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评分

每条信号会带 3 个数值字段和 2 个分类字段。Dashboard 上每个都会显示出来；本页讲清楚它们的含义，以及每个数字到底是怎么算出来的。

单个 agent 怎么打分

5 个专精 agent —— SignalScope、SentimentPulse、MacroMind、SectorScan、PolicyRadar —— 各自独立审视每条新闻。每个 agent 都跑同样的三步流水线：

1. 先调用领域工具拉取证据。Agent 的 prompt 里强制要求它在打分之前调用与自己专长相关的工具：

Agent 打分前必须调用的工具
SignalScope 地缘政治 / 制裁 / 宏观事件查询、RSS、网页搜索
SentimentPulse Reddit 情绪、Stocktwits 多空比、YouTube 情绪
MacroMind 央行利率、CPI、汇率、原油 / 黄金
SectorScan 同板块及上下游关联公司查询
PolicyRadar 监管文件、央行讲话、SEC / ASIC 执法动向

2. 按一份明确的刻度表打分。每个 agent 的 prompt 都把这张表逐字写在里面，作为 LLM 的锚点：

分数区间 含义
0.80 – 1.00 直接重大冲击（点名你的股票、破产、巨大业绩超预期）
0.65 – 0.79 显著间接影响（板块联动、关键客户/供应商受冲击）
0.40 – 0.64 一般相关（行业趋势、符合预期的宏观数据）
0.00 – 0.39 弱信号（泛泛评论、关系遥远）

Prompt 里还逐字写了一句："DO NOT suppress scores out of caution — if a stock is directly named with clear impact, score it 0.75+."（不要因为谨慎而压低分数 —— 如果股票被直接点名且影响明确，就给 0.75+）。这是有意对抗 LLM 过于保守倾向的反偏置。

3. 自我反省（Reflexion 模式）。每个 agent 都会跑一个 REVISE 节点，重读自己的草稿并可能在第二轮调整分数。最终的分数是反省后的；初稿的分数会另存为 draft_impact_score 供审计。

关于 agent 评分的几点重要警告

  • 这些是 LLM 的判断，不是公式。同一条新闻在不同运行下分数会有小幅波动（典型漂移 ≈ ±0.03）。
  • confidence_score 衡量的是 agent 对自己这次判断有多确定，跟新闻有多大无关。它和 impact 是两个独立维度。
  • 当 agent 的工具调用失败时（例如外部 API 宕机），它仍然会打分，但 confidence_score 应该相应下降。

信号级别的分数怎么聚合

5 个 agent 跑完后，3 条不同的聚合规则会把它们的输出合成最终分数。每个数字用的规则不一样，这点很关键，也是被问得最多的：

UI 上看到的字段 聚合规则 为什么是这条规则
信号的 impact_score max(agent.impact_score)，在成功返回的 agent 之间取最大值 最受冲击的视角胜出。只要有一个专家看到这是大事，整条信号就被当大事处理 —— 宁错报一次，也不漏报。
信号的 confidence_score mean(agent.confidence_score)，在成功返回的 agent 之间取平均 对"确定性"取共识 —— 如果 4 个 agent 都不确定，整条信号就承担这种不确定性，哪怕第 5 个非常确定。
tickers_linked 里每只股票的 impact_score 加权平均：在提到该股票的 agent 之间，按每个 agent 的 confidence_score 加权 对单只股票来说，你想要的是「共识冲击」而非「最极端视角」；权重让更自信的 agent 在该股票的得分上有更大话语权。

代码出处：agents/synthesis_engine.py:308-311 是信号级规则；agents/synthesis_engine.py:218-251 是单股票规则。

降级模式（degraded）。如果 5 个 agent 中成功返回少于 3 个，urgency 会自动降一档（FLASH → ALERT、ALERT → NOTE、NOTE → FYI）。这是防止某次降级运行中，一个特别自信的 agent 单独把分数拉爆。

Urgency（紧急度）

是档位标签，不是数字。它决定了信号怎么送达、有多吵。4 档对应代码里的 shared/utils.apply_urgency_thresholds，在每条信号卡片上以不同颜色徽章呈现（红 / 橙 / 金 / 灰）。

Urgency 阈值 徽章 送达方式
FLASH impact ≥ 0.80 且 event 属于 flash 类（制裁、破产、利率突袭、出口禁令、地缘冲突…） 红 Telegram + 浏览器推送，requireInteraction 常驻横幅
ALERT impact ≥ 0.65 橙 Telegram + 浏览器推送
NOTE impact ≥ 0.40 金 仅 Dashboard 显示（不推送）
FYI impact < 0.40 灰 仅 Dashboard 显示，置于 feed 底部

flash 事件类型是显式列出的：export_ban（出口禁令）、sanctions（制裁）、tariffs（关税）、rate_surprise（利率突袭）、bankruptcy（破产）、trading_halt（停牌）、geopolitical_conflict（地缘冲突）、fraud（欺诈）、earnings_shock（业绩剧震）、regulatory_action（监管行动）。一条中等 impact 的信号，只要 PolicyRadar 或 MacroMind 给它打上其中之一的 event_type，就可以升 FLASH。

为什么 FLASH 很少

大部分财报 / 分析师 / 供应链新闻就算明显值得一读，封顶也就到 ALERT。FLASH 是留给「立刻醒过来」那种事件的；如果你的 feed 里 FLASH 一片，说明阈值逻辑校准坏了 —— 麻烦提个 issue。

Impact score（冲击分）

数值在 [0.0, 1.0] 区间，聚合规则是 max（见上文表格）。给终端用户的解读：

  • 0.80 + —— 大概率会显著推动股价（下一交易时段内）。少见，多为政策或 M&A。
  • 0.65 – 0.80 —— 明显相关，值得读。大部分 ALERT 级信号在此区间。
  • 0.40 – 0.65 —— 增量新闻，提供背景信息，单凭它不太可能驱动价格。
  • 0.40 以下 —— 充数。因为提到了你的自选股才被显示，优先级低。

UI 会给 impact bar 上色：0.70+ 红，0.45–0.70 琥珀，0.45 以下蓝。

Confidence score（信心分）

也在 [0.0, 1.0] 区间，聚合规则是成功返回的 agent 自报信心的 mean。Confidence 不是衡量新闻有多重要 —— 是衡量每个 agent 对自己这次判断有多确定。「高 impact + 低 confidence」合理（例如传闻级 M&A）；「低 impact + 高 confidence」也合理（例如符合预期的常规财报，影响已被定价）。

两个分数应当独立解读：

  • 高 impact + 高 confidence → 真信号，按规矩处理。
  • 高 impact + 低 confidence → 值得关注，当假设处理。
  • 低 impact + 高 confidence → 噪声，但是被识别得很好的噪声。
  • 低 impact + 低 confidence → 略过。

单股票相关度

每条信号都带一个 tickers_linked 列表 —— 受这条新闻影响的每只股票各占一项，都有自己的 impact 分和一个 link_type：

  • direct（直接）—— 新闻里点名了这只股票或其公司。
  • sector（同板块）—— 新闻讲的是邻近公司或市场事件，由板块 / 供应链 agent 推断到此股。
  • chain（供应链）—— SectorScan 推断的关键客户 / 供应商 / 合作伙伴关联。
  • macro（宏观）—— 大类资产共振（全部 REITs、全部银行），仅留给真正全板块的事件。

单股票 impact 用的是加权平均（不是 max），因为对单只股票来说你想要的是共识冲击而非最极端视角。Dashboard 按 impact 降序排列，每条信号最相关的那只股票排第一。

Signal type（信号类型）

Agent 会给每条信号打一个简短的「事件类型」字符串：earnings（财报）、guidance_change（指引调整）、m_and_a（并购）、policy_change（政策变更）、supply_chain（供应链）、macro_event（宏观事件）、routine_news（常规新闻）、sentiment_surge（情绪激增）。它会以一个小型低饱和胶囊形式紧挨 urgency 徽章显示。用于过滤和未来的规则匹配。

另请参阅