0.70 琥珀，0.45 以下藍。

Confidence score（信心分）

也在 [0.0, 1.0] 區間，聚合規則是成功回傳的 agent 自報信心的 mean。Confidence 不是衡量新聞有多重要 —— 是衡量每個 agent 對自己這次判斷有多確定。「高 impact + 低 confidence」合理（例如傳聞級 M&A）；「低 impact + 高 confidence」也合理（例如符合預期的常規財報，影響已被定價）。

兩個分數應當獨立解讀：

  • 高 impact + 高 confidence → 真訊號，按規矩處理。
  • 高 impact + 低 confidence → 值得關注，當假設處理。
  • 低 impact + 高 confidence → 雜訊，但是被識別得很好的雜訊。
  • 低 impact + 低 confidence → 略過。

個股相關度

每條訊號都帶一個 tickers_linked 列表 —— 受這條新聞影響的每檔股票各佔一項，都有自己的 impact 分和一個 link_type：

  • direct（直接）—— 新聞裡點名了這檔股票或其公司。
  • sector（同板塊）—— 新聞講的是鄰近公司或市場事件，由板塊 / 供應鏈 agent 推斷到此股。
  • chain（供應鏈）—— SectorScan 推斷的關鍵客戶 / 供應商 / 合作夥伴關聯。
  • macro（宏觀）—— 大類資產共振（全部 REITs、全部銀行），僅留給真正全板塊的事件。

個股 impact 用的是加權平均（不是 max），因為對單檔股票來說你想要的是共識衝擊而非最極端視角。Dashboard 按 impact 降序排列，每條訊號最相關的那檔股票排第一。

Signal type（訊號類型）

Agent 會給每條訊號打一個簡短的「事件類型」字串：earnings（財報）、guidance_change（指引調整）、m_and_a（併購）、policy_change（政策變更）、supply_chain（供應鏈）、macro_event（宏觀事件）、routine_news（常規新聞）、sentiment_surge（情緒激增）。它會以一個小型低飽和膠囊形式緊挨 urgency 徽章顯示。用於過濾和未來的規則匹配。

另請參閱